如何通过机器学习认识您的B2B客户

机器学习

B2C公司被认为是客户分析计划的领先者。 诸如电子商务,社交媒体和移动商务之类的各种渠道使此类企业能够雕刻营销并提供出色的客户服务。 特别是,大量数据和通过机器学习程序进行的高级分析使B2C战略家能够通过在线系统更好地识别消费者的行为及其活动。 

机器学习还提供了一种新兴功能,可以获取有关业务客户的见解。 但是,B2B公司的采用尚未起飞。 尽管机器学习越来越流行,但是关于它如何适应当前对机器学习的理解仍然存在很多困惑。 B2B客户服务。 因此,让我们今天澄清一下。

机器学习理解客户行为中的模式

我们知道机器学习只是一类旨在模仿我们的智能而无需显式命令的算法。 而且,这种方法最接近我们如何识别周围的模式和相关性并获得更高的理解。

传统的B2B洞察活动围绕有限的数据进行,例如公司规模,收入,资本或员工人数,以及 按SIC代码分类的行业类型。 但是,正确编程的机器学习工具可以帮助您根据实时信息智能地细分客户。 

它可以识别有关客户需求,态度,偏好以及有关您的产品或服务的行为的相关见解,并利用这些见解来优化当前的营销和销售行动。 

机器学习用于客户数据细分 

通过将机器学习应用于我们通过其在网站上的行动收集的所有客户数据,营销人员可以快速管理和了解买方的生命周期,实时市场,制定忠诚度计划,形成个性化的相关沟通,吸引新客户并保留更长时间的有价值的客户。

机器学习可实现对于一对一个性化至关重要的高级细分。 例如,如果您的B2B公司的目标是 完善客户体验 并加强每次交流的相关性,对客户数据进行精确细分就可以把握关键。  

但是,要做到这一点,您需要维护一个单一的,干净的数据库,机器学习可以轻松地对其进行操作。 因此,一旦有了这些干净的记录,就可以使用机器学习根据以下给定的属性对客户进行细分:

  • 生命周期
  • 行为 
  • 基于需求/产品的属性 
  • 人口统计
  • 还有很多

机器学习基于趋势推荐策略 

对客户数据库进行细分后,您应该能够根据此数据决定要做什么。 这是一个例子:

如果美国千禧一代访问在线杂货店,翻转包装以检查营养标签中的糖含量,然后不购买而走了走,则机器学习可以识别这种趋势并识别执行这些操作的所有客户。 营销人员可以从此类实时数据中学习并采取相应的行动。

机器学习为客户提供正确的内容

早先,向B2B客户进行营销涉及生成内容,以捕获其信息以用于将来的促销活动。 例如,要求潜在客户填写表格以下载独家电子书或请求任何产品演示。 

尽管此类内容可以捕获潜在客户,但是大多数网站访问者都不愿意共享其电子邮件ID或电话号码以查看内容。 根据 清单调查的发现, 81%的人放弃了在线表格 同时填写。 因此,这不是产生潜在客户的保证方法。

机器学习使B2B营销人员可以从网站获取高质量的潜在客户,而无需他们填写注册表。 例如,一家B2B公司可以使用机器学习来分析访问者的网站行为,并在合适的时间自动以更具个性化的方式呈现令人兴奋的内容。 

B2B客户不仅根据购买需求来消费内容,而且还根据他们在购买过程中所处的位置来消费内容。 因此,在特定的买方交互点展示内容并实时满足他们的需求将帮助您在短时间内获得最大数量的潜在客户。

机器学习专注于客户自助服务

自助服务是指访客/客户找到支持的时间     

因此,许多组织增加了自助服务产品,以提供更好的客户体验。 自助服务是机器学习应用程序的常见用例。 聊天机器人,虚拟助手和其他一些AI增强工具可以像客户服务代理一样学习和模拟交互。 

自助服务应用程序将从过去的经验和交互中学习,以随着时间的流逝执行更复杂的任务。 这些工具可以从与网站访问者进行必要的沟通演变为优化他们的互动,例如发现问题与其解决方案之间的相关性。 

而且,一些工具使用深度学习来不断地即兴创作,从而为用户提供了更准确的帮助。

结束语

不仅如此,机器学习还具有其他各种应用程序。 对于营销人员来说,学习复杂而必要的客户群,他们的行为以及如何以相关方式与客户互动是正确的关键。 通过帮助您了解客户的各个方面,机器学习技术无疑可以使您的B2B公司获得无与伦比的成功。

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