ວິທີການຮູ້ລູກຄ້າ B2B ຂອງທ່ານດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ

ບໍລິສັດ B2C ຖືວ່າເປັນຜູ້ ນຳ ໜ້າ ໃນການລິເລີ່ມການວິເຄາະດ້ານລູກຄ້າ. ຊ່ອງທາງຕ່າງໆເຊັ່ນການຄ້າເອເລັກໂຕຣນິກ, ສື່ສັງຄົມແລະການຄ້າມືຖືໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດດັ່ງກ່າວສາມາດປະດິດຕະຫຼາດແລະໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າທີ່ດີເລີດ. ໂດຍສະເພາະ, ຂໍ້ມູນທີ່ກວ້າງຂວາງແລະການວິເຄາະຂັ້ນສູງຜ່ານຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຍຸດທະສາດ B2C ສາມາດຮັບຮູ້ພຶດຕິ ກຳ ຂອງຜູ້ບໍລິໂພກແລະກິດຈະ ກຳ ຂອງພວກເຂົາໄດ້ດີຂື້ນໂດຍຜ່ານລະບົບ online. 

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຍັງມີຄວາມສາມາດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບລູກຄ້າທຸລະກິດ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຮັບຮອງເອົາໂດຍບໍລິສັດ B2B ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຮັບຜົນ ສຳ ເລັດເທື່ອ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂື້ນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ມັນກໍ່ຍັງມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍກ່ຽວກັບວິທີທີ່ມັນ ເໝາະ ສົມກັບຄວາມເຂົ້າໃຈໃນປະຈຸບັນ ບໍລິການລູກຄ້າ B2B. ສະນັ້ນຂໍແຈ້ງໃຫ້ຊາບວ່າໃນມື້ນີ້.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຂົ້າໃຈແບບແຜນໃນການກະ ທຳ ຂອງລູກຄ້າ

ພວກເຮົາຮູ້ວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນພຽງແຕ່ຊັ້ນຮຽນຂອງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮຽນແບບສະຕິປັນຍາຂອງພວກເຮົາໂດຍບໍ່ມີ ຄຳ ສັ່ງທີ່ຈະແຈ້ງ. ແລະ, ວິທີການນີ້ແມ່ນໃກ້ທີ່ສຸດກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະຄວາມ ສຳ ພັນທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບພວກເຮົາແລະມາເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສູງກວ່າ.

ກິດຈະ ກຳ ຄວາມເຂົ້າໃຈແບບດັ້ງເດີມຂອງ B2B ໄດ້ປະມານຂໍ້ມູນທີ່ ຈຳ ກັດເຊັ່ນ: ຂະ ໜາດ ຂອງບໍລິສັດ, ລາຍໄດ້, ການລົງທືນຫລືພະນັກງານແລະ ປະເພດອຸດສາຫະ ກຳ ຈັດໂດຍລະຫັດ SIC. ແຕ່, ເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີໂຄງການຖືກຕ້ອງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານແບ່ງປັນລູກຄ້າຢ່າງສະຫຼາດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ. 

ມັນ ກຳ ນົດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການ, ທັດສະນະ, ຄວາມມັກ, ແລະພຶດຕິ ກຳ ຂອງລູກຄ້າກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການຂອງທ່ານແລະ ນຳ ໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈເຫລົ່ານີ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຕະຫຼາດແລະການຂາຍໃນປະຈຸບັນ. 

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສຳ ລັບການແບ່ງສ່ວນຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ 

ໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຂໍ້ມູນລູກຄ້າທັງ ໝົດ ທີ່ພວກເຮົາເກັບ ກຳ ຜ່ານການກະ ທຳ ຂອງພວກເຂົາກັບເວບໄຊທ໌ຂອງພວກເຮົາ, ນັກກາລະຕະຫຼາດສາມາດຈັດການແລະເຂົ້າໃຈວົງຈອນຊີວິດຂອງຜູ້ຊື້ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ຕະຫຼາດໃນເວລາຈິງ, ພັດທະນາໂປແກຼມຄວາມສັດຊື່, ປະກອບແບບສ່ວນບຸກຄົນແລະການສື່ສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ໄດ້ຮັບລູກຄ້າ ໃໝ່ ແລະ ຮັກສາລູກຄ້າທີ່ມີຄ່າໄວ້ເປັນໄລຍະຍາວ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ການແບ່ງສ່ວນທີ່ກ້າວ ໜ້າ ສຳ ຄັນ ສຳ ລັບການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແບບ ໜຶ່ງ ຕໍ່ ໜຶ່ງ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ຖ້າບໍລິສັດ B2B ຂອງທ່ານມີເປົ້າ ໝາຍ ປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ ແລະເພີ່ມທະວີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງແຕ່ລະການສື່ສານ, ການແບ່ງສ່ວນທີ່ຊັດເຈນຂອງຂໍ້ມູນລູກຄ້າສາມາດຖືເອົາກຸນແຈ.  

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເພື່ອໃຫ້ສິ່ງນີ້ເກີດຂື້ນ, ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຮັກສາຖານຂໍ້ມູນດຽວທີ່ສະອາດ, ເຊິ່ງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຫຍຸ້ງຍາກໃດໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ເມື່ອທ່ານມີບັນທຶກທີ່ສະອາດດັ່ງກ່າວ, ທ່ານສາມາດໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆທີ່ກ່າວມາຂ້າງລຸ່ມນີ້:

  • ວົງ​ຈອນ​ຊີ​ວິດ
  • ພຶດຕິກໍາຕ່າງໆ 
  • ມູນຄ່າ
  • ຄວາມຕ້ອງການ / ຄຸນລັກສະນະອີງໃສ່ຜະລິດຕະພັນ 
  • ພົນລະເມືອງ
  • ຫລາຍຂຶ້ນ

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອແນະ ນຳ ຍຸດທະສາດໂດຍອີງໃສ່ແນວໂນ້ມ 

ເມື່ອທ່ານແບ່ງປັນຖານຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ, ທ່ານຄວນຈະສາມາດຕັດສິນໃຈເຮັດຫຍັງໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນີ້. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງ:

ຖ້າຫລາຍພັນປີໃນສະຫະລັດອາເມລິກາຢ້ຽມຢາມຮ້ານຂາຍເຄື່ອງອອນໄລນ໌, ເບິ່ງຂ້າມຊຸດເພື່ອກວດເບິ່ງປະລິມານນ້ ຳ ຕານໃນປ້າຍໂພຊະນາການ, ແລະຍ່າງອອກໄປໂດຍບໍ່ຕ້ອງຊື້, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດຮັບຮູ້ທ່າອ່ຽງດັ່ງກ່າວແລະລະບຸລູກຄ້າທຸກຄົນທີ່ປະຕິບັດການກະ ທຳ ເຫຼົ່ານີ້. ນັກກາລະຕະຫຼາດສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງດັ່ງກ່າວແລະເຮັດຕາມນັ້ນ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການແຈກຢາຍເນື້ອຫາທີ່ຖືກຕ້ອງໃຫ້ກັບລູກຄ້າ

ກ່ອນຫນ້ານີ້, ການຕະຫຼາດໃຫ້ລູກຄ້າ B2B ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງເນື້ອຫາທີ່ເກັບ ກຳ ຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ ສຳ ລັບກິດຈະ ກຳ ສົ່ງເສີມໃນອະນາຄົດ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ການສະ ເໜີ ຂໍຜູ້ ນຳ ໃນການຕື່ມແບບຟອມເພື່ອດາວໂລດ E-book ສະເພາະຫຼືຮ້ອງຂໍການສາທິດການຜະລິດຕະພັນໃດໆ. 

ເຖິງແມ່ນວ່າເນື້ອຫາດັ່ງກ່າວສາມາດຈັບຕົວຜູ້ ນຳ, ຜູ້ເຂົ້າຊົມເວບໄຊທ໌ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນບໍ່ເຕັມໃຈທີ່ຈະແບ່ງປັນລະຫັດອີເມວຫຼືເບີໂທລະສັບຂອງພວກເຂົາເພື່ອເບິ່ງເນື້ອຫາ. ອີງ​ຕາມ​ການ ການຄົ້ນພົບໂດຍການ ສຳ ຫຼວດ The Manifest, 81% ຂອງປະຊາຊົນໄດ້ປະຖິ້ມແບບຟອມ online ໃນຂະນະທີ່ ກຳ ລັງຕື່ມມັນຢູ່. ສະນັ້ນ, ມັນບໍ່ແມ່ນວິທີທີ່ຮັບປະກັນໃນການສ້າງຜູ້ ນຳ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃຫ້ນັກກາລະຕະຫຼາດ B2B ສາມາດໄດ້ຮັບການ ນຳ ທີ່ມີຄຸນນະພາບຈາກເວບໄຊທ໌ໂດຍບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຂຽນແບບຟອມລົງທະບຽນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນບໍລິສັດ B2B ສາມາດໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອວິເຄາະພຶດຕິ ກຳ ຂອງເວບໄຊທ໌ຂອງນັກທ່ອງທ່ຽວແລະ ນຳ ສະ ເໜີ ເນື້ອຫາທີ່ ໜ້າ ຕື່ນເຕັ້ນໃນແບບສ່ວນຕົວໃນເວລາທີ່ ເໝາະ ສົມໂດຍອັດຕະໂນມັດ. 

ລູກຄ້າ B2B ບໍລິໂພກເນື້ອຫາບໍ່ພຽງແຕ່ອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການໃນການຊື້ເທົ່ານັ້ນແຕ່ມັນຍັງຢູ່ໃນຈຸດທີ່ພວກເຂົາຢູ່ໃນການເດີນທາງຊື້. ດັ່ງນັ້ນ, ການ ນຳ ສະ ເໜີ ເນື້ອຫາຢູ່ຈຸດປະຕິ ສຳ ພັນຂອງຜູ້ຊື້ສະເພາະແລະກົງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາໃນເວລາຈິງຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີ ຈຳ ນວນການ ນຳ ສູງສຸດໃນໄລຍະສັ້ນ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສຸມໃສ່ການບໍລິການລູກຄ້າເອງ

ການບໍລິການຕົນເອງ ໝາຍ ເຖິງເວລາທີ່ນັກທ່ອງທ່ຽວ / ລູກຄ້າພົບການສະ ໜັບ ສະ ໜູນ     

ດ້ວຍເຫດຜົນດັ່ງກ່າວ, ຫຼາຍອົງກອນຈຶ່ງໄດ້ເພີ່ມການສະ ເໜີ ການບໍລິການດ້ວຍຕົນເອງເພື່ອໃຫ້ປະສົບການຂອງລູກຄ້າດີຂື້ນ. ການບໍລິການດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນກໍລະນີການ ນຳ ໃຊ້ທົ່ວໄປ ສຳ ລັບການ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງຮຽນ. Chatbots, ຜູ້ຊ່ວຍ virtual ແລະເຄື່ອງມືອື່ນໆທີ່ປັບປຸງ AI ສາມາດຮຽນຮູ້ແລະ ຈຳ ລອງການໂຕ້ຕອບຄືກັບຕົວແທນບໍລິການລູກຄ້າ. 

ການສະ ໝັກ ໃຊ້ດ້ວຍຕົນເອງຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການແລະປະຕິ ສຳ ພັນທີ່ຜ່ານມາເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂື້ນໃນແຕ່ລະໄລຍະ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດພັດທະນາຈາກການ ດຳ ເນີນການສື່ສານທີ່ ສຳ ຄັນກັບຜູ້ເຂົ້າຊົມເວບໄຊທ໌ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການພົວພັນກັນ, ເຊັ່ນການຄົ້ນພົບຄວາມ ສຳ ພັນລະຫວ່າງບັນຫາແລະວິທີແກ້ໄຂຂອງມັນ. 

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງເພື່ອສ້າງຂື້ນມາເລື້ອຍໆ, ເຮັດໃຫ້ມີການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຖືກຕ້ອງກັບຜູ້ໃຊ້.

Wrapping Up

ບໍ່ພຽງແຕ່ເທົ່ານີ້, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຍັງມີການ ນຳ ໃຊ້ອື່ນໆອີກ. ສຳ ລັບນັກກາລະຕະຫຼາດ, ມັນແມ່ນກຸນແຈທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຈະຮຽນຮູ້ພາກສ່ວນລູກຄ້າທີ່ເຂັ້ມງວດແລະ ຈຳ ເປັນ, ພຶດຕິ ກຳ ຂອງພວກເຂົາແລະວິທີການພົວພັນກັບລູກຄ້າໃນທາງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ໂດຍການຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈໃນແງ່ມຸມຕ່າງໆຂອງລູກຄ້າ, ເຕັກໂນໂລຢີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດ ນຳ ບໍລິສັດ B2B ຂອງທ່ານໄປສູ່ຄວາມ ສຳ ເລັດທີ່ບໍ່ມີໃຜຮູ້.

ທ່ານຄິດແນວໃດ?

ເວັບໄຊທ໌ນີ້ໃຊ້ Akismet ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຂີ້ເຫຍື້ອ. ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຖືກປະຕິບັດ.