機械学習でB2B顧客を知る方法

機械学習

B2C企業は、顧客分析イニシアチブの最有力候補と見なされています。 eコマース、ソーシャルメディア、モバイルコマースなどのさまざまなチャネルにより、このような企業はマーケティングを形作り、優れた顧客サービスを提供できるようになりました。 特に、機械学習手順による広範なデータと高度な分析により、B2Cストラテジストはオンラインシステムを通じて消費者の行動とその活動をよりよく認識することができました。 

機械学習は、ビジネス顧客に関する洞察を得るための新しい機能も提供します。 ただし、B2B企業による採用はまだ始まっていません。 機械学習の人気が高まっているにもかかわらず、機械学習が現在の理解の範囲内にどのように適合するかについては、依然として多くの混乱があります。 B2Bカスタマーサービス。 それでは、今日それを明確にしましょう。

顧客の行動のパターンを理解するための機械学習

機械学習は、明示的なコマンドなしでインテリジェンスを模倣するように設計されたアルゴリズムのクラスにすぎないことを私たちは知っています。 そして、このアプローチは、私たちが私たちを取り巻くパターンと相関関係を認識し、より高い理解に到達する方法に最も近いものです。

従来のB2Bインサイト活動は、会社の規模、収益、資本金、従業員などの限られたデータを中心に展開されていました。 SICコードで分類された業種。 ただし、適切にプログラムされた機械学習ツールを使用すると、リアルタイムの情報に基づいて顧客をインテリジェントにセグメント化できます。 

製品またはサービスに関する顧客のニーズ、態度、好み、および行動に関する適切な洞察を特定し、これらの洞察を利用して現在のマーケティングおよび販売活動を最適化します。 

顧客データセグメンテーションのための機械学習 

マーケターは、ウェブサイトでのアクションを通じて収集したすべての顧客データに機械学習を適用することで、購入者のライフサイクル、市場をリアルタイムで迅速に管理および理解し、ロイヤルティプログラムを開発し、パーソナライズされた関連性の高いコミュニケーションを形成し、新しいクライアントを獲得し、貴重な顧客を長期間維持します。

機械学習により、2対XNUMXのパーソナライズに不可欠な高度なセグメンテーションが可能になります。 たとえば、BXNUMXB企業の目標が カスタマーエクスペリエンスの向上 各コミュニケーションの関連性を強化することで、顧客データの正確なセグメンテーションが鍵を握ることができます。  

ただし、これを実現するには、機械学習が手間をかけずに操作できる単一のクリーンなデータベースを維持する必要があります。 したがって、このようなクリーンなレコードができたら、機械学習を使用して、以下に示す属性に基づいて顧客をセグメント化できます。

  • ライフサイクル
  • 行動 
  • ニーズ/製品ベースの属性 
  • 人口動態
  • さらに多くの

トレンドに基づいて戦略を推奨する機械学習 

顧客データベースをセグメント化すると、このデータに基づいて何をするかを決定できるようになります。 次に例を示します。

米国のミレニアル世代がオンライン食料品店を訪れ、パッケージを裏返して栄養表示の砂糖の量を確認し、購入せずに立ち去ると、機械学習はそのような傾向を認識し、これらのアクションを実行したすべての顧客を特定できます。 マーケターはそのようなリアルタイムデータから学び、それに応じて行動することができます。

顧客に適切なコンテンツを提供するための機械学習

以前は、B2B顧客へのマーケティングには、将来のプロモーション活動のために情報をキャプチャするコンテンツの生成が含まれていました。 たとえば、リードにフォームに記入して専用の電子書籍をダウンロードしたり、製品のデモをリクエストしたりするように依頼します。 

このようなコンテンツはリードを獲得する可能性がありますが、ほとんどのWebサイト訪問者は、コンテンツを表示するためだけに電子メールIDや電話番号を共有することには消極的です。 による マニフェスト調査による調査結果, 81%の人がオンラインフォームを放棄しました それを記入しながら。 したがって、それはリードを生成するための保証された方法ではありません。

機械学習により、B2Bマーケターは、登録フォームに記入しなくても、Webサイトから質の高いリードを獲得できます。 たとえば、B2B企業は、機械学習を使用して訪問者のWebサイトの動作を分析し、エキサイティングなコンテンツをよりパーソナライズされた方法で適切なタイミングで自動的に提示できます。 

B2Bの顧客は、購入のニーズだけでなく、購入の過程でのポイントにも基づいてコンテンツを消費します。 したがって、特定のバイヤーインタラクションポイントでコンテンツを提示し、リアルタイムで彼らのニーズに一致させることで、短時間で最大数のリードを獲得するのに役立ちます。

顧客のセルフサービスに焦点を当てる機械学習

セルフサービスとは、訪問者/顧客がサポートを見つけたときを指します     

そのため、多くの組織は、より良い顧客体験を提供するためにセルフサービスの提供を増やしています。 セルフサービスは、機械学習アプリケーションの一般的な使用例です。 チャットボット、仮想アシスタント、およびその他のAIで強化されたいくつかのツールは、カスタマーサービスエージェントのように相互作用を学習およびシミュレートできます。 

セルフサービスアプリケーションは、過去の経験と相互作用から学習して、時間の経過とともにより複雑なタスクを実行します。 これらのツールは、Webサイトの訪問者との重要なコミュニケーションの実行から、問題とその解決策の相関関係の発見など、相互作用の最適化へと進化する可能性があります。 

さらに、一部のツールはディープラーニングを使用して継続的に即興を行い、ユーザーへのより正確な支援をもたらします。

アップラッピング

これだけでなく、機械学習にはさまざまな用途があります。 マーケターにとって、複雑で不可欠な顧客セグメント、その行動、および適切な方法で顧客と関わりを持つ方法を学ぶことは正しい鍵です。 機械学習テクノロジーは、顧客のさまざまな側面を理解するのに役立つことで、間違いなくB2B企業を卓越した成功に導くことができます。

どう思いますか?

このサイトはAkismetを使用して迷惑メールを減らします。 コメントの処理方法を学ぶ.