Маркетинг B2B: часть вторая

«использование Albert Ki привело к увеличению числа потенциальных клиентов на 2,930%. Технология фокусируется на поведении, которое побуждает потенциальных клиентов связываться с Harley Davidson. Например, AI исследовал рекламу с призывом «Купи!» На этот призыв было получено значительно меньше ответов, чем на призыв «Звоните!». Благодаря изменению всего одного слова количество ответов на размещенные объявления за рассматриваемый период увеличилось на 447%.

Еще одним успешным примером служит пример определения ценных прошлых клиентов. AI отобрал тех людей, которые либо уже приобрели продукт Harley-Davidson, либо добавили его в свою онлайн-корзину, либо были среди 25 процентов посетителей веб-сайта, которые провели там больше всего времени. Эти «ценные прошлые клиенты» использовались в качестве основы для выявления «двойников», которые не были клиентами Harley-Davidson, но в остальном отвечали многим критериям группы и, следовательно, являлись отличными потенциальными клиентами.

Таким образом, прогнозный подсчет потенциальных клиентов делает оценку возможностей продаж не только более эффективной и масштабируемой, но и более объективной, т.е. независимой от субъективных факторов. Подобные системы обычно уже интегрированы в системы автоматизации маркетинга.

Пример Hubspot [2]:

«С помощью искусственного интеллекта компания может с самого начала отсортировать менее перспективные контакты и тем самым сократить продажи данным контактам».

2.3 Прогнозирование. Перекрестные и дополнительные продажи

Прогнозирование

Продукты и услуги продаются лучше всего, когда спрос особенно высок. Когда именно это происходит, можно отследить с помощью AI (по данным).

Прогнозирование может помочь предсказать потенциальные результаты продаж на основе вероятностных моделей, основанных на данных.

Искусственный интеллект и прогнозная аналитика повышают качество прогнозов продаж и прогнозов доходов. Бизнес-решениями можно лучше управлять, цели – определять более четко, а бюджеты и ресурсы – более точно. Хорошие модели прогнозирования одновременно корректируют прогнозы или предоставляют сигналы раннего предупреждения, чтобы избежать чрезмерных отклонений от целей.

Перекрестные и дополнительные продажи

Алгоритмы могут значительно улучшить основу для продажи дополнительного продукта или услуги существующему клиенту.

С помощью искусственного интеллекта может быть проведен детальный анализ корзины покупок на основе CRM и ERP. Данные о продажах могут быть получены до перекрестных продаж, чтобы рассчитать и спрогнозировать вероятность успешных перекрестных продаж. У менеджеров по продажам есть прочная основа для принятия решения о том, когда именно стоит предложить покупателю дополнительный продукт или дополнительное предложение.

Платформы AI, такие, например, как Jetlore, способны анализировать и интерпретировать сотни страниц интернет-магазина, чтобы понять предпочтения потребителей.

Базовый AI использует данные клиентов для создания таких рейтингов, в рамках которых клиенты могут быть особенно заинтересованы в определенных продуктах или процессах. В дополнение к множеству других функций, этот AI позволяет эффективно собирать данные и выдает заявления о том, какие именно потенциальные клиенты подходят для будущих проектов.

2.4 Удовлетворенность клиентов. Заключение: искусственный интеллект в B2B-продажах и в B2B-маркетинге

Удовлетворенность клиентов

Самообучающиеся системы искусственного интеллекта способны улучшить качество обслуживания клиентов и, следовательно, их удовлетворенность на основе существующих данных, а также обучаться с каждой новой записью данных.

AI в обслуживании клиентов можно использовать по-разному. В большинстве случаев решения AI поддерживают менеджера по работе с клиентами, например:

Автоматизированное взаимодействие с покупателем в виде помощников по покупкам, которые помогают покупателю найти желаемый товар.

Чат-боты, которые заботятся о жалобах клиентов

Индивидуальный подход к клиентам с помощью систем искусственного интеллекта. Выявление мошенничества с использованием AI -решений. Более быстрое реагирование и обработка запросов клиентов за счет поддержки систем искусственного интеллекта. Управление клиентским опытом с точки зрения многоканальности.

Согласно изучение данным Capgemini Digital Transformation Institute, [2] :

«75 процентов компаний, использующих AI и машинное обучение, повысили удовлетворенность клиентов более чем на 10 процентов. И это также означает, что меньше клиентов может мигрировать и что можно привлечь новых клиентов».

Таким образом, использование технологий искусственного интеллекта в обслуживании клиентов также увеличивает продажи и оборот.

Заключение: искусственный интеллект в B2B-продажах и в B2B-маркетинге

Успешное внедрение искусственного интеллекта в продажи и в B2B-маркетинг способны обеспечить значительное конкурентное преимущество.

С помощью алгоритмов искусственного интеллекта отделы продаж и маркетинга имеют возможность углубить свои знания о клиентах и повысить вероятность заключения сделки, поскольку они могут сосредоточиться на перспективных клиентах и работать с ними целенаправленно и индивидуально.

III Как Интернет вещей меняет B2B-бизнес-модели и B2B-маркетинг

Сектор B2C привлекает немалое внимание, когда речь идет об Интернете вещей (IoT). Но с IoT-B2B-приложениями производители и организации B2B адаптируют свои бизнес-модели, чтобы брать на вооружение IoT со всеми его возможностями [3].

3.1 Каковы возможности Интернета вещей. для B2B?

Понятие Интернета вещей и его возможности для B2B?

Понятие Интернета вещей

Интернет вещей (IoT) – это сеть подключенных устройств, которые собирают данные и обмениваются ими. С постоянно растущим числом этих устройств, собирающих огромные объемы данных, продукты Интернета вещей открывают новые возможности для B2B- организаций, чтобы они могли выйти за пределы своих традиционных рынков, стимулировать инновации и открывать новые потоки доходов. Компании, использующие возможности Интернета вещей, могут рассчитывать на ряд неоспоримых преимуществ. Рассмотрение их следует.

Более тесные отношения с клиентами

Благодаря данным, которые открывают продукты IoT, производители продуктов впервые получают больше информации о конечном пользователе, чем их посредники или розничные «посредники».

Данные Интернета вещей позволяют этим компаниям оптимизировать качество обслуживания клиентов за счет анализа их поведения в режиме реального времени.

Профилактическое обслуживание

Благодаря IoT-датчикам, собирающим данные, производители продуктов могут предупреждать проблемы и прогнозировать, когда оборудование изнашивается или нуждается в ремонте. Согласно McKinsey, это может снизить затраты на техническое обслуживание на 40% и вдвое сократить незапланированные простои [3].

Оптимизированные продукты

Заменяя предположения данными в реальном времени о том, как продукты используются клиентами, Интернет вещей может радикально улучшить то, как продукты разрабатываются, производятся, продаются и обслуживаются.

Эффективность цепочки поставок

С увеличением количества подключенного к Интернету оборудования и транспортных средств будет больше прозрачности всей цепочки поставок, обеспечивающей подлинное сквозное отслеживание отгрузки.

Эффективность инвентаризации – Управление уровнями инвентаризации и возможность эффективного пополнения запасов является постоянной проблемой для производителей. Но поскольку продукты IoT автоматически переупорядочивают расходные материалы и детали по мере необходимости, уменьшается потребность в хранении больших объемов запасов.

3.2 Конвергенция B2B-B2C.. Модели повторяющегося дохода

Конвергенция B2B-B2C.

Итак, как меняются B2B-бизнес-модели, чтобы воспользоваться этими возможностями и открыть новые потоки доходов?

От Graze до Heidelberg мы уже видим, как множество брендов производителей используют возможность прямого доступа к потребителю (D2C). Там, где бренд может предоставить покупателю убедительную причину для совершения покупок напрямую у него, очевидно, что есть возможность открыть новые потоки доходов, повысить маржу и улучшить качество обслуживания клиентов.

Как мы видели на примере громких отказов D2C, клиенты могут изначально не искать продукты на специализированных веб-сайтах, если у них нет очень сильного стимула. Но благодаря качеству (и количеству) данных, собираемых датчиками продуктов Интернета вещей, производители промышленных товаров могут использовать аналитические данные в реальном времени, чтобы предложить клиентам убедительную причину для взаимодействия с ними напрямую в обмен на услуги с добавленной стоимостью.

Кроме того, производители продукции осознают необходимость предоставления ценности сверх своей физической продукции, и они используют датчики, программное обеспечение и услуги для повышения ценности своей продукции.