Cara Ngerti Pelanggan B2B Kanthi Sinau Mesin

machine Learning

Perusahaan B2C dianggep minangka pelari ngarep ing inisiatif analitik pelanggan. Macem-macem saluran kayata e-commerce, media sosial, lan commerce seluler wis ngidini bisnis kasebut nggawe marketing marketing lan nawakake layanan pelanggan sing apik banget. Utamane, data ekstensif lan analitis canggih liwat prosedur pembelajaran mesin nggawe strategi B2C bisa luwih ngerti tumindak konsumen lan kegiyatane liwat sistem online. 

Sinau mesin uga nawakake kapabilitas anyar kanggo entuk wawasan babagan pelanggan bisnis. Nanging, adopsi dening perusahaan B2B durung bisa diwiwiti. Sanajan popularitas sinau mesin saya akeh, isih ana kebingungan babagan carane cocog karo pangerten saiki babagan Layanan pelanggan B2B. Dadi ayo ngresiki saiki.

Pembelajaran Mesin Ngerteni Pola Tumindake Pelanggan

Kita ngerti manawa pembelajaran mesin mung minangka kelas algoritma sing dirancang kanggo niru intelijen kita tanpa prentah sing jelas. Lan, pendekatan iki paling cedhak karo cara kita ngenali pola lan korélasi ing sekitar kita lan entuk pangerten sing luwih dhuwur.

Kegiatan wawasan B2B tradisional ana ing data winates kayata ukuran perusahaan, penghasilan, kapitalisasi utawa karyawan, lan jinis industri diklasifikasikake miturut kode SIC. Nanging, alat pembelajaran mesin sing wis diprogram kanthi bener mbantu sampeyan nggawe segmen pelanggan kanthi cerdas adhedhasar informasi wektu nyata. 

Ngenali wawasan sing relevan babagan kabutuhan, sikap, pilihan, lan tindak tanduk pelanggan babagan produk utawa layanan sampeyan lan nggunakake wawasan kasebut kanggo ngoptimalake tumindak pemasaran lan penjualan saiki. 

Sinau Mesin kanggo Segmentasi Data Pelanggan 

Kanthi ngetrapake pembelajaran mesin ing kabeh data pelanggan sing dikoleksi liwat tumindak ing situs web, para pemasar bisa kanthi cepet ngatur lan ngerti siklus urip para pembeli, pasar kanthi real-time, nggawe program loyalitas, nggawe komunikasi pribadi lan relevan, entuk klien anyar lan njaga pelanggan sing terkenal sajrone wektu sing luwih suwe.

Sinau mesin nggawe bagean penting kanggo personalisasi siji-siji. Contone, yen perusahaan B2B duwe target target nyaring pengalaman pelanggan lan nguatake relevansi saben komunikasi, pamisahan data pelanggan sing pas bisa nyekel kunci.  

Nanging, supaya bisa kedadeyan, sampeyan kudu njaga database sing resik lan resik supaya bisa dienggo machine machine tanpa repot. Dadi, yen wis duwe cathetan sing resik, sampeyan bisa nggunakake machine machine kanggo segmen pelanggan adhedhasar atribut ing ngisor iki:

  • Siklus urip
  • Tumindak 
  • Value
  • Kebutuhan / atribut adhedhasar produk 
  • Demografi
  • Akeh liyane

Sinau Mesin kanggo Rekomendasi Strategi Adhedhasar Tren 

Sawise sampeyan segmen basis data pelanggan, sampeyan kudu bisa milih apa sing kudu ditindakake adhedhasar data iki. Mangkene conto:

Yen milenium ing AS ngunjungi toko bahan makanan online, ngulungake paket kasebut kanggo mriksa jumlah gula ing label nutrisi, lan mlaku tanpa tuku, pembelajaran mesin bisa ngenali tren kasebut lan ngenali kabeh pelanggan sing nindakake tumindak kasebut. Pemasar bisa sinau saka data wektu nyata lan tumindak sing cocog.

Sinau Mesin Kanggo Ngirim Konten sing Tepat kanggo Pelanggan

Sadurunge, pemasaran kanggo pelanggan B2B melu nggawe konten sing njupuk informasi kanggo kegiatan promosi mbesuk. Contone, njaluk petunjuk kanggo ngisi formulir kanggo ndownload buku E eksklusif utawa njaluk demo produk apa wae. 

Sanajan konten kasebut bisa entuk petunjuk, umume pengunjung situs web ora gelem nuduhake ID email utawa nomer telpon mung kanggo ndeleng konten kasebut. Miturut temuan survey The Manifest, 81% wong wis nolak formulir online nalika ngisi. Dadi, dudu cara sing dijamin kanggo nggawe petunjuk.

Sinau mesin ngidini para pemasar B2B entuk petunjuk kualitas saka situs web tanpa kudu ngrampungake formulir registrasi. Contone, perusahaan B2B bisa nggunakake pembelajaran mesin kanggo nganalisa prilaku situs web pengunjung lan nampilake konten sing apik kanthi cara sing luwih pribadi ing wektu sing pas kanthi otomatis. 

Pelanggan B2B nggunakake konten ora mung adhedhasar kabutuhan tuku, nanging uga babagan titik sing ana ing lelungan tuku. Mula, nampilake konten ing titik interaksi pembeli tartamtu lan cocog karo kabutuhane kanthi wektu nyata bakal mbantu sampeyan entuk jumlah maksimal lead ing wektu sing cendhak.

Pembelajaran Mesin kanggo Fokus ing Layanan Dhiri Pelanggan

Layanan mandhiri nuduhake nalika pengunjung / pelanggan nemokake dhukungan     

Amarga iku, akeh organisasi nambah tawaran layanan mandhiri kanggo menehi pengalaman pelanggan sing luwih apik. Layanan mandhiri minangka kasus panggunaan umum kanggo aplikasi pembelajaran mesin. Chatbots, asisten virtual, lan sawetara alat AI-ditingkat liyane bisa sinau lan simulasi interaksi kaya agen layanan pelanggan. 

Aplikasi swadaya sinau saka pengalaman lan interaksi sing kepungkur kanggo nindakake tugas sing luwih kompleks tinimbang wektu. Piranti kasebut bisa berkembang wiwit nindakake komunikasi penting karo pengunjung situs web nganti ngoptimalake interaksi, kayata nemokake korélasi antarane masalah lan solusine. 

Kajaba iku, sawetara alat nggunakake sinau jero kanggo nambah terus-terusan, ngasilake pitulung sing luwih akurat kanggo pangguna.

bungkusan Up

Ora mung iki, machine learning duwe macem-macem aplikasi liyane. Kanggo pemasar, minangka kunci sing tepat kanggo sinau segmen pelanggan sing rumit lan penting, prilaku, lan kepiye sesambungan karo para pelanggan kanthi cara sing relevan. Kanthi ngewangi sampeyan ngerti macem-macem aspek pelanggan, teknologi pembelajaran mesin mesthi bisa nggawe perusahaan B2B sampeyan supaya sukses.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.