Como conhecer seus clientes B2B com aprendizado de máquina

Machine Learning

As empresas B2C são consideradas líderes em iniciativas de análise de clientes. Vários canais, como comércio eletrônico, mídia social e comércio móvel, permitiram que essas empresas modelassem o marketing e oferecessem excelentes serviços ao cliente. Especialmente, dados extensos e análises avançadas por meio de procedimentos de aprendizado de máquina permitiram aos estrategistas B2C reconhecer melhor o comportamento do consumidor e suas atividades por meio de sistemas online. 

O aprendizado de máquina também oferece um recurso emergente para obter insights sobre clientes empresariais. No entanto, a adoção por empresas B2B ainda não decolou. Apesar da crescente popularidade do aprendizado de máquina, ainda há muita confusão sobre como ele se encaixa no entendimento atual de Atendimento ao cliente B2B. Então, vamos esclarecer isso hoje.

Aprendizado de máquina para entender padrões nas ações do cliente

Sabemos que o aprendizado de máquina é simplesmente uma classe de algoritmos projetados para imitar nossa inteligência sem comandos explícitos. E essa abordagem é a mais próxima de como reconhecemos os padrões e correlações que nos cercam e chegamos a um entendimento superior.

Atividades de visão B2B tradicionais giravam em torno de dados limitados, como tamanho da empresa, receita, capitalização ou funcionários, e tipo de indústria classificado por códigos SIC. Mas uma ferramenta de aprendizado de máquina programada corretamente ajuda você a segmentar clientes de forma inteligente com base em informações em tempo real. 

Ele identifica insights pertinentes sobre as necessidades, atitudes, preferências e comportamentos do cliente em relação aos seus produtos ou serviços e utiliza esses insights para otimizar as ações atuais de marketing e vendas. 

Aprendizado de máquina para segmentação de dados do cliente 

Ao aplicar o aprendizado de máquina em todos os dados de clientes que coletamos por meio de suas ações com nossos sites, os profissionais de marketing podem gerenciar e compreender rapidamente o ciclo de vida do comprador, o mercado em tempo real, desenvolver programas de fidelidade, formar comunicações personalizadas e relevantes, obter novos clientes e reter clientes valiosos por um período mais longo.

O aprendizado de máquina permite a segmentação avançada vital para a personalização um-para-um. Por exemplo, se sua empresa B2B tem como objetivo refinando a experiência do cliente e intensificando a relevância de cada comunicação, uma segmentação precisa dos dados do cliente pode ser a chave.  

No entanto, para que isso aconteça, você precisa manter um único banco de dados limpo em que o aprendizado de máquina possa operar sem complicações. Então, depois de ter esses registros limpos, você pode usar o aprendizado de máquina para segmentar os clientes com base nos atributos fornecidos abaixo:

  • Ciclo da vida
  • Comportamentos 
  • Valor
  • Atributos baseados em necessidades / produtos 
  • Demografia
  • Muito mais

Aprendizado de máquina para recomendar estratégias com base em tendências 

Depois de segmentar o banco de dados do cliente, você deve ser capaz de decidir o que fazer com base nesses dados. Aqui está um exemplo:

Se a geração do milênio nos EUA visitar o supermercado online, virar a embalagem para verificar a quantidade de açúcar no rótulo nutricional e sair sem comprar, o aprendizado de máquina poderia reconhecer essa tendência e identificar todos os clientes que realizaram essas ações. Os profissionais de marketing podem aprender com esses dados em tempo real e agir de acordo.

Aprendizado de máquina para entregar o conteúdo certo aos clientes

Anteriormente, o marketing para clientes B2B envolvia a geração de conteúdo que capturasse suas informações para futuras atividades promocionais. Por exemplo, pedir a um lead para preencher um formulário para baixar um e-book exclusivo ou solicitar qualquer demonstração de produto. 

Embora tal conteúdo possa capturar leads, a maioria dos visitantes do site reluta em compartilhar seus IDs de e-mail ou números de telefone apenas para visualizar o conteúdo. De acordo com descobertas da pesquisa The Manifest, 81% das pessoas abandonaram um formulário online enquanto o preenche. Portanto, não é uma forma garantida de gerar leads.

O aprendizado de máquina permite que os profissionais de marketing B2B obtenham leads de qualidade do site sem exigir que eles preencham formulários de registro. Por exemplo, uma empresa B2B pode usar o aprendizado de máquina para analisar o comportamento do site do visitante e apresentar o conteúdo interessante de uma forma mais personalizada no momento certo automaticamente. 

Os clientes B2B consomem conteúdo não apenas com base nas necessidades de compra, mas também no ponto em que estão na jornada de compra. Portanto, apresentar o conteúdo em pontos específicos de interação do comprador e atender às necessidades deles em tempo real ajudará você a obter o máximo de leads em um curto espaço de tempo.

Aprendizado de máquina para focar no autoatendimento do cliente

O autoatendimento se refere a quando um visitante / cliente encontra o suporte     

Por esse motivo, muitas organizações aumentaram suas ofertas de autoatendimento para oferecer uma melhor experiência ao cliente. O autoatendimento é um caso de uso comum para aplicativos de aprendizado de máquina. Chatbots, assistentes virtuais e várias outras ferramentas aprimoradas de IA podem aprender e simular interações como um agente de atendimento ao cliente. 

Os aplicativos de autoatendimento aprendem com experiências e interações anteriores para realizar tarefas mais complexas ao longo do tempo. Essas ferramentas podem evoluir da comunicação essencial com os visitantes do site para otimizar sua interação, como a descoberta de uma correlação entre um problema e sua solução. 

Além disso, algumas ferramentas utilizam aprendizado profundo para improvisar continuamente, resultando em um atendimento mais preciso aos usuários.

Resumindo

Além disso, o aprendizado de máquina tem vários outros aplicativos. Para os profissionais de marketing, é a chave certa para aprender segmentos de clientes complexos e imperativos, seu comportamento e como interagir com os clientes de maneira relevante. Ao ajudá-lo a compreender os vários aspectos do cliente, a tecnologia de aprendizado de máquina pode, sem dúvida, levar sua empresa B2B a um sucesso insuperável.

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