मशीन लर्निंगसह आपल्या बी 2 बी ग्राहकांना कसे जाणून घ्यावे

मशीन लर्निंग

बी 2 सी कंपन्या ग्राहक विश्लेषक पुढाकारांमध्ये आघाडीवर धावपटू मानले जातात. ई-कॉमर्स, सोशल मीडिया आणि मोबाइल कॉमर्स सारख्या विविध वाहिन्यांनी अशा व्यवसायांना स्कल्प्ट मार्केटिंग करण्यास सक्षम केले आणि उत्कृष्ट ग्राहक सेवा देऊ केल्या. विशेषतः, मशीन लर्निंग प्रक्रियेद्वारे विस्तृत डेटा आणि प्रगत विश्लेषणांनी बी 2 सी रणनीतिकारांना सक्षम केले आहे की ऑनलाइन सिस्टमद्वारे ग्राहकांचे वर्तन आणि त्यांच्या क्रियाकलापांना ते अधिक चांगले ओळखू शकतील. 

मशीन लर्निंग व्यवसाय ग्राहकांवर अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यासाठी एक उदयोन्मुख क्षमता देखील प्रदान करते. तथापि, बी 2 बी कंपन्यांनी दत्तक घेणे अद्याप बाकी आहे. मशीन शिक्षणाची वाढती लोकप्रियता असूनही, सध्याच्या समजत्यात ते कसे बसते यासंबंधी बरेच संभ्रम आहे बी 2 बी ग्राहक सेवा. चला तर आज हे स्पष्ट करूया.

ग्राहकांच्या कृतीमधील नमुने समजून घेणे मशीन शिकणे

आम्हाला माहित आहे की मशीन लर्निंग हा सुस्पष्ट आदेशांशिवाय आमच्या बुद्धिमत्तेची नक्कल करण्यासाठी डिझाइन केलेला अल्गोरिदमचा एक वर्ग आहे. आणि हा दृष्टीकोन आपण आपल्या सभोवतालचे नमुने आणि परस्परसंबंध कसे ओळखतो आणि उच्च समजून कसे पोहोचतो याबद्दल सर्वात जवळचा आहे.

पारंपारिक बी 2 बी अंतर्दृष्टी क्रियाकलाप कंपनी आकार, महसूल, भांडवल किंवा कर्मचारी आणि आणि अशा मर्यादित डेटाभोवती फिरले एसआयसी कोडद्वारे वर्गीकृत उद्योग प्रकार. परंतु, योग्य प्रोग्राम केलेले मशीन शिक्षण साधन आपल्याला रीअल-टाइम माहितीच्या आधारे ग्राहकांना बुद्धीने विभागण्यात मदत करते. 

हे आपल्या उत्पादनांविषयी किंवा सेवांविषयी ग्राहकांच्या गरजा, दृष्टीकोन, पसंती आणि वर्तन याबद्दल सुस्पष्ट अंतर्दृष्टी ओळखते आणि विद्यमान विपणन आणि विक्री क्रिया अनुकूलित करण्यासाठी या अंतर्दृष्टींचा उपयोग करते. 

ग्राहक डेटा सेगमेंटेशनसाठी मशीन लर्निंग 

आमच्या वेबसाइट्सद्वारे आम्ही त्यांच्या कृतीतून गोळा करीत असलेल्या सर्व ग्राहक डेटावर मशीन लर्निंग लागू करून, विक्रेते पटकन खरेदीदाराचे जीवन चक्र, रीअल-टाइममधील बाजारपेठ व्यवस्थापित आणि समजू शकतात, निष्ठा कार्यक्रम विकसित करतात, वैयक्तिकृत आणि संबंधित संप्रेषण तयार करतात, नवीन ग्राहक मिळवू शकतात आणि दीर्घ कालावधीसाठी मौल्यवान ग्राहक ठेवा.

मशीन लर्निंग वन टू वन वैयक्तिकरणसाठी अत्याधुनिक विभागांना सक्षम करते. उदाहरणार्थ, आपल्या बी 2 बी फर्मचे लक्ष्य असल्यास ग्राहक अनुभव परिष्कृत आणि प्रत्येक संप्रेषणाची प्रासंगिकता तीव्र करते, ग्राहक डेटाचे अचूक विभागणे ही की ठेवू शकते.  

तथापि, हे होण्यासाठी, आपल्याला मशीन, लर्निंग कोणतीही त्रास न घेता कार्य करू शकेल असा एकच, स्वच्छ डेटाबेस ठेवणे आवश्यक आहे. तर, एकदा आपल्याकडे अशा स्वच्छ नोंदी झाल्यास आपण खाली दिलेल्या विशेषतांच्या आधारे ग्राहकांना विभागण्यासाठी मशीन शिक्षण वापरू शकता:

  • जीवन चक्र
  • वर्तणूक 
  • मूल्य
  • आवश्यकता / उत्पादन आधारित विशेषता 
  • डेमोग्राफिक्स
  • खूप काही

ट्रेंडवर आधारित रणनीतींची शिफारस करणे मशीन शिकणे 

एकदा आपण ग्राहक डेटाबेस विभागला की आपण या डेटाच्या आधारे काय करावे हे ठरविण्यात सक्षम असावे. येथे एक उदाहरण आहे:

जर अमेरिकेतील हजारो लोक ऑनलाइन किराणा दुकानात भेट देत असतील, पौष्टिक लेबलमध्ये साखरेचे प्रमाण तपासण्यासाठी पॅकेजवर उतरेल आणि खरेदी न करता चालले तर मशीन शिक्षण अशा प्रवृत्तीची ओळख पटवू शकते आणि ही क्रिया करणार्या सर्व ग्राहकांना ओळखू शकते. विक्रेते अशा रीअल-टाइम डेटावरून शिकू शकतात आणि त्यानुसार कार्य करतात.

ग्राहकांना योग्य सामग्री वितरीत करण्यासाठी मशीन शिक्षण

यापूर्वी, बी 2 बी ग्राहकांना विपणनामध्ये अशी सामग्री तयार करणे समाविष्ट होते जे भविष्यातील जाहिरात क्रियाकलापांसाठी त्यांची माहिती घेते. उदाहरणार्थ, एक विशिष्ट ई-बुक डाउनलोड करण्यासाठी फॉर्म भरण्यासाठी लीडला विचारणे किंवा कोणत्याही उत्पादनाच्या डेमोची विनंती करा. 

जरी अशी सामग्री लीड्स कॅप्चर करू शकते, परंतु बर्‍याच वेबसाइट अभ्यागत सामग्री पाहण्याकरिता त्यांचे ईमेल आयडी किंवा फोन नंबर सामायिक करण्यास नाखूष असतात. त्यानुसार मॅनिफेस्ट सर्व्हेद्वारे निष्कर्ष, 81% लोकांनी ऑनलाइन फॉर्म सोडला आहे भरताना. तर, शिसे तयार करण्याचा हमी मार्ग नाही.

मशीन लर्निंग बी 2 बी विक्रेत्यांना नोंदणी फॉर्म पूर्ण केल्याशिवाय वेबसाइटवरून दर्जेदार लीड मिळविण्यास परवानगी देते. उदाहरणार्थ, बी 2 बी कंपनी अभ्यागतांच्या वेबसाइटवरील वर्तनाचे विश्लेषण करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करू शकते आणि योग्य वेळी स्वयंचलितपणे अधिक वैयक्तिकरित्या उत्साहपूर्ण सामग्री सादर करू शकते. 

बी 2 बी ग्राहक केवळ खरेदीच्या गरजेनुसारच नव्हे तर खरेदीच्या प्रवासात ज्या बिंदूवर आहेत त्या सामग्रीवर देखील वापर करतात. म्हणूनच, विशिष्ट खरेदीदार परस्पर संवाद बिंदूवर सामग्री सादर करणे आणि त्यांची आवश्यकता रिअल-टाइममध्ये जुळविणे आपल्याला अल्पावधीत जास्तीत जास्त आघाडी मिळविण्यात मदत करेल.

ग्राहक सेवेवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी मशीन शिकणे

जेव्हा एखादा पाहुणा / ग्राहक यांना आधार मिळाला तेव्हा सेल्फ सर्व्हिसचा संदर्भ असतो     

त्या कारणास्तव, बर्‍याच संघटनांनी ग्राहकांना चांगला अनुभव देण्यासाठी त्यांच्या सेल्फ-सर्व्हिस ऑफरिंगमध्ये वाढ केली आहे. मशीन-शिक्षण अनुप्रयोगांसाठी सेल्फ-सर्व्हिस ही सामान्य उपयोगाची बाब आहे. चॅटबॉट्स, व्हर्च्युअल सहाय्यक आणि इतर अनेक एआय-वर्धित साधने ग्राहक सेवा एजंट सारखी परस्परसंवाद शिकू शकतात आणि अनुकरण करू शकतात. 

वेळोवेळी अधिक जटिल कार्ये करण्यासाठी स्वयं-सेवा अनुप्रयोग मागील अनुभव आणि परस्परसंवादावरून शिकतात. ही साधने वेबसाइट अभ्यागतांशी आवश्यक संवाद साधण्यापासून आणि त्यांच्यातील परस्परसंवादाचे अनुकूलन करण्यापर्यंत विकसित होऊ शकतात, जसे की एखाद्या प्रकरणाचा आणि त्यातील निराकरण दरम्यानचा संबंध शोधणे. 

शिवाय, काही साधने सतत सुधारण्यासाठी सखोल शिक्षणाचा वापर करतात, परिणामी वापरकर्त्यांना अधिक अचूक मदत मिळते.

अप लपेटणे

इतकेच नाही तर मशीन लर्निंगमध्ये इतरही अनेक अ‍ॅप्लिकेशन्स आहेत. विक्रेत्यांसाठी गुंतागुंतीचा आणि अत्यावश्यक ग्राहक विभाग, त्यांचे वर्तन आणि ग्राहकांशी संबंधित मार्गाने कसे व्यस्त रहावे हे शिकणे ही योग्य की आहे. आपल्याला ग्राहकांचे विविध पैलू समजून घेण्यात मदत करून, मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान निःसंशयपणे आपल्या बी 2 बी फर्मला नाइलाजाने यश मिळवू शकेल.

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.