كيف تعرف عملاء B2B من خلال التعلم الآلي

تعلم آلة

تعتبر شركات B2C من الشركات الرائدة في مبادرات تحليلات العملاء. مكنت القنوات المختلفة مثل التجارة الإلكترونية والوسائط الاجتماعية والتجارة عبر الهاتف المحمول هذه الشركات من نحت التسويق وتقديم خدمات عملاء ممتازة. على وجه الخصوص ، مكّنت البيانات المكثفة والتحليلات المتقدمة عبر إجراءات التعلم الآلي استراتيجيي B2C من التعرف بشكل أفضل على سلوك المستهلك وأنشطتهم من خلال الأنظمة عبر الإنترنت. 

يوفر التعلم الآلي أيضًا قدرة ناشئة للحصول على رؤى حول عملاء الأعمال. ومع ذلك ، فإن التبني من قبل شركات B2B لم ينطلق بعد. على الرغم من الشعبية المتزايدة للتعلم الآلي ، لا يزال هناك الكثير من الالتباس بشأن كيفية ملاءمته للفهم الحالي لـ خدمة عملاء B2B. لذلك دعونا نوضح ذلك اليوم.

تعلم الآلة لفهم الأنماط في إجراءات العميل

نحن نعلم أن التعلم الآلي هو ببساطة فئة من الخوارزميات مصممة لتقليد ذكائنا دون أوامر صريحة. وهذا النهج هو الأقرب إلى كيفية التعرف على الأنماط والارتباطات المحيطة بنا والتوصل إلى فهم أعلى.

تدور أنشطة رؤية B2B التقليدية حول بيانات محدودة مثل حجم الشركة أو الإيرادات أو الرسملة أو الموظفين ، و نوع الصناعة المصنف حسب أكواد SIC. ولكن ، تساعدك أداة التعلم الآلي المبرمجة بشكل صحيح على تقسيم العملاء بذكاء استنادًا إلى المعلومات في الوقت الفعلي. 

إنه يحدد الرؤى ذات الصلة حول احتياجات العملاء ومواقفهم وتفضيلاتهم وسلوكياتهم فيما يتعلق بمنتجاتك أو خدماتك ويستخدم هذه الأفكار لتحسين إجراءات التسويق والمبيعات الحالية. 

التعلم الآلي لتقسيم بيانات العملاء 

من خلال تطبيق التعلم الآلي على جميع بيانات العملاء التي نجمعها من خلال أفعالهم مع مواقعنا الإلكترونية ، يمكن للمسوقين إدارة وفهم دورة حياة المشتري والسوق في الوقت الفعلي وتطوير برامج الولاء وتشكيل اتصالات مخصصة وذات صلة والحصول على عملاء جدد و الاحتفاظ بالعملاء القيمين لفترة أطول.

يتيح التعلم الآلي إمكانية التقسيم المتقدم ، وهو أمر حيوي للتخصيص الفردي. على سبيل المثال ، إذا كان هدف شركة B2B هو صقل تجربة العميل وتكثيف أهمية كل اتصال ، يمكن أن يحمل المفتاح إلى تجزئة دقيقة لبيانات العميل.  

ومع ذلك ، لكي يحدث هذا ، تحتاج إلى الاحتفاظ بقاعدة بيانات واحدة نظيفة يمكن للتعلم الآلي أن يعمل عليها دون أي متاعب. لذلك ، بمجرد الحصول على مثل هذه السجلات النظيفة ، يمكنك استخدام التعلم الآلي لتقسيم العملاء بناءً على السمات الواردة أدناه:

  • دورة الحياة
  • السلوك 
  • القيمة
  • السمات القائمة على الاحتياجات / المنتج 
  • التركيبة السكانية
  • الكثير

التعلم الآلي للتوصية بالاستراتيجيات القائمة على الاتجاهات 

بمجرد تقسيم قاعدة بيانات العملاء ، يجب أن تكون قادرًا على تحديد ما يجب القيام به بناءً على هذه البيانات. هذا مثال:

إذا زار جيل الألفية في الولايات المتحدة متجر البقالة عبر الإنترنت ، وقلب العبوة للتحقق من كمية السكر في الملصق الغذائي ، وانطلق دون شراء ، يمكن للتعلم الآلي التعرف على هذا الاتجاه وتحديد جميع العملاء الذين قاموا بهذه الإجراءات. يمكن للمسوقين التعلم من مثل هذه البيانات في الوقت الفعلي والتصرف وفقًا لذلك.

تعلم الآلة لتقديم المحتوى المناسب للعملاء

في وقت سابق ، كان التسويق لعملاء B2B يتضمن إنشاء محتوى يلتقط معلوماتهم من أجل الأنشطة الترويجية المستقبلية. على سبيل المثال ، اطلب من عميل متوقع ملء نموذج لتنزيل كتاب إلكتروني حصري أو طلب أي عرض توضيحي للمنتج. 

على الرغم من أن هذا المحتوى يمكن أن يجذب العملاء المحتملين ، إلا أن معظم زوار الموقع يترددون في مشاركة معرفات البريد الإلكتروني أو أرقام الهواتف الخاصة بهم فقط لعرض المحتوى. بحسب ال نتائج مسح مانيفست, تخلى 81٪ من الأشخاص عن نموذج عبر الإنترنت أثناء ملئه. لذا فهي ليست طريقة مضمونة لتوليد عملاء محتملين.

يتيح التعلم الآلي للمسوقين B2B الحصول على عملاء متوقعين ذوي جودة من موقع الويب دون مطالبتهم بإكمال نماذج التسجيل. على سبيل المثال ، يمكن لشركة B2B استخدام التعلم الآلي لتحليل سلوك موقع الزائر وتقديم المحتوى المثير بطريقة أكثر تخصيصًا في الوقت المناسب تلقائيًا. 

يستهلك عملاء B2B المحتوى ليس فقط بناءً على احتياجات الشراء ولكن أيضًا على النقطة التي هم فيها في رحلة الشراء. ومن ثم ، فإن تقديم المحتوى في نقاط تفاعل محددة للمشتري ومطابقة احتياجاتهم في الوقت الفعلي سيساعدك على كسب أقصى عدد من العملاء المحتملين في وقت قصير.

التعلم الآلي للتركيز على الخدمة الذاتية للعملاء

تشير الخدمة الذاتية عندما يجد الزائر / العميل الدعم     

لهذا السبب ، قامت العديد من المؤسسات بزيادة عروض الخدمة الذاتية لتقديم تجربة أفضل للعملاء. الخدمة الذاتية هي حالة استخدام شائعة لتطبيقات التعلم الآلي. يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية والعديد من الأدوات الأخرى المحسّنة بالذكاء الاصطناعي تعلم ومحاكاة التفاعلات مثل وكيل خدمة العملاء. 

تتعلم تطبيقات الخدمة الذاتية من التجارب والتفاعلات السابقة لأداء مهام أكثر تعقيدًا بمرور الوقت. يمكن أن تتطور هذه الأدوات من إجراء اتصالات أساسية مع زوار الموقع إلى تحسين تفاعلهم ، مثل اكتشاف الارتباط بين المشكلة وحلها. 

علاوة على ذلك ، تستخدم بعض الأدوات التعلم العميق للارتجال باستمرار ، مما ينتج عنه مساعدة أكثر دقة للمستخدمين.

في المخص:

ليس هذا فقط ، فالتعلم الآلي له العديد من التطبيقات الأخرى. بالنسبة للمسوقين ، يعد هذا هو المفتاح الصحيح لتعلم شرائح العملاء المعقدة والضرورية وسلوكهم وكيفية التعامل مع العملاء بطريقة ملائمة. من خلال مساعدتك على فهم الجوانب المختلفة للعميل ، يمكن لتقنية التعلم الآلي بلا شك أن تأخذ شركة B2B الخاصة بك إلى نجاح غير مسبوق.

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.