Marketing Content

Come conoscere i tuoi clienti B2B con il machine learning

Le aziende B2C sono considerate le prime nelle iniziative di analisi dei clienti. Vari canali come e-commerce, social media e mobile commerce hanno permesso a tali aziende di scolpire il marketing e offrire eccellenti servizi ai clienti. In particolare, dati estesi e analisi avanzate tramite procedure di apprendimento automatico hanno consentito agli strateghi B2C di riconoscere meglio il comportamento dei consumatori e le loro attività attraverso i sistemi online. 

L'apprendimento automatico offre anche una capacità emergente per ottenere informazioni sui clienti aziendali. Tuttavia, l'adozione da parte delle aziende B2B deve ancora decollare. Nonostante la crescente popolarità dell'apprendimento automatico, c'è ancora molta confusione su come si inserisce nell'attuale comprensione di Servizio clienti B2B. Quindi chiariamolo oggi.

Apprendimento automatico per comprendere i modelli nelle azioni del cliente

Sappiamo che l'apprendimento automatico è semplicemente una classe di algoritmi progettati per imitare la nostra intelligenza senza comandi espliciti. E questo approccio è il più vicino al modo in cui riconosciamo i modelli e le correlazioni che ci circondano e arriviamo a una comprensione più elevata.

Le tradizionali attività di analisi B2B ruotavano attorno a dati limitati come dimensioni dell'azienda, entrate, capitalizzazione o dipendenti e tipo di industria classificato dai codici SIC. Tuttavia, uno strumento di machine learning correttamente programmato ti aiuta a segmentare in modo intelligente i clienti in base alle informazioni in tempo reale. 

Identifica informazioni pertinenti sulle esigenze, atteggiamenti, preferenze e comportamenti del cliente riguardo ai tuoi prodotti o servizi e utilizza queste informazioni per ottimizzare le attuali azioni di marketing e vendita. 

Machine learning per la segmentazione dei dati dei clienti 

Applicando l'apprendimento automatico a tutti i dati dei clienti che raccogliamo attraverso le loro azioni con i nostri siti Web, i professionisti del marketing possono gestire e comprendere rapidamente il ciclo di vita dell'acquirente, il mercato in tempo reale, sviluppare programmi di fidelizzazione, formare comunicazioni personalizzate e pertinenti, acquisire nuovi clienti e mantenere i clienti importanti per un periodo più lungo.

L'apprendimento automatico consente la segmentazione avanzata vitale per la personalizzazione uno a uno. Ad esempio, se la tua azienda B2B ha un obiettivo di perfezionare l'esperienza del cliente e intensificando la rilevanza di ogni comunicazione, una segmentazione precisa dei dati dei clienti potrebbe essere la chiave.  

Tuttavia, affinché ciò avvenga, è necessario mantenere un unico database pulito su cui il machine learning può operare senza problemi. Quindi, una volta che hai record così puliti, puoi utilizzare l'apprendimento automatico per segmentare i clienti in base agli attributi indicati di seguito:

  • Ciclo vitale
  • comportamenti 
  • Valore
  • Requisiti / attributi basati sul prodotto 
  • Dati Demografici
  • Molti altri

Machine learning per consigliare strategie basate sulle tendenze 

Dopo aver segmentato il database dei clienti, dovresti essere in grado di decidere cosa fare in base a questi dati. Ecco un esempio:

Se i millennial negli Stati Uniti visitano il negozio di alimentari online, capovolgono la confezione per controllare la quantità di zucchero nell'etichetta nutrizionale e se ne vanno senza acquistare, l'apprendimento automatico potrebbe riconoscere tale tendenza e identificare tutti i clienti che hanno eseguito queste azioni. Gli esperti di marketing possono imparare da tali dati in tempo reale e agire di conseguenza.

Machine learning per fornire i contenuti giusti ai clienti

In precedenza, il marketing per i clienti B2B comportava la generazione di contenuti che acquisissero le loro informazioni per future attività promozionali. Ad esempio, chiedere a un lead di compilare un modulo per scaricare un e-book esclusivo o richiedere una demo del prodotto. 

Sebbene tali contenuti possano acquisire contatti, la maggior parte dei visitatori del sito Web è riluttante a condividere i propri ID e-mail o numeri di telefono solo per visualizzare il contenuto. Secondo il risultati dell'indagine The Manifest, L'81% delle persone ha abbandonato un modulo online durante la compilazione. Quindi, non è un modo garantito per generare lead.

L'apprendimento automatico consente agli operatori di marketing B2B di acquisire lead di qualità dal sito Web senza richiedere loro di completare i moduli di registrazione. Ad esempio, un'azienda B2B può utilizzare l'apprendimento automatico per analizzare il comportamento del sito Web del visitatore e presentare automaticamente i contenuti interessanti in un modo più personalizzato al momento giusto. 

I clienti B2B consumano i contenuti non solo in base alle esigenze di acquisto, ma anche in base al punto in cui si trovano nel percorso di acquisto. Pertanto, presentare il contenuto in specifici punti di interazione dell'acquirente e soddisfare le loro esigenze in tempo reale ti aiuterà a ottenere il massimo numero di lead in breve tempo.

Machine learning per concentrarsi sul self-service del cliente

Il self-service si riferisce a quando un visitatore / cliente trova il supporto     

Per questo motivo, molte organizzazioni hanno aumentato le loro offerte self-service per offrire una migliore esperienza al cliente. Il self-service è un caso d'uso comune per le applicazioni di machine learning. Chatbot, assistenti virtuali e molti altri strumenti potenziati dall'intelligenza artificiale possono apprendere e simulare interazioni come un agente del servizio clienti. 

Le applicazioni self-service imparano dalle esperienze e dalle interazioni passate per eseguire attività più complesse nel tempo. Questi strumenti possono evolversi dallo svolgimento di una comunicazione essenziale con i visitatori del sito Web all'ottimizzazione della loro interazione, come la scoperta di una correlazione tra un problema e la sua soluzione. 

Inoltre, alcuni strumenti utilizzano il deep learning per improvvisare continuamente, offrendo un'assistenza più accurata agli utenti.

Avvolgere Up

Non solo questo, l'apprendimento automatico ha varie altre applicazioni. Per i professionisti del marketing, è la chiave giusta per apprendere segmenti di clienti complessi e imperativi, il loro comportamento e come interagire con i clienti in modo pertinente. Aiutandoti a comprendere i vari aspetti del cliente, la tecnologia di apprendimento automatico può indubbiamente portare la tua azienda B2B a un successo insuperabile.

Emilia Johnson

Emily Johnson è una consulente di marketing con 10 anni di esperienza nell'esecuzione di strategie di marketing. Attualmente è a capo del dipartimento marketing di Blu Mail Media, una rinomata azienda di soluzioni di dati B2B con sede a Irving, in Texas.

Articoli Correlati

Torna a pulsante in alto
Chiudi

Blocco annunci rilevato

Martech Zone è in grado di fornirti questi contenuti gratuitamente perché monetizziamo il nostro sito attraverso entrate pubblicitarie, link di affiliazione e sponsorizzazioni. Ti saremmo grati se rimuovessi il blocco degli annunci mentre visiti il ​​nostro sito.