Makine Öğrenimi ile B2B Müşterilerinizi Nasıl Tanıyabilirsiniz?

Makine öğrenme

B2C firmaları, müşteri analitiği girişimlerinde öncü olarak kabul edilir. E-ticaret, sosyal medya ve mobil ticaret gibi çeşitli kanallar, bu tür işletmelerin pazarlamayı şekillendirmesini ve mükemmel müşteri hizmetleri sunmasını sağladı. Özellikle, makine öğrenimi prosedürleri aracılığıyla kapsamlı veriler ve gelişmiş analitik, B2C stratejistlerinin tüketici davranışını ve faaliyetlerini çevrimiçi sistemler aracılığıyla daha iyi tanımasını sağlamıştır. 

Makine öğrenimi ayrıca, kurumsal müşteriler hakkında içgörüler elde etmek için yeni bir yetenek sunar. Ancak, B2B firmaları tarafından benimsenmesi henüz yükselişte değil. Makine öğreniminin artan popülaritesine rağmen, şu anki anlayışa nasıl uyduğu konusunda hala çok fazla kafa karışıklığı var. B2B müşteri hizmetleri. Öyleyse bugün bunu açıklığa kavuşturalım.

Müşterinin İşlemlerindeki Kalıpları Anlamak için Makine Öğrenimi

Makine öğreniminin, açık komutlar olmadan zekamızı taklit etmek için tasarlanmış bir algoritma sınıfı olduğunu biliyoruz. Ve bu yaklaşım, bizi çevreleyen kalıpları ve ilişkileri nasıl tanıdığımıza ve daha yüksek bir anlayışa ulaşmamıza en yakın olanıdır.

Geleneksel B2B içgörü etkinlikleri, şirket büyüklüğü, gelir, sermaye veya çalışanlar gibi sınırlı veriler etrafında şekillendi ve SIC kodlarına göre sınıflandırılan endüstri türü. Ancak, doğru şekilde programlanmış bir makine öğrenimi aracı, müşterileri gerçek zamanlı bilgilere göre akıllıca bölümlere ayırmanıza yardımcı olur. 

Ürün veya hizmetlerinizle ilgili müşterinin ihtiyaçları, tutumları, tercihleri ​​ve davranışları hakkındaki ilgili içgörüleri tanımlar ve mevcut pazarlama ve satış eylemlerini optimize etmek için bu içgörüleri kullanır. 

Müşteri Veri Segmentasyonu için Makine Öğrenimi 

Pazarlamacılar, web sitelerimizdeki eylemleriyle topladığımız tüm müşteri verilerine makine öğrenimi uygulayarak, alıcının yaşam döngüsünü, pazarı gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde yönetebilir ve anlayabilir, sadakat programları geliştirebilir, kişiselleştirilmiş ve ilgili iletişimler oluşturabilir, yeni müşteriler edinebilir ve değerli müşterileri daha uzun süre elde tutmak.

Makine öğrenimi, bire bir kişiselleştirme için hayati önem taşıyan gelişmiş segmentasyonu sağlar. Örneğin, B2B firmanızın bir hedefi varsa müşteri deneyimini iyileştirmek ve her bir iletişimin alaka düzeyini artırarak, müşteri verilerinin hassas bir şekilde bölümlere ayrılması anahtar rol oynayabilir.  

Ancak bunun gerçekleşmesi için, makine öğreniminin herhangi bir güçlük çekmeden üzerinde çalışabileceği tek ve temiz bir veritabanı tutmanız gerekir. Bu kadar temiz kayıtlara sahip olduğunuzda, makine öğrenimini müşterileri aşağıda verilen özelliklere göre bölümlere ayırmak için kullanabilirsiniz:

  • Yaşam döngüsü
  • davranışlar 
  • Özellik
  • İhtiyaçlar / ürün bazlı özellikler 
  • Demografi
  • Çok daha fazla

Trendlere Dayalı Stratejileri Önermek İçin Makine Öğrenimi 

Müşteri veritabanını segmentlere ayırdıktan sonra, bu verilere dayanarak ne yapacağınıza karar verebilmelisiniz. İşte bir örnek:

ABD'deki milenyum kuşağı çevrimiçi marketi ziyaret eder, besin etiketindeki şeker miktarını kontrol etmek için paketin üzerinden geçerse ve satın almadan uzaklaşırsa, makine öğrenimi bu eğilimi tanıyabilir ve bu eylemleri gerçekleştiren tüm müşterileri belirleyebilir. Pazarlamacılar bu tür gerçek zamanlı verilerden öğrenebilir ve buna göre hareket edebilir.

Müşterilere Doğru İçeriği Sağlamak için Makine Öğrenimi

Daha önce, B2B müşterilerine pazarlama yapmak, gelecekteki promosyon etkinlikleri için bilgilerini yakalayan içerik üretmeyi içeriyordu. Örneğin, bir müşteri adayından özel bir E-kitap indirmek için bir form doldurmasını istemek veya herhangi bir ürün demosu talep etmek. 

Bu tür içerik potansiyel müşterileri yakalayabilse de, çoğu web sitesi ziyaretçisi sadece içeriği görüntülemek için e-posta kimliklerini veya telefon numaralarını paylaşma konusunda isteksizdir. Göre Manifest anketinin bulguları, İnsanların% 81'i çevrimiçi bir formu terk etti doldururken. Dolayısıyla, potansiyel müşteriler oluşturmanın garantili bir yolu değildir.

Makine öğrenimi, B2B pazarlamacılarının kayıt formlarını doldurmalarını gerektirmeden web sitesinden kaliteli potansiyel müşteriler edinmelerine olanak tanır. Örneğin, bir B2B şirketi, ziyaretçinin web sitesi davranışını analiz etmek ve heyecan verici içeriği daha kişiselleştirilmiş bir şekilde doğru zamanda otomatik olarak sunmak için makine öğrenimini kullanabilir. 

B2B müşterileri içeriği sadece satın alma ihtiyaçlarına göre değil, aynı zamanda satın alma yolculuğunda bulundukları noktaya göre de tüketirler. Bu nedenle, içeriği belirli alıcı etkileşim noktalarında sunmak ve ihtiyaçlarını gerçek zamanlı olarak karşılamak, kısa sürede maksimum sayıda müşteri adayı elde etmenize yardımcı olacaktır.

Müşteri Self Servisine Odaklanmak için Makine Öğrenimi

Self servis, bir ziyaretçinin / müşterinin desteği bulması anlamına gelir     

Bu nedenle, birçok kuruluş daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak için self servis tekliflerini artırmıştır. Self servis, makine öğrenimi uygulamaları için yaygın bir kullanım örneğidir. Sohbet robotları, sanal asistanlar ve yapay zeka ile geliştirilmiş diğer birçok araç, bir müşteri hizmetleri temsilcisi gibi etkileşimleri öğrenebilir ve simüle edebilir. 

Self servis uygulamalar, zaman içinde daha karmaşık görevleri gerçekleştirmek için geçmiş deneyimlerden ve etkileşimlerden öğrenir. Bu araçlar, web sitesi ziyaretçileriyle temel iletişimi gerçekleştirmekten, bir sorun ile çözümü arasında bir ilişki keşfetmek gibi etkileşimleri optimize etmeye kadar gelişebilir. 

Dahası, bazı araçlar sürekli olarak doğaçlama yapmak için derin öğrenmeyi kullanır ve bu da kullanıcılara daha doğru yardım sağlar.

Yukarı tamamlayan

Sadece bu değil, makine öğreniminin çeşitli başka uygulamaları vardır. Pazarlamacılar için karmaşık ve zorunlu müşteri segmentlerini, davranışlarını ve müşterilerle alakalı bir şekilde nasıl etkileşim kuracaklarını öğrenmek doğru anahtardır. Müşterinin çeşitli yönlerini anlamanıza yardımcı olarak, makine öğrenimi teknolojisi şüphesiz B2B firmanızı eşsiz bir başarıya taşıyabilir.

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.