Comment connaître vos clients B2B avec l'apprentissage automatique

machine Learning

Les entreprises B2C sont considérées comme les pionniers des initiatives d'analyse client. Divers canaux comme le commerce électronique, les médias sociaux et le commerce mobile ont permis à ces entreprises de sculpter le marketing et d'offrir d'excellents services à la clientèle. En particulier, des données étendues et des analyses avancées via des procédures d'apprentissage automatique ont permis aux stratèges B2C de mieux reconnaître le comportement des consommateurs et leurs activités via des systèmes en ligne. 

L'apprentissage automatique offre également une capacité émergente pour obtenir des informations sur les clients commerciaux. Cependant, l'adoption par les entreprises B2B n'a pas encore décollé. Malgré la popularité croissante de l'apprentissage automatique, il y a encore beaucoup de confusion sur la façon dont il s'intègre dans la compréhension actuelle de Service client B2B. Alors clarifions cela aujourd'hui.

Apprentissage automatique pour comprendre les modèles dans les actions du client

Nous savons que l'apprentissage automatique est simplement une classe d'algorithmes conçus pour imiter notre intelligence sans commandes explicites. Et cette approche est la plus proche de la façon dont nous reconnaissons les modèles et les corrélations qui nous entourent et arrivons à une meilleure compréhension.

Les activités traditionnelles d'information B2B tournaient autour de données limitées telles que la taille de l'entreprise, les revenus, la capitalisation ou les employés, et type d'industrie classé par codes SIC. Cependant, un outil d'apprentissage automatique correctement programmé vous aide à segmenter intelligemment les clients en fonction d'informations en temps réel. 

Il identifie des informations pertinentes sur les besoins, les attitudes, les préférences et les comportements des clients concernant vos produits ou services et utilise ces informations pour optimiser les actions de marketing et de vente actuelles. 

Machine Learning pour la segmentation des données client 

En appliquant l'apprentissage automatique à toutes les données clients que nous collectons à travers leurs actions avec nos sites Web, les spécialistes du marketing peuvent rapidement gérer et comprendre le cycle de vie de l'acheteur, le marché en temps réel, développer des programmes de fidélité, former des communications personnalisées et pertinentes, attirer de nouveaux clients conserver des clients précieux pendant une période plus longue.

L'apprentissage automatique permet la segmentation avancée vitale pour la personnalisation individuelle. Par exemple, si votre entreprise B2B a pour objectif affiner l'expérience client et en intensifiant la pertinence de chaque communication, une segmentation précise des données clients pourrait en tenir la clé.  

Cependant, pour que cela se produise, vous devez maintenir une base de données unique et propre sur laquelle l'apprentissage automatique peut fonctionner sans aucun problème. Ainsi, une fois que vous avez ces enregistrements propres, vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour segmenter les clients en fonction des attributs donnés ci-dessous:

  • Cycle de la vie
  • Comportements 
  • Valeur
  • Besoins / attributs basés sur le produit 
  • Démographie
  • Beaucoup plus

L'apprentissage automatique pour recommander des stratégies en fonction des tendances 

Une fois que vous avez segmenté la base de données clients, vous devriez être en mesure de décider quoi faire en fonction de ces données. Voici un exemple:

Si la génération Y aux États-Unis visite l'épicerie en ligne, retourne l'emballage pour vérifier la quantité de sucre sur l'étiquette nutritionnelle et s'en va sans acheter, l'apprentissage automatique pourrait reconnaître cette tendance et identifier tous les clients qui ont effectué ces actions. Les spécialistes du marketing peuvent tirer des leçons de ces données en temps réel et agir en conséquence.

L'apprentissage automatique pour fournir le bon contenu aux clients

Auparavant, le marketing destiné aux clients B2B impliquait de générer du contenu qui capture leurs informations pour de futures activités promotionnelles. Par exemple, demander à un prospect de remplir un formulaire pour télécharger un livre électronique exclusif ou demander une démonstration de produit. 

Bien qu'un tel contenu puisse capturer des prospects, la plupart des visiteurs du site Web hésitent à partager leurs identifiants de messagerie ou leurs numéros de téléphone uniquement pour afficher le contenu. Selon le résultats de l'enquête The Manifest, 81% des personnes ont abandonné un formulaire en ligne tout en le remplissant. Ce n'est donc pas un moyen garanti de générer des prospects.

L'apprentissage automatique permet aux spécialistes du marketing B2B d'acquérir des prospects de qualité à partir du site Web sans les obliger à remplir des formulaires d'inscription. Par exemple, une entreprise B2B peut utiliser l'apprentissage automatique pour analyser le comportement du site Web du visiteur et présenter automatiquement le contenu passionnant de manière plus personnalisée au bon moment. 

Les clients B2B consomment du contenu non seulement en fonction de leurs besoins d'achat, mais également du point où ils en sont dans le parcours d'achat. Par conséquent, présenter le contenu à des points d'interaction spécifiques avec les acheteurs et répondre à leurs besoins en temps réel vous aidera à gagner un maximum de prospects en peu de temps.

L'apprentissage automatique pour se concentrer sur le libre-service client

Le libre-service fait référence au moment où un visiteur / client trouve le support     

Pour cette raison, de nombreuses organisations ont augmenté leurs offres de libre-service pour offrir une meilleure expérience client. Le libre-service est un cas d'utilisation courant des applications d'apprentissage automatique. Les chatbots, les assistants virtuels et plusieurs autres outils améliorés par l'IA peuvent apprendre et simuler des interactions comme un agent du service client. 

Les applications en libre-service apprennent des expériences et des interactions passées pour effectuer des tâches plus complexes au fil du temps. Ces outils peuvent évoluer de la communication essentielle avec les visiteurs du site Web à l'optimisation de leur interaction, comme la découverte d'une corrélation entre un problème et sa solution. 

De plus, certains outils utilisent l'apprentissage en profondeur pour improviser continuellement, ce qui permet une assistance plus précise aux utilisateurs.

Récapitulation

Non seulement cela, l'apprentissage automatique a diverses autres applications. Pour les spécialistes du marketing, c'est la bonne clé pour apprendre les segments de clients complexes et impératifs, leur comportement et comment interagir avec les clients de manière pertinente. En vous aidant à comprendre les différents aspects du client, la technologie d'apprentissage automatique peut sans aucun doute mener votre entreprise B2B à un succès inégalé.

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