Cara Mengenal Pelanggan B2B Anda Dengan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin

Perusahaan B2C dianggap sebagai pelopor dalam inisiatif analitik pelanggan. Berbagai saluran seperti e-commerce, media sosial, dan perdagangan seluler telah memungkinkan bisnis seperti itu untuk memahat pemasaran dan menawarkan layanan pelanggan yang sangat baik. Terutama, data ekstensif dan analitik canggih melalui prosedur pembelajaran mesin telah memungkinkan ahli strategi B2C untuk lebih mengenali perilaku konsumen dan aktivitas mereka melalui sistem online. 

Pembelajaran mesin juga menawarkan kemampuan yang muncul untuk mendapatkan wawasan tentang pelanggan bisnis. Namun, adopsi oleh perusahaan B2B belum lepas landas. Meskipun semakin populernya pembelajaran mesin, masih ada banyak kebingungan tentang kesesuaiannya dengan pemahaman saat ini Layanan pelanggan B2B. Jadi mari kita perjelas hari ini.

Pembelajaran Mesin untuk Memahami Pola dalam Tindakan Pelanggan

Kami tahu bahwa pembelajaran mesin hanyalah kelas algoritme yang dirancang untuk meniru kecerdasan kami tanpa perintah eksplisit. Dan, pendekatan ini paling dekat dengan cara kita mengenali pola dan korelasi di sekitar kita dan sampai pada pemahaman yang lebih tinggi.

Aktivitas wawasan B2B tradisional berkisar pada data terbatas seperti ukuran perusahaan, pendapatan, kapitalisasi atau karyawan, dan jenis industri yang diklasifikasikan berdasarkan kode SIC. Namun, alat pembelajaran mesin yang diprogram dengan benar membantu Anda menyegmentasikan pelanggan dengan cerdas berdasarkan informasi waktu nyata. 

Ini mengidentifikasi wawasan terkait tentang kebutuhan, sikap, preferensi, dan perilaku pelanggan terkait produk atau layanan Anda dan menggunakan wawasan ini untuk mengoptimalkan tindakan pemasaran dan penjualan saat ini. 

Pembelajaran Mesin untuk Segmentasi Data Pelanggan 

Dengan menerapkan pembelajaran mesin pada semua data pelanggan yang kami kumpulkan melalui tindakan mereka dengan situs web kami, pemasar dapat dengan cepat mengelola dan memahami siklus hidup pembeli, pasar secara waktu nyata, mengembangkan program loyalitas, membentuk komunikasi yang dipersonalisasi dan relevan, mendapatkan klien baru dan mempertahankan pelanggan yang berharga untuk waktu yang lebih lama.

Pembelajaran mesin memungkinkan segmentasi lanjutan yang penting untuk personalisasi satu-ke-satu. Misalnya, jika perusahaan B2B Anda memiliki tujuan menyempurnakan pengalaman pelanggan dan mengintensifkan relevansi setiap komunikasi, segmentasi yang tepat dari data pelanggan dapat menjadi kunci.  

Namun, agar ini terjadi, Anda perlu mempertahankan satu database bersih yang dapat dioperasikan oleh machine learning tanpa kerumitan apa pun. Jadi, setelah Anda memiliki catatan bersih seperti itu, Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menyegmentasikan pelanggan berdasarkan atribut yang diberikan di bawah ini:

  • Lingkaran kehidupan
  • Perilaku 
  • Nilai
  • Kebutuhan / atribut berbasis produk 
  • Demografi
  • Masih banyak lagi

Pembelajaran Mesin untuk Merekomendasikan Strategi Berdasarkan Tren 

Setelah Anda menyegmentasikan database pelanggan, Anda harus dapat memutuskan apa yang harus dilakukan berdasarkan data ini. Berikut contohnya:

Jika milenial di AS mengunjungi toko bahan makanan online, membalik kemasan untuk memeriksa jumlah gula di label nutrisi, dan pergi tanpa membeli, pembelajaran mesin dapat mengenali tren tersebut dan mengidentifikasi semua pelanggan yang melakukan tindakan ini. Pemasar dapat belajar dari data waktu nyata tersebut dan bertindak sesuai dengan itu.

Pembelajaran Mesin untuk Memberikan Konten yang Tepat ke Pelanggan

Sebelumnya, pemasaran ke pelanggan B2B melibatkan pembuatan konten yang menangkap informasi mereka untuk kegiatan promosi di masa depan. Misalnya, meminta petunjuk untuk mengisi formulir untuk mengunduh E-book eksklusif atau meminta demo produk apa pun. 

Meskipun konten semacam itu dapat memperoleh prospek, sebagian besar pengunjung situs web enggan membagikan ID email atau nomor telepon mereka hanya untuk melihat konten tersebut. Menurut temuan oleh survei The Manifest, 81% orang telah meninggalkan formulir online sambil mengisinya. Jadi, ini bukan cara yang dijamin untuk menghasilkan prospek.

Pembelajaran mesin memungkinkan pemasar B2B memperoleh prospek berkualitas dari situs web tanpa mengharuskan mereka mengisi formulir pendaftaran. Misalnya, perusahaan B2B dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis perilaku situs web pengunjung dan menyajikan konten menarik dengan cara yang lebih dipersonalisasi pada waktu yang tepat secara otomatis. 

Pelanggan B2B mengonsumsi konten tidak hanya berdasarkan kebutuhan pembelian tetapi juga pada titik mereka dalam perjalanan membeli. Karenanya, menyajikan konten pada titik interaksi pembeli tertentu dan menyesuaikan kebutuhan mereka secara real-time akan membantu Anda mendapatkan jumlah prospek maksimum dalam waktu singkat.

Pembelajaran Mesin untuk Berfokus pada Layanan Mandiri Pelanggan

Layanan mandiri mengacu pada saat pengunjung / pelanggan menemukan dukungan     

Karena alasan itu, banyak organisasi telah meningkatkan penawaran layanan mandiri mereka untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Layanan mandiri adalah kasus penggunaan umum untuk aplikasi pembelajaran mesin. Chatbots, asisten virtual, dan beberapa alat yang disempurnakan dengan AI lainnya dapat mempelajari dan mensimulasikan interaksi seperti agen layanan pelanggan. 

Aplikasi swalayan belajar dari pengalaman dan interaksi masa lalu untuk melakukan tugas yang lebih kompleks dari waktu ke waktu. Alat-alat ini dapat berkembang dari melakukan komunikasi penting dengan pengunjung situs web hingga mengoptimalkan interaksi mereka, seperti menemukan korelasi antara suatu masalah dan solusinya. 

Selain itu, beberapa alat menggunakan pembelajaran mendalam untuk berimprovisasi terus menerus, menghasilkan bantuan yang lebih akurat bagi pengguna.

Wrapping Up

Tidak hanya itu, pembelajaran mesin memiliki berbagai aplikasi lainnya. Bagi pemasar, itu adalah kunci yang tepat untuk mempelajari segmen pelanggan yang rumit dan penting, perilaku mereka, dan cara terlibat dengan pelanggan dengan cara yang relevan. Dengan membantu Anda memahami berbagai aspek pelanggan, teknologi pembelajaran mesin tidak diragukan lagi dapat membawa perusahaan B2B Anda menuju kesuksesan yang tak tertandingi.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.