Làm thế nào để biết khách hàng B2B của bạn với máy học

máy học

Các công ty B2C được coi là những người đi đầu trong các sáng kiến ​​phân tích khách hàng. Các kênh khác nhau như thương mại điện tử, truyền thông xã hội và thương mại di động đã cho phép các doanh nghiệp như vậy tạo ra tiếp thị và cung cấp các dịch vụ khách hàng tuyệt vời. Đặc biệt, dữ liệu phong phú và phân tích nâng cao thông qua quy trình máy học đã cho phép các nhà chiến lược B2C nhận biết tốt hơn hành vi của người tiêu dùng và hoạt động của họ thông qua các hệ thống trực tuyến. 

Máy học cũng cung cấp một khả năng mới nổi để có được thông tin chi tiết về khách hàng doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc áp dụng bởi các công ty B2B vẫn chưa thành công. Mặc dù sự phổ biến ngày càng tăng của học máy, vẫn còn nhiều sự nhầm lẫn về cách nó phù hợp với sự hiểu biết hiện tại về Dịch vụ khách hàng B2B. Vì vậy, hãy làm rõ điều đó ngay hôm nay.

Học máy để hiểu các mẫu trong hành động của khách hàng

Chúng ta biết rằng học máy chỉ đơn giản là một lớp thuật toán được thiết kế để bắt chước trí thông minh của chúng ta mà không cần các lệnh rõ ràng. Và, cách tiếp cận này là phương pháp gần nhất với cách chúng ta nhận ra các mẫu và mối tương quan xung quanh chúng ta và đi đến hiểu biết cao hơn.

Các hoạt động thông tin chi tiết B2B truyền thống xoay quanh dữ liệu hạn chế như quy mô công ty, doanh thu, vốn hóa hoặc nhân viên và loại ngành được phân loại theo mã SIC. Tuy nhiên, một công cụ học máy được lập trình phù hợp sẽ giúp bạn phân khúc khách hàng một cách thông minh dựa trên thông tin thời gian thực. 

Nó xác định những hiểu biết phù hợp về nhu cầu, thái độ, sở thích và hành vi của khách hàng liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn và sử dụng những hiểu biết này để tối ưu hóa các hành động tiếp thị và bán hàng hiện tại. 

Học máy để phân đoạn dữ liệu khách hàng 

Bằng cách áp dụng công nghệ máy học trên tất cả dữ liệu khách hàng mà chúng tôi thu thập thông qua hành động của họ với trang web của chúng tôi, các nhà tiếp thị có thể nhanh chóng quản lý và hiểu vòng đời của người mua, thị trường trong thời gian thực, phát triển các chương trình khách hàng thân thiết, hình thành thông tin liên lạc được cá nhân hóa và phù hợp, có được khách hàng mới và giữ chân khách hàng có giá trị trong một thời gian dài hơn.

Máy học cho phép phân đoạn nâng cao rất quan trọng để cá nhân hóa 2-XNUMX. Ví dụ: nếu công ty BXNUMXB của bạn có mục tiêu cải tiến trải nghiệm khách hàng và tăng cường mức độ liên quan của mỗi giao tiếp, một phân đoạn dữ liệu khách hàng chính xác có thể là chìa khóa.  

Tuy nhiên, để điều này xảy ra, bạn cần duy trì một cơ sở dữ liệu sạch duy nhất để máy học có thể hoạt động trên đó mà không gặp bất kỳ rắc rối nào. Vì vậy, khi bạn có hồ sơ rõ ràng như vậy, bạn có thể sử dụng học máy để phân khúc khách hàng dựa trên các thuộc tính được cung cấp bên dưới:

  • Vòng đời
  • Hành vi 
  • Giá trị
  • Thuộc tính dựa trên nhu cầu / sản phẩm 
  • Nhân khẩu học
  • Nhiều hơn

Học máy để đề xuất chiến lược dựa trên xu hướng 

Khi bạn phân đoạn cơ sở dữ liệu khách hàng, bạn sẽ có thể quyết định phải làm gì dựa trên dữ liệu này. Đây là một ví dụ:

Nếu thế hệ thiên niên kỷ ở Hoa Kỳ ghé thăm cửa hàng tạp hóa trực tuyến, lật ngược gói hàng để kiểm tra lượng đường trong nhãn dinh dưỡng và bỏ đi mà không cần mua, máy học có thể nhận ra xu hướng đó và xác định tất cả khách hàng đã thực hiện những hành động này. Các nhà tiếp thị có thể học hỏi từ dữ liệu thời gian thực đó và hành động theo đó.

Học máy để cung cấp nội dung phù hợp cho khách hàng

Trước đó, tiếp thị cho khách hàng B2B liên quan đến việc tạo nội dung nắm bắt thông tin của họ cho các hoạt động quảng cáo trong tương lai. Ví dụ: yêu cầu khách hàng tiềm năng điền vào biểu mẫu để tải xuống Sách điện tử độc quyền hoặc yêu cầu bất kỳ bản demo sản phẩm nào. 

Mặc dù nội dung như vậy có thể thu hút khách hàng tiềm năng, nhưng hầu hết khách truy cập trang web không muốn chia sẻ ID email hoặc số điện thoại của họ chỉ để xem nội dung. Theo phát hiện của khảo sát Manifest, 81% người đã từ bỏ biểu mẫu trực tuyến trong khi điền vào nó. Vì vậy, nó không phải là một cách đảm bảo để tạo ra khách hàng tiềm năng.

Máy học cho phép các nhà tiếp thị B2B có được các khách hàng tiềm năng chất lượng từ trang web mà không yêu cầu họ phải hoàn thành các biểu mẫu đăng ký. Ví dụ: một công ty B2B có thể sử dụng máy học để phân tích hành vi trang web của khách truy cập và tự động trình bày nội dung thú vị theo cách được cá nhân hóa hơn vào đúng thời điểm. 

Khách hàng B2B tiêu thụ nội dung không chỉ dựa trên nhu cầu mua mà còn dựa trên thời điểm họ đang ở trong hành trình mua. Do đó, việc trình bày nội dung tại các điểm tương tác của người mua cụ thể và phù hợp với nhu cầu của họ trong thời gian thực sẽ giúp bạn đạt được số lượng khách hàng tiềm năng tối đa trong thời gian ngắn.

Học máy tập trung vào việc tự phục vụ của khách hàng

Tự phục vụ đề cập đến thời điểm khách truy cập / khách hàng tìm thấy sự hỗ trợ     

Vì lý do đó, nhiều tổ chức đã tăng cường các dịch vụ tự phục vụ để mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Tự phục vụ là một trường hợp sử dụng phổ biến cho các ứng dụng học máy. Chatbots, trợ lý ảo và một số công cụ khác được nâng cao bởi AI có thể học và mô phỏng các tương tác giống như một đại lý dịch vụ khách hàng. 

Các ứng dụng tự phục vụ học hỏi từ những kinh nghiệm và tương tác trong quá khứ để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn theo thời gian. Những công cụ này có thể phát triển từ việc thực hiện giao tiếp thiết yếu với khách truy cập trang web đến tối ưu hóa sự tương tác của họ, chẳng hạn như khám phá mối tương quan giữa một vấn đề và giải pháp của nó. 

Hơn nữa, một số công cụ sử dụng học sâu để ứng biến liên tục, dẫn đến hỗ trợ chính xác hơn cho người dùng.

Tổng kết

Không chỉ vậy, học máy còn có nhiều ứng dụng khác. Đối với các nhà tiếp thị, đó là chìa khóa phù hợp để tìm hiểu các phân khúc khách hàng phức tạp và bắt buộc, hành vi của họ và cách tương tác với khách hàng theo cách phù hợp. Bằng cách giúp bạn hiểu các khía cạnh khác nhau của khách hàng, công nghệ máy học chắc chắn có thể đưa công ty B2B của bạn đến thành công vượt trội.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.