머신 러닝으로 B2B 고객을 아는 방법

기계 학습

B2C 기업은 고객 분석 이니셔티브의 선두 주자로 간주됩니다. 전자 상거래, 소셜 미디어, 모바일 상거래와 같은 다양한 채널을 통해 이러한 비즈니스는 마케팅을 조각하고 우수한 고객 서비스를 제공 할 수 있습니다. 특히, 기계 학습 절차를 통한 광범위한 데이터와 고급 분석을 통해 B2C 전략가는 온라인 시스템을 통해 소비자 행동과 그들의 활동을 더 잘 인식 할 수있었습니다. 

기계 학습은 또한 비즈니스 고객에 대한 통찰력을 얻을 수있는 새로운 기능을 제공합니다. 그러나 B2B 기업의 채택은 아직 시작되지 않았습니다. 머신 러닝의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고 이것이 현재 이해하고있는 머신 러닝에 어떻게 부합하는지에 대해 여전히 많은 혼란이 있습니다. B2B 고객 서비스. 그래서 오늘 그것을 명확히합시다.

고객의 행동 패턴을 이해하는 기계 학습

우리는 기계 학습이 명시적인 명령없이 우리의 지능을 모방하도록 설계된 알고리즘 클래스라는 것을 알고 있습니다. 그리고이 접근 방식은 우리를 둘러싼 패턴과 상관 관계를 인식하고 더 높은 이해에 도달하는 방법에 가장 가깝습니다.

전통적인 B2B 인사이트 활동은 회사 규모, 수익, 자본화 또는 직원과 같은 제한된 데이터를 중심으로 진행되었습니다. SIC 코드로 분류 된 산업 유형. 그러나 올바르게 프로그래밍 된 기계 학습 도구는 실시간 정보를 기반으로 고객을 지능적으로 분류하는 데 도움이됩니다. 

제품 또는 서비스와 관련된 고객의 요구, 태도, 선호도 및 행동에 대한 적절한 통찰력을 식별하고 이러한 통찰력을 활용하여 현재 마케팅 및 판매 활동을 최적화합니다. 

고객 데이터 세분화를위한 머신 러닝 

마케팅 담당자는 당사 웹 사이트에서의 행동을 통해 수집 한 모든 고객 데이터에 기계 학습을 적용함으로써 구매자의 라이프 사이클, 시장을 실시간으로 신속하게 관리 및 이해하고, 로열티 프로그램을 개발하고, 개인화 된 관련 커뮤니케이션을 형성하고, 신규 고객을 확보하고 귀중한 고객을 장기간 유지하십시오.

기계 학습은 일대일 개인화에 필수적인 고급 세분화를 지원합니다. 예를 들어, B2B 회사의 목표가 고객 경험 개선 각 커뮤니케이션의 관련성을 강화하면 고객 데이터의 정확한 세분화가 핵심을 차지할 수 있습니다.  

그러나이를 위해서는 기계 학습이 번거 로움없이 작동 할 수있는 하나의 깨끗한 데이터베이스를 유지해야합니다. 따라서 이러한 깨끗한 레코드가 있으면 기계 학습을 사용하여 아래에 제공된 속성을 기반으로 고객을 분류 할 수 있습니다.

  • 라이프 사이클
  • 행동 
  • 가치관
  • 요구 사항 / 제품 기반 속성 
  • 인구 통계
  • 더 많은

추세를 기반으로 전략을 권장하는 기계 학습 

고객 데이터베이스를 세분화하면이 데이터를 기반으로 수행 할 작업을 결정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

미국의 밀레 니얼 세대가 온라인 식료품 점을 방문하고 패키지를 뒤집어 영양 라벨에있는 설탕의 양을 확인하고 구매하지 않고 떠나면 머신 러닝은 이러한 추세를 인식하고 이러한 행동을 수행 한 모든 고객을 식별 할 수 있습니다. 마케터는 이러한 실시간 데이터에서 학습하고 그에 따라 행동 할 수 있습니다.

고객에게 적합한 콘텐츠를 제공하기위한 머신 러닝

앞서 B2B 고객을 대상으로 한 마케팅에는 향후 홍보 활동을 위해 정보를 캡처하는 콘텐츠 생성이 포함되었습니다. 예를 들어 리드에게 독점 전자 책을 다운로드하거나 제품 데모를 요청하는 양식을 작성하도록 요청합니다. 

이러한 콘텐츠는 리드를 포착 할 수 있지만 대부분의 웹 사이트 방문자는 콘텐츠를보기 위해 이메일 ID 나 전화 번호를 공유하는 것을 꺼립니다. 에 따르면 The Manifest 설문 조사 결과, 81 %의 사람들이 온라인 양식을 포기했습니다. 작성하는 동안. 따라서 리드를 생성하는 보장 된 방법은 아닙니다.

기계 학습을 통해 B2B 마케팅 담당자는 등록 양식을 작성하지 않고도 웹 사이트에서 양질의 리드를 확보 할 수 있습니다. 예를 들어, B2B 회사는 기계 학습을 사용하여 방문자의 웹 사이트 행동을 분석하고 더 개인화 된 방식으로 적절한시기에 자동으로 흥미로운 콘텐츠를 제공 할 수 있습니다. 

B2B 고객은 구매 요구 사항뿐만 아니라 구매 여정의 시점에서도 콘텐츠를 소비합니다. 따라서 특정 구매자 상호 작용 지점에서 콘텐츠를 제공하고 실시간으로 그들의 요구를 일치 시키면 짧은 시간에 최대한의 리드를 확보하는 데 도움이됩니다.

고객 셀프 서비스에 중점을 둔 머신 러닝

셀프 서비스는 방문자 / 고객이 지원을 찾을 때를 의미합니다.     

이러한 이유로 많은 조직에서 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 셀프 서비스 제공을 늘 렸습니다. 셀프 서비스는 기계 학습 애플리케이션의 일반적인 사용 사례입니다. 챗봇, 가상 비서 및 기타 여러 AI 강화 도구는 고객 서비스 에이전트와 같은 상호 작용을 학습하고 시뮬레이션 할 수 있습니다. 

셀프 서비스 응용 프로그램은 과거의 경험과 상호 작용을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 더 복잡한 작업을 수행합니다. 이러한 도구는 웹 사이트 방문자와의 필수 커뮤니케이션에서 문제와 솔루션 간의 상관 관계를 발견하는 등 상호 작용을 최적화하는 것으로 발전 할 수 있습니다. 

또한 일부 도구는 딥 러닝을 사용하여 지속적으로 즉석에서 사용자에게 더 정확한 지원을 제공합니다.

최대 포장

뿐만 아니라 기계 학습에는 다양한 다른 응용 프로그램이 있습니다. 마케터에게는 복잡하고 필수적인 고객 세그먼트, 그들의 행동, 그리고 관련 방식으로 고객과 소통하는 방법을 배우는 것이 올바른 열쇠입니다. 고객의 다양한 측면을 이해하는 데 도움을줌으로써 기계 학습 기술은 의심 할 여지없이 B2B 회사를 탁월한 성공으로 이끌 수 있습니다.

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