Frost & Sullivan прогнозирует, что к 2020 году объем продаж электронной коммерции в сегменте B2B в США достигнет 1,9 трлн долларов, тогда как глобальные онлайн-продажи в сегменте B2B достигнут 6,7 трлн долларов.

Представьте себе объем данных, который будет генерироваться в результате стольких цифровых взаимодействий с клиентами каждый день по всему миру. Огромный объем каталожной информации, которую необходимо поддерживать компаниям B2B, ошеломляет. Поскольку в онлайн-сегменте B2B происходит так много всего, машинное обучение может стать логичным решением, помогающим использовать скрытую силу данных ваших клиентов.

Машинное обучение для создания контента

Электронная коммерция B2BМаркетологи могут использовать машинное обучение для создания контента, который интересует большинство посетителей магазина. Например, наборы инструментов машинного обучения могут просматривать миллионы журналов чатов, чтобы определять наиболее часто задаваемые вопросы и ответы клиентов. Эти часто задаваемые вопросы можно добавить на страницы сведений о продукте, чтобы сделать их более информативными, а также снизить нагрузку на группы поддержки.

Машинное обучение для извлечения контента

Доставка нужного контента нужным контактам в нужное время может помочь магазинам B2B повысить рентабельность инвестиций. Поскольку веб-сайты B2B содержат большие объемы данных, такие как подробные описания продуктов и технические характеристики, пользователям может быть сложно сосредоточиться на том, что они хотят узнать в первую очередь. Здесь может помочь машинное обучение.

Алгоритмы машинного обучения могут быть созданы для идентификации и извлечения фрагментов информации. Например, в магазине B2B, продающем запчасти для машин, в качестве категории указан «ступичный подшипник», машинное обучение можно использовать для извлечения информации на основе таких характеристик, как «размеры», «материал» и т. д.

Машинное обучение для сегментации клиентов

Эффективность лидогенерации B2B во многом зависит от того, насколько правильно вы сфокусируетесь на потенциальных клиентах. Ключевым моментом здесь является сегментация клиентов. Покупатели B2B ожидают, что компании будут предвидеть их конкретные потребности и действовать соответственно. Только с помощью сегментации маркетологи B2B могут улучшить персонализацию, способствуя повышению конверсии.

В США 70 % розничных продавцов считают персонализацию клиентского опыта своим главным приоритетом — eMarketer.

С ростом количества цифровых транзакций критерии сегментации клиентов со временем могут стать еще шире, и для раскрытия сложности потребуется больше, чем человеческие усилия. Вот где может помочь машинное обучение.

Например, алгоритм машинного обучения может быть запрограммирован для сегментации пользователей как «вовлеченных клиентов» на основе нескольких критериев, таких как «брошенные корзины», «просмотры страниц», «тепловая карта», «время, проведенное на сайте», «ответы на рассылку». ' и т.д.

Знание данных о сегментации пользователей может помочь маркетологам разработать индивидуальное содержимое веб-страницы и скидки для повышения конверсии.

Машинное обучение для продаж B2B

Хотя бизнес B2B готовится к переходу на цифровые технологии, коммерческие предложения и брифинги по телефону станут неотъемлемой частью его продаж B2B и процесса взращивания лидов.

Извлечение важных данных из звонков по продажам, которые могут помочь руководителям отдела продаж B2B лучше подготовиться к последующим действиям, является сложной задачей, если выполнять ее вручную.

Здесь также может помочь машинное обучение с помощью так называемого «разговорного интеллекта». Решения машинного обучения, использующие НЛП, могут записывать и анализировать звонки. На основе анализа алгоритм может расшифровать и выделить области, в которых клиенты упомянули болевые точки, имя конкурента, цены и так далее.

Помимо сокращения человеческих усилий, машинное обучение может помочь менеджерам по продажам B2B лучше понять их звонки по продажам и сосредоточиться на наиболее важных областях, где потенциальные клиенты ожидают, что они предоставят решения. Крупные компании, которые полагаются на телефонные звонки для генерации и взращивания потенциальных клиентов B2B, могут использовать такие инновации ML, чтобы лучше подготовиться к положительным результатам.

Машинное обучение для локализации

В вашем магазине B2B могут быть покупатели из разных географических регионов. Локализация здесь играет ключевую роль. Персонализация на основе геолокации — хороший пример локализации более широкого уровня.

Магазин B2B, продающий строительную технику для дома, должен показывать различные типы оборудования, адаптированные для пользователей в зависимости от их географического положения и сезонных изменений.

Например, сайт должен отображать защищенное от ураганов оборудование для пользователя, который заходит из штата, подверженного ураганам. Следовательно, поскольку сезон покупок и потребности в конкретном месте различаются, требования к продукту конкретного пользователя также будут различаться.

Разработка модели персонализации продукта на основе геолокации может помочь маркетологам показывать подходящие предложения продуктов, адаптированные для конкретных пользователей.

Ключевые выводы для бизнеса B2B

Компании B2B должны быстро реагировать на изменения в поведении клиентов в Интернете, создавая системы, которые обнаруживают изменения почти в режиме реального времени, без необходимости просматривать отчеты через несколько дней.

Ваша существующая система аналитики и платформа электронной коммерции B2B могут накапливать данные, но этого недостаточно. Рассмотрите возможность использования машинного обучения и прогнозной аналитики независимо от размера вашего бизнеса. Как первопроходец, вы можете легко обойти тех, кто колеблется.

Закрытие линий

Поскольку покупатели B2B начали использовать онлайн-покупки, данные, генерируемые при каждом взаимодействии с клиентом, быстро растут. С другой стороны, вычислительные системы теперь доступны по разумной цене, что делает внедрение машинного обучения не отдаленной мечтой. Это ясно указывает на то, что владельцы магазинов B2B теперь могут начать внедрять машинное обучение с относительно низкими затратами, чтобы получать интеллектуальные данные из взаимодействия с клиентами. Это послужит точкой опоры для того, как ваш бизнес работает, принимая клиентоориентированный подход.

Исходный URL-https://www.ziffity.com/machine-learning-use-cases-for-b2b-ecommerce-brands/