AI B2B personalizavimui | AI versle #60

Kaip parašyti gerą B2B personalizavimo pasiūlymą?

B2B pasiūlymai skirti kitoms įmonėms ar verslams, o ne individualiems klientams. Jie gali būti apie produktų ar paslaugų pardavimą, išorinių paslaugų teikimą ar konsultacijas. Norint sukurti efektyvų ir patrauklų pasiūlymą verslo klientui, naudinga laikytis kelių taisyklių:

• Naudokite paprastą, lengvai suprantamą kalbą – venkite pramonės žargono ir sudėtingų žodžių, kad turinys būtų aiškus bet kuriam klientui,
• Pasitikėkite specifika ir skaičiais — pateikite tikslius duomenis, kurie patvirtintų naudą, pavyzdžiui, kiek galima sutaupyti ar gauti su jūsų paslauga. Tai padės išvengti neįvertinamų bendrumų,
• Rašykite iš kliento perspektyvos — sutelkite dėmesį į naudą, kurią konkreti įmonė gaus dėka jūsų sprendimo. Atsakykite į klausimą: „Kodėl šis pasiūlymas patrauklus mano įmonei?“
• Atitikite formą ir toną — el. laiškas, pristatymas ar telefono skambutis – kiekvienas komunikacijos kanalas gali reikalauti šiek tiek skirtingo stiliaus, kad būtų pasiekta norima efektyvumo, ir galiausiai,
• Personalizuokite — jei įmanoma, pridėkite elementų, kurie yra pritaikyti konkrečiam klientui, parodydami, kad gerai jį pažįstate.

Norint personalizuoti B2B pasiūlymus, reikia turėti tinkamus duomenis apie klientą. Kokia pramonė jie veikia, kiek metų jie yra rinkoje ir kokiame plėtros etape yra jų įmonė? Klausimų sąrašas priklauso ne tik nuo siūlomų paslaugų ar produktų specifikos, bet ir nuo galimybės juos gauti.

Dirbtinio intelekto vaidmuo B2B personalizavime

Dirbtinis intelektas leidžia personalizuoti B2B pasiūlymus keliais būdais. Tačiau pradinė taškas visada yra kliento duomenys. Bet kas, jei vienintelis informacijos šaltinis apie klientą yra sąskaita? Net ir pagrindiniai duomenys gali būti puikus būdas pradėti paskyros pagrindu paremtą rinkodarą (ABM). Jei neturite didelės duomenų bazės, apsvarstykite galimybę ją sukurti. Kuo daugiau informacijos galite gauti apie savo tikslinę auditoriją, tuo geresni bus B2B personalizavimo rezultatai.

Pirmiausia, DI identifikuoja kliento pageidavimus ir elgesio modelius automatiškai analizuodamas kliento duomenis. Pavyzdžiui, DI sistema gali stebėti konkretaus kliento pirkimo istoriją, kad nustatytų dažniausiai užsakomas prekes ir pateiktų personalizuotą nuolaidos pasiūlymą.

Tai galima padaryti pasinaudojant informacija, kurią renka pardavimų komanda, tiesiogiai bendraujanti su pirkėjais. Specializuotos klientų santykių valdymo (CRM) platformos čia puikiai tinka – įskaitant tas, kurios naudoja DI automatiškai transkribuoti pokalbius. Tai leis jums užfiksuoti duomenis apie tai, su kuo ir apie ką kalbate per konkretų pokalbį, taip pat apie tai, kokia pirkimo tema yra diskutuojama.

Dar viena svarbi DI funkcija yra pritaikytų paslaugų rekomendacijų generavimas. Remiantis surinktais duomenimis, dirbtinis intelektas padeda parengti personalizuotą B2B pasiūlymą, tiksliai nurodydamas tinkamiausias galimybes klientui.

DI taip pat yra naudingas kuriant dinamišką, personalizuotą turinį kaip dalį pasiūlymų, siunčiamų klientams. Jis pritaiko žinutę pagal apibrėžtus gavėjo pageidavimus ir interesus, didindamas paruošto pasiūlymo patrauklumą ir aktualumą. Pavyzdžiui, Fabriq, įrankis, sukurtas Bostono konsultacijų grupės (BCG), gali dirbti su bet kuria skaitmenine personalizavimo sistema ar platforma per API. Jis turi turtingą B2B pasiūlymų šablonų biblioteką.

Šaltinis: BCG ((https://www.bcg.com/beyond-consulting/bcg-gamma/fabriq)

Be to, DI leidžia tiksliai segmentuoti klientų bazę ir vykdyti tikslines pardavimo veiklas. DI sistemos analizuoja klientų pirkimo elgseną, segmentuoja juos į grupes ir tada taiko personalizuotas rinkodaros komunikacijas.

Galiausiai, dirbtinis intelektas gali revoliucionuoti visą pirkimo patirtį verslo klientams. Integruodamas su CRM ir elektroninės prekybos platformomis, jis kuria personalizuotas klientų keliones ir teikia pritaikytas rekomendacijas bei sprendimus kiekviename žingsnyje.

Dirbtinio intelekto naudojimo B2B pasiūlymų personalizavimui privalumai

DI taikymas suteikia keletą privalumų. Patys apčiuopiamiausi iš jų yra:

• Padidėjęs konversijų skaičius – labiau aktualūs, pritaikyti pasiūlymai virsta didesniais pardavimais,
• Padidėjusi lojalumas – klientai vertina, kad įmonė mokosi apie jų poreikius, todėl jie ilgiau lieka su įmone,
• Mažesnės išlaidos – automatizuojant rinkodaros ir pardavimo veiklas, tokias kaip pokalbių robotų naudojimas, sumažėja veiklos išlaidos,
• Greitesnis sprendimų priėmėjų pasiekimas – DI naudojimas B2B pasiūlymams personalizuoti reiškia geresnį, tikslesnį taikymą.

Praktiniai DI taikymo pavyzdžiai B2B personalizavime

Specifiniai pavyzdžiai, kaip DI gali būti naudojamas personalizuojant B2B pasiūlymus, yra pirmiausia:

• Personalizuoto turinio generavimas el. laiškuose – tai ne tik apie vardų naudojimą, tai apie tikrų klientų poreikių ir interesų atsižvelgimą,
• Automatinis produktų ir paslaugų pasirinkimas atitinkantis konkretaus kliento profilį, pavyzdžiui, tuos, kurie rodomi jūsų internetinės parduotuvės paieškos lange,
• Pasiūlymų papildomų galimybių ar funkcijų, remiantis kliento pirkimo istorija,
• Klientų nuotaikos analizė pokalbiuose, siekiant pagerinti aptarnavimą.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Iššūkiai naudojant DI B2B personalizavime

DI diegimas taip pat kelia daug iššūkių. Svarbiausias iš jų yra poreikis surinkti ir integruoti klientų duomenis iš kelių šaltinių, tokių kaip CRM, svetainių analizė ir socialinė žiniasklaida. Čia į pagalbą ateina tokie įrankiai kaip Salesforce ir Hubspot.

Tačiau duomenų rinkimas ir organizavimas nėra pakankamas. Įmonė taip pat turi sukurti efektyvias, pakartojamas procesus, kurie naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų personalizuotus B2B pasiūlymus. Tam taip pat reikės:

• mokyti darbuotojus naudotis DI technologijomis,
• užtikrinti atitiktį asmens duomenų saugumo standartams, tokiems kaip GDPR, ir
• patikrinti automatiškai generuojamų pasiūlymų turinio tikslumą, kurį sukuria DI algoritmai.

Svarbu prisiminti, kad dirbtinis intelektas gali palaikyti personalizuotų B2B pasiūlymų kūrimo procesą. Tačiau atsakomybė už klientams siunčiamą turinį tenka žmonėms. Todėl, siekiant išvengti klaidų ir nesusipratimų, būtina kruopščiai išbandyti įgyvendintus procesus, stebėti jų veikimą ir – bent jau atsitiktinai – patikrinti generuoto turinio teisingumą.

Taip pat gali būti iššūkis įtikinti kai kuriuos konservatyvesnius klientus priimti DI pagrindu sukurtus sprendimus. Todėl sprendimas įgyvendinti DI pagrindu paremtą B2B personalizavimą turi būti grindžiamas išsamiomis žiniomis apie tikslinę auditoriją.

Dirbtinio intelekto tendencijos ir ateitis B2B personalizavime

Pagal McKinsey analitikų duomenis, 71% klientų jau tikisi personalizuotų sąveikų iš įmonių, o 76% jaučiasi nusivylę, kai to neįvyksta. Netrukus personalizuoto pasiūlymo trūkumas reiš, kad kiekvienam klientui bus nemalonių staigmenų. Dėl to ekspertai prognozuoja, kad DI evoliucija B2B personalizavime vyks šiais kryptimis:

• Balsų asistentų ir pokalbių robotų, kurie tiesiogiai bendrauja su klientu, plėtra – dėka jų B2B klientas gaus asmeninį pirkimo patarėją, kuris pateiks personalizuotą pasiūlymą,
• Algoritmų naudojimas klientų emocijoms analizuoti, išreikštoms pokalbiuose ar el. laiškuose – nuotaikų analizė raštu ir kalboje jau yra labai išvystyta ir bus plačiai naudojama vartotojų sprendimuose artimiausiais metais,
• Giluminis, daugiakryptis klientų bazės segmentavimas naudojant DI modelius – leidžiantis hiperpersonalizaciją.

Taip pat bus galima įtraukti ne tik kliento įmonės duomenis, bet ir jų darbuotojų pageidavimus.

B2B personalizavimas – santrauka

DI siūlo didelį potencialą personalizuojant pasiūlymus ir bendraujant su verslo klientais. Dėka dirbtinio intelekto pagrindu paremtos automatizacijos, įmonės gali geriau suprasti ir tiksliau reaguoti į klientų poreikius. Tai kuria ilgalaikius verslo santykius, lojalumą ir klientų pasitenkinimą.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.