วิธีการรู้จักลูกค้า B2B ของคุณด้วย Machine Learning

เครื่องเรียนรู้

บริษัท B2C ถือเป็นผู้นำในการริเริ่มการวิเคราะห์ลูกค้า ช่องทางต่างๆเช่นอีคอมเมิร์ซโซเชียลมีเดียและการค้าบนมือถือทำให้ธุรกิจดังกล่าวสามารถปั้นการตลาดและเสนอบริการลูกค้าที่ยอดเยี่ยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่กว้างขวางและการวิเคราะห์ขั้นสูงผ่านขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่องทำให้นักกลยุทธ์ B2C สามารถจดจำพฤติกรรมของผู้บริโภคและกิจกรรมของพวกเขาได้ดีขึ้นผ่านระบบออนไลน์ 

แมชชีนเลิร์นนิงยังนำเสนอความสามารถใหม่ ๆ ในการรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าธุรกิจ อย่างไรก็ตามการยอมรับโดย บริษัท B2B ยังไม่เกิดขึ้น แม้แมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้น แต่ก็ยังมีความสับสนมากมายเกี่ยวกับวิธีที่เหมาะสมกับความเข้าใจในปัจจุบัน ฝ่ายบริการลูกค้า B2B. วันนี้เรามาเคลียร์กันดีกว่า

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบในการดำเนินการของลูกค้า

เราทราบดีว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงคลาสของอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบความฉลาดของเราโดยไม่มีคำสั่งที่ชัดเจน และแนวทางนี้ใกล้เคียงที่สุดกับวิธีที่เรารับรู้รูปแบบและความสัมพันธ์รอบตัวเราและทำให้เกิดความเข้าใจที่สูงขึ้น

กิจกรรมข้อมูลเชิงลึกแบบ B2B แบบดั้งเดิมวนเวียนอยู่กับข้อมูลที่ จำกัด เช่นขนาด บริษัท รายได้การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่หรือพนักงานและ ประเภทอุตสาหกรรมจำแนกตามรหัส SIC. แต่เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่ตั้งโปรแกรมไว้อย่างถูกต้องจะช่วยให้คุณแบ่งกลุ่มลูกค้าได้อย่างชาญฉลาดโดยใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ 

ระบุข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับความต้องการทัศนคติความชอบและพฤติกรรมของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณและใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการด้านการตลาดและการขายในปัจจุบัน 

แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการแบ่งกลุ่มข้อมูลลูกค้า 

ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับข้อมูลลูกค้าทั้งหมดที่เรารวบรวมผ่านการดำเนินการกับเว็บไซต์ของเราทำให้นักการตลาดสามารถจัดการและทำความเข้าใจวงจรชีวิตของผู้ซื้อตลาดแบบเรียลไทม์พัฒนาโปรแกรมความภักดีสร้างการสื่อสารที่เป็นส่วนตัวและตรงประเด็นรับลูกค้าใหม่และ รักษาลูกค้าที่มีค่าไว้เป็นระยะเวลานานขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้การแบ่งกลุ่มขั้นสูงมีความสำคัญสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณแบบตัวต่อตัว ตัวอย่างเช่นหาก บริษัท B2B ของคุณมีเป้าหมาย การปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า และการเพิ่มความเกี่ยวข้องของการสื่อสารแต่ละครั้งการแบ่งส่วนข้อมูลลูกค้าอย่างแม่นยำอาจถือเป็นกุญแจสำคัญ  

อย่างไรก็ตามเพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้นคุณต้องรักษาฐานข้อมูลเดียวที่สะอาดซึ่งการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องยุ่งยาก ดังนั้นเมื่อคุณมีระเบียนที่สะอาดแล้วคุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามคุณลักษณะที่ระบุด้านล่าง:

  • วงจรชีวิต
  • พฤติกรรม 
  • ความคุ้มค่า
  • ความต้องการ / คุณลักษณะตามผลิตภัณฑ์ 
  • ประชากร
  • อื่น ๆ อีกมากมาย

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแนะนำกลยุทธ์ตามเทรนด์ 

เมื่อคุณแบ่งกลุ่มฐานข้อมูลลูกค้าแล้วคุณจะสามารถตัดสินใจได้ว่าจะทำอะไรจากข้อมูลนี้ นี่คือตัวอย่าง:

หากคนรุ่นมิลเลนเนียลในสหรัฐฯไปที่ร้านขายของชำออนไลน์พลิกดูบรรจุภัณฑ์เพื่อตรวจสอบปริมาณน้ำตาลในฉลากโภชนาการและเดินออกไปโดยไม่ต้องซื้อเครื่องแมชชีนเลิร์นนิงจะรับรู้แนวโน้มดังกล่าวและระบุลูกค้าทั้งหมดที่ดำเนินการเหล่านี้ได้ นักการตลาดสามารถเรียนรู้จากข้อมูลแบบเรียลไทม์ดังกล่าวและดำเนินการตามนั้น

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อส่งมอบเนื้อหาที่เหมาะสมให้กับลูกค้า

ก่อนหน้านี้การตลาดกับลูกค้า B2B เกี่ยวข้องกับการสร้างเนื้อหาที่รวบรวมข้อมูลของพวกเขาสำหรับกิจกรรมส่งเสริมการขายในอนาคต ตัวอย่างเช่นขอให้ลูกค้าเป้าหมายกรอกแบบฟอร์มเพื่อดาวน์โหลด E-book พิเศษหรือขอการสาธิตผลิตภัณฑ์ใด ๆ 

แม้ว่าเนื้อหาดังกล่าวสามารถดึงดูดโอกาสในการขายได้ แต่ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ส่วนใหญ่ไม่เต็มใจที่จะเปิดเผยรหัสอีเมลหรือหมายเลขโทรศัพท์ของตนเพียงเพื่อดูเนื้อหา ให้เป็นไปตาม ผลการวิจัยโดย The Manifest survey, 81% ของผู้คนเลิกใช้แบบฟอร์มออนไลน์ ขณะกรอกข้อมูล ดังนั้นจึงไม่ใช่วิธีที่รับประกันในการสร้างโอกาสในการขาย

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้นักการตลาด B2B ได้รับโอกาสในการขายที่มีคุณภาพจากเว็บไซต์โดยไม่ต้องกรอกแบบฟอร์มการลงทะเบียน ตัวอย่างเช่น บริษัท B2B สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมเว็บไซต์ของผู้เยี่ยมชมและนำเสนอเนื้อหาที่น่าตื่นเต้นในรูปแบบที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นในเวลาที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ 

ลูกค้า B2B บริโภคเนื้อหาไม่เพียงขึ้นอยู่กับความต้องการซื้อเท่านั้น แต่ยังพิจารณาถึงจุดที่พวกเขาอยู่ในเส้นทางการซื้อด้วย ดังนั้นการนำเสนอเนื้อหาในจุดโต้ตอบของผู้ซื้อที่เฉพาะเจาะจงและตรงกับความต้องการของพวกเขาแบบเรียลไทม์จะช่วยให้คุณได้รับโอกาสในการขายสูงสุดในเวลาอันสั้น

การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อมุ่งเน้นไปที่การบริการตนเองของลูกค้า

การบริการตนเองหมายถึงเมื่อผู้เยี่ยมชม / ลูกค้าพบการสนับสนุน     

ด้วยเหตุนี้องค์กรจำนวนมากจึงเพิ่มข้อเสนอการบริการตนเองเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า การบริการตนเองเป็นกรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง Chatbots ผู้ช่วยเสมือนและเครื่องมือที่ปรับปรุง AI อื่น ๆ อีกมากมายสามารถเรียนรู้และจำลองการโต้ตอบเช่นตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า 

แอปพลิเคชันแบบบริการตนเองเรียนรู้จากประสบการณ์และการโต้ตอบในอดีตเพื่อทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เครื่องมือเหล่านี้สามารถพัฒนาได้จากการสื่อสารที่จำเป็นกับผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการโต้ตอบเช่นการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างปัญหากับวิธีแก้ปัญหา 

ยิ่งไปกว่านั้นเครื่องมือบางอย่างยังใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการเรียบเรียงอย่างต่อเนื่องส่งผลให้ผู้ใช้ให้ความช่วยเหลือได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ห่อขึ้น

ไม่เพียงเท่านี้การเรียนรู้ของเครื่องยังมีแอปพลิเคชันอื่น ๆ อีกมากมาย สำหรับนักการตลาดถือเป็นกุญแจสำคัญในการเรียนรู้กลุ่มลูกค้าที่ซับซ้อนและจำเป็นพฤติกรรมของพวกเขาและวิธีการมีส่วนร่วมกับลูกค้าด้วยวิธีที่เกี่ยวข้อง ด้วยการช่วยให้คุณเข้าใจแง่มุมต่างๆของลูกค้าเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงสามารถพา บริษัท B2B ของคุณไปสู่ความสำเร็จที่ไม่มีใครเทียบได้อย่างไม่ต้องสงสัย

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.