मशीन लर्निंग के साथ अपने बी 2 बी ग्राहकों को कैसे जानें

मशीन लर्निंग

बी 2 सी फर्मों को ग्राहक विश्लेषिकी पहलों में अग्रगामी माना जाता है। ई-कॉमर्स, सोशल मीडिया और मोबाइल कॉमर्स जैसे विभिन्न चैनलों ने इस तरह के व्यवसायों को विपणन करने और उत्कृष्ट ग्राहक सेवाओं की पेशकश करने में सक्षम बनाया है। विशेष रूप से, मशीन लर्निंग प्रक्रियाओं के माध्यम से व्यापक डेटा और उन्नत एनालिटिक्स ने बी 2 सी रणनीतिकारों को ऑनलाइन सिस्टम के माध्यम से उपभोक्ता व्यवहार और उनकी गतिविधियों को बेहतर ढंग से पहचानने में सक्षम बनाया है। 

मशीन लर्निंग व्यावसायिक ग्राहकों पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक उभरती हुई क्षमता भी प्रदान करता है। हालाँकि, B2B फर्मों द्वारा गोद लेने की प्रक्रिया अभी शुरू नहीं हुई है। मशीन लर्निंग की बढ़ती लोकप्रियता के बावजूद, इस बारे में अभी भी बहुत भ्रम है कि यह वर्तमान समझ में कैसे फिट बैठता है B2B ग्राहक सेवा. तो चलिए आज इसे साफ करते हैं।

ग्राहक के कार्यों में पैटर्न को समझने के लिए मशीन लर्निंग

हम जानते हैं कि मशीन लर्निंग केवल स्पष्ट आदेशों के बिना हमारी बुद्धिमत्ता की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम का एक वर्ग है। और, यह दृष्टिकोण हमारे आस-पास के पैटर्न और सहसंबंधों को पहचानने और एक उच्च समझ पर पहुंचने के लिए निकटतम है।

पारंपरिक बी 2 बी अंतर्दृष्टि गतिविधियां सीमित डेटा जैसे कि कंपनी के आकार, राजस्व, पूंजीकरण या कर्मचारियों और चारों ओर घूमती हैं SIC कोड द्वारा वर्गीकृत उद्योग प्रकार। लेकिन, एक सही क्रमादेशित मशीन लर्निंग टूल आपको वास्तविक समय की जानकारी के आधार पर ग्राहकों को समझदारी से काम लेने में मदद करता है। 

यह आपके उत्पादों या सेवाओं के बारे में ग्राहक की जरूरतों, दृष्टिकोण, वरीयताओं और व्यवहारों के बारे में प्रासंगिक अंतर्दृष्टि की पहचान करता है और वर्तमान विपणन और बिक्री कार्यों का अनुकूलन करने के लिए इन अंतर्दृष्टि का उपयोग करता है। 

ग्राहक डेटा विभाजन के लिए मशीन सीखना 

हमारी वेबसाइटों के साथ उनके कार्यों के माध्यम से एकत्र किए गए सभी ग्राहक डेटा पर मशीन लर्निंग को लागू करके, विपणक खरीदार के जीवन चक्र, वास्तविक समय में बाजार को जल्दी से प्रबंधित और समझ सकते हैं, वफादारी कार्यक्रम विकसित कर सकते हैं, व्यक्तिगत और प्रासंगिक संचार बना सकते हैं, नए ग्राहक प्राप्त कर सकते हैं और मूल्यवान ग्राहकों को लंबे समय तक बनाए रखें।

मशीन लर्निंग एक-से-एक वैयक्तिकरण के लिए उन्नत विभाजन महत्वपूर्ण बनाता है। उदाहरण के लिए, यदि आपकी बी 2 बी फर्म का लक्ष्य है ग्राहक अनुभव को परिष्कृत करना और प्रत्येक संचार की प्रासंगिकता को तेज करते हुए, ग्राहक डेटा का एक सटीक विभाजन कुंजी पकड़ सकता है।  

हालाँकि, ऐसा होने के लिए, आपको एक एकल, स्वच्छ डेटाबेस को बनाए रखने की आवश्यकता है जो मशीन लर्निंग बिना किसी परेशानी के उस पर काम कर सकती है। इसलिए, जब आपके पास ऐसे स्वच्छ रिकॉर्ड होंगे, तो आप नीचे दी गई विशेषताओं के आधार पर ग्राहकों को विभाजित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं:

  • जीवन चक्र
  • व्यवहार 
  • वैल्यू
  • आवश्यकताएं / उत्पाद आधारित विशेषताएँ 
  • जनसांख्यिकी
  • बहुत सारी

रुझान के आधार पर रणनीतियों की सिफारिश करने के लिए मशीन सीखना 

एक बार जब आप ग्राहक डेटाबेस को विभाजित कर लेते हैं, तो आपको यह तय करने में सक्षम होना चाहिए कि इस डेटा के आधार पर क्या करना है। यहाँ एक उदाहरण है:

अगर अमेरिका में सहस्राब्दी ऑनलाइन किराने की दुकान का दौरा करते हैं, तो पोषण लेबल में चीनी की मात्रा की जांच करने के लिए पैकेज पर फ़्लिप करता है, और खरीद के बिना चलता है, मशीन सीखने से इस तरह की प्रवृत्ति को पहचान सकते हैं और उन सभी ग्राहकों की पहचान कर सकते हैं जिन्होंने इन कार्यों को किया था। विपणक ऐसे वास्तविक समय के आंकड़ों से सीख सकते हैं और तदनुसार कार्य कर सकते हैं।

मशीन सीखना ग्राहकों को सही सामग्री वितरित करने के लिए

इससे पहले, बी 2 बी ग्राहकों के लिए मार्केटिंग में ऐसी सामग्री उत्पन्न करना शामिल था जो भविष्य की प्रचार गतिविधियों के लिए उनकी जानकारी को कैप्चर करता है। उदाहरण के लिए, एक सीसा को एक विशेष ई-बुक डाउनलोड करने या किसी भी उत्पाद के डेमो का अनुरोध करने के लिए कहा जाता है। 

हालांकि इस तरह की सामग्री लीड पर कब्जा कर सकती है, अधिकांश वेबसाइट आगंतुक केवल सामग्री देखने के लिए अपनी ईमेल आईडी या फोन नंबर साझा करने के लिए अनिच्छुक हैं। के मुताबिक मैनिफेस्ट सर्वेक्षण द्वारा निष्कर्ष, 81% लोगों ने ऑनलाइन फॉर्म को छोड़ दिया है इसे भरते समय। इसलिए, यह लीड जेनरेट करने का गारंटीकृत तरीका नहीं है।

मशीन लर्निंग बी2बी मार्केटर्स को पंजीकरण फॉर्म भरने की आवश्यकता के बिना वेबसाइट से गुणवत्तापूर्ण लीड हासिल करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, एक B2B कंपनी विज़िटर के वेबसाइट व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकती है और रोमांचक सामग्री को सही समय पर स्वचालित रूप से अधिक व्यक्तिगत तरीके से प्रस्तुत कर सकती है। 

बी 2 बी ग्राहक न केवल खरीदने की जरूरतों के आधार पर सामग्री का उपभोग करते हैं, बल्कि इस बिंदु पर भी हैं कि वे खरीदारी की यात्रा पर हैं। इसलिए, विशिष्ट खरीदार संपर्क बिंदुओं पर सामग्री को प्रस्तुत करने और वास्तविक समय में उनकी जरूरतों को पूरा करने से आपको कम समय में अधिकतम संख्या में लीड प्राप्त करने में मदद मिलेगी।

मशीन लर्निंग ग्राहक स्वयं सेवा पर ध्यान केंद्रित करने के लिए

स्व-सेवा से तात्पर्य उस समय होता है जब कोई आगंतुक / ग्राहक समर्थन पाता है     

उस कारण से, कई संगठनों ने एक बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए अपने स्वयं के सेवा प्रसाद में वृद्धि की है। मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के लिए स्व-सेवा एक सामान्य उपयोग का मामला है। चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट, और कई अन्य AI- संवर्धित उपकरण ग्राहक सेवा एजेंट की तरह बातचीत सीख और अनुकरण कर सकते हैं। 

समय के साथ और अधिक जटिल कार्य करने के लिए स्वयं-सेवा अनुप्रयोग पिछले अनुभवों और बातचीत से सीखते हैं। ये उपकरण वेबसाइट के आगंतुकों के साथ आवश्यक संपर्क करने से लेकर उनकी बातचीत को अनुकूलित करने तक विकसित हो सकते हैं, जैसे किसी मुद्दे और इसके समाधान के बीच संबंध का पता लगाना। 

इसके अलावा, कुछ उपकरण लगातार सीखने के लिए गहरी सीख का उपयोग करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ताओं को अधिक सटीक सहायता मिलती है।

लपेटकर

यही नहीं, मशीन लर्निंग में कई अन्य एप्लिकेशन हैं। विपणक के लिए, जटिल और अनिवार्य ग्राहक खंडों, उनके व्यवहार और प्रासंगिक तरीके से ग्राहकों के साथ जुड़ना सीखने की सही कुंजी है। ग्राहक के विभिन्न पहलुओं को समझने में आपकी मदद करके, मशीन सीखने की तकनीक निस्संदेह आपके बी 2 बी फर्म को नायाब सफलता में ले जा सकती है।

तुम्हें क्या लगता है?

यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.