Ինչպես իմանալ ձեր B2B հաճախորդներին մեքենայական ուսուցման միջոցով

Machine Learning

B2C ֆիրմաները համարվում են հաճախորդների վերլուծության նախաձեռնություններում առաջատարները: Էլեկտրոնային առևտրի, սոցիալական մեդիայի և բջջային առևտրի պես տարբեր ալիքներ նման բիզնեսներին հնարավորություն են տվել քանդակել շուկայավարումը և առաջարկել գերազանց հաճախորդների ծառայություններ: Հատկապես, լայնածավալ տվյալները և առաջատար վերլուծությունները մեքենայական ուսուցման ընթացակարգերի միջոցով հնարավորություն են տվել B2C ռազմավարներին ավելի լավ ճանաչել սպառողի վարքագիծը և նրանց գործունեությունը առցանց համակարգերի միջոցով: 

Մեքենայական ուսուցումը նաև առաջարկում է զարգացող հնարավորություն `գործարար հաճախորդների վերաբերյալ պատկերացում կազմելու համար: Այնուամենայնիվ, B2B ֆիրմաների որդեգրումը դեռ պետք է արդյունք չբերի: Չնայած մեքենայական ուսուցման աճող ժողովրդականությանը, դեռ շատ խառնաշփոթություն կա, թե ինչպես է այն տեղավորվում ներկայիս ընկալման մեջ B2B հաճախորդների սպասարկում, Այսպիսով, եկեք պարզենք դա այսօր:

Հաճախորդի գործողություններում օրինակները հասկանալու մեքենայական ուսուցում

Մենք գիտենք, որ մեքենայական ուսուցումը պարզապես ալգորիթմների դաս է, որոնք նախատեսված են ընդօրինակելու մեր հետախուզությունը ՝ առանց հստակ հրամանների: Եվ այս մոտեցումը ամենամոտ է այն բանի, թե ինչպես ենք մենք ճանաչում մեզ շրջապատող օրինաչափություններն ու փոխհարաբերությունները և հասնում ավելի բարձր ըմբռնումի:

B2B ավանդական ավանդական գործողությունները պտտվում էին սահմանափակ տվյալների շուրջ, ինչպիսիք են ընկերության չափը, եկամուտը, կապիտալիզացիան կամ աշխատակիցները և այլն արդյունաբերության տեսակը դասակարգված ըստ SIC կոդերի, Բայց, ճիշտ ծրագրավորված մեքենայական ուսուցման գործիքը օգնում է ձեզ խելացիորեն բաժանել հաճախորդներին ՝ հիմնվելով իրական ժամանակի տեղեկատվության վրա: 

Այն բացահայտում է հաճախորդի կարիքների, վերաբերմունքի, նախասիրությունների և վարքագծի վերաբերյալ համապատասխան պատկերացումները ձեր ապրանքների կամ ծառայությունների վերաբերյալ և օգտագործում է այս պատկերացումները ՝ շուկայավարման և վաճառքի ընթացիկ գործողությունները օպտիմալացնելու համար: 

Մեքենայի ուսուցում հաճախորդների տվյալների սեգմենտացիայի համար 

Կիրառելով մեքենայական ուսուցում հաճախորդների բոլոր տվյալների վրա, որոնք մենք հավաքում ենք մեր կայքերի միջոցով նրանց գործողությունների միջոցով, շուկայավարողները կարող են արագ կառավարել և հասկանալ գնորդի կյանքի ցիկլը, շուկան իրական ժամանակում, մշակել հավատարմության ծրագրեր, կազմել անհատականացված և համապատասխան հաղորդակցություններ, ձեռք բերել նոր հաճախորդներ և պահպանել արժեքավոր հաճախորդներին ավելի երկար ժամանակահատվածում:

Մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն է տալիս առաջադեմ սեգմենտացիան կենսականորեն անհրաժեշտ անհատականացման համար: Օրինակ, եթե ձեր B2B ընկերությունը նպատակ ունի կատարելագործում հաճախորդի փորձը և ուժեղացնելով յուրաքանչյուր հաղորդակցության արդիականությունը, հաճախորդների տվյալների ճշգրիտ սեգմենտացիան կարող է լինել բանալին:  

Այնուամենայնիվ, դա տեղի ունենալու համար անհրաժեշտ է պահպանել մեկ, մաքուր տվյալների շտեմարան, որը մեքենայական ուսուցումը կարող է գործել դրա վրա ՝ առանց որևէ քաշքշուկի: Այսպիսով, այսպիսի մաքուր գրառումներ ունենալուն պես, դուք կարող եք օգտագործել մեքենայական ուսուցումը բաժանորդներին բաժանելու ՝ հիմնվելով ստորև բերված հատկությունների վրա.

  • Կյանքի ցիկլ
  • Բժիշկները 
  • Արժեք
  • Անհրաժեշտ է / արտադրանքի վրա հիմնված հատկանիշներ 
  • Ժողովրդագրությունը
  • Շատ ավելի

Մեքենայի ուսուցում առաջարկել ռազմավարություններ ՝ հիմնված միտումների վրա 

Հաճախորդների տվյալների բազան սեգմենտավորելուց հետո դուք պետք է կարողանաք որոշել, թե ինչ անել այս տվյալների հիման վրա: Ահա մի օրինակ.

Եթե ​​ԱՄՆ-ի հազարամյակները այցելում են առցանց մթերային խանութ, շրջում փաթեթը `ստուգելու սննդի պիտակի շաքարի քանակը և անցնում առանց գնումների, մեքենայական ուսուցումը կարող է ճանաչել այդպիսի միտումը և բացահայտել այդ գործողությունները կատարող բոլոր հաճախորդներին: Մարկետոլոգները կարող են դասեր քաղել իրական ժամանակի նման տվյալներից և գործել ըստ այդմ:

Հաճախորդներին ճիշտ բովանդակություն հաղորդելու մեքենայական ուսուցում

Ավելի վաղ B2B հաճախորդներին շուկայավարելը ներառում էր բովանդակության ստեղծում, որը գրավում է նրանց տեղեկատվությունը հետագա գովազդային գործունեության համար: Օրինակ ՝ բացառիկ էլեկտրոնային գիրք ներբեռնելու կամ որևէ ապրանքի ցուցադրություն խնդրելու համար առաջատարին խնդրելով լրացնել ձևաթուղթ: 

Չնայած նման բովանդակությունը կարող է բերել կապող աղբյուրներ, կայքի այցելուների մեծ մասը չեն ցանկանում կիսվել իրենց էլ.փոստի ID- ներով կամ հեռախոսահամարներով `պարզապես բովանդակությունը դիտելու համար: Ըստ The Manifest հետազոտության արդյունքները, Մարդկանց 81% -ը հրաժարվել է առցանց ձևաթղթից լրացնելիս: Այսպիսով, դա կապարի առաջացման երաշխավորված միջոց չէ:

Մեքենայական ուսուցումը B2B շուկայավարողներին թույլ է տալիս որակյալ ազդակներ ձեռք բերել կայքից ՝ առանց նրանց պահանջելու լրացնել գրանցման ձևերը: Օրինակ, B2B ընկերությունը կարող է օգտագործել մեքենայական ուսուցումը `վերլուծելու այցելուի կայքի վարքը և հուզիչ բովանդակությունն ավելի անհատականացված կերպով` ճիշտ ժամանակին, ավտոմատ կերպով ներկայացնելու միջոցով: 

B2B հաճախորդները սպառում են բովանդակությունը ոչ միայն ելնելով գնման կարիքներից, այլ նաև այն կետից, որտեղ նրանք գտնվում են գնման ճանապարհին: Հետևաբար, բովանդակությունը գնորդների փոխգործակցության հատուկ կետերում ներկայացնելը և նրանց պահանջները իրական ժամանակում համապատասխանեցնելը կօգնի ձեզ կարճ ժամանակում առավելագույն քանակի առաջատարներ ձեռք բերել:

Մեքենայի ուսուցում կենտրոնանալ հաճախորդի ինքնասպասարկման վրա

Ինքնասպասարկումը վերաբերում է այն ժամանակ, երբ այցելուը / հաճախորդը գտնում է աջակցությունը     

Այդ պատճառով, շատ կազմակերպություններ ավելացրել են իրենց ինքնասպասարկման առաջարկները ՝ հաճախորդների ավելի լավ փորձ մատուցելու համար: Ինքնասպասարկումն ընդհանուր օգտագործման դեպք է մեքենայական ուսուցման ծրագրերի համար: Չաթ-բոտերը, վիրտուալ օգնականները և AI- ով մի շարք այլ գործիքներ կարող են հաճախորդների սպասարկման գործակալի նման սովորել և նմանակել փոխազդեցություններին: 

Ինքնասպասարկման ծրագրերը դասեր են քաղում անցած փորձից և փոխազդեցությունից ՝ ժամանակի ընթացքում ավելի բարդ առաջադրանքներ կատարելու համար: Այս գործիքները կարող են զարգանալ ՝ կայքի այցելուների հետ էական հաղորդակցություն իրականացնելուց մինչև նրանց փոխազդեցության օպտիմալացում, օրինակ ՝ խնդրի և դրա լուծման միջև փոխկապակցվածություն հայտնաբերելը: 

Ավելին, որոշ գործիքներ օգտագործում են խորը ուսուցում ՝ անընդհատ իմպրովիզացնելու համար, ինչի արդյունքում օգտվողներին ավելի ճշգրիտ օգնություն է ցուցաբերվում:

Ամփոփելով

Ոչ միայն սա, մեքենայական ուսուցումն ունի տարբեր այլ կիրառություններ: Շուկայավարողների համար դա ճիշտ բանալին է սովորել հաճախորդների բարդ և հրամայական հատվածներ, նրանց վարքագիծը և ինչպես հաճախորդների հետ համապատասխան ձևով շփվելը: Օգնելով ձեզ հասկանալ հաճախորդի տարբեր ասպեկտները, մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիան անկասկած կարող է ձեր B2B ֆիրման անգերազանցելի հաջողության հասնել:

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.