Hoe beïnvloedt machine learning B2B-bedrijven?

B2B-bedrijven houden van efficiëntie. Ze gooien hun hoed op alles wat hen beter, slimmer en efficiënter maakt. In zakelijk spraakgebruik noemen ze betere efficiëntie ‘doorvoer’. Bedrijven zijn altijd op zoek naar betere technologieën en efficiënte processen. Het toepassen van nieuwe technologieën die hun output met 10x of 20x verhogen (de ‘x’ hier is ijdelheid) is de heilige graal voor de meeste B2B-bedrijven. 71% van de leidinggevenden zegt dat machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) game-changers zijn voor hun bedrijf. Als u twijfelt over de mogelijkheden van AI en ML in uw B2B-bedrijf, volgen hier tien redenen die van gedachten kunnen veranderen.

Hier leest u hoe machine learning grote invloed heeft op B2B-bedrijven:

1. Voorspellend accountbeheer:

ML analyseert uw verkoop- en marketinginspanningen om erachter te komen welke prospects eerder geneigd zijn om te kopen. Het helpt je bij het kiezen van de prospects die meer aandacht verdienen, zodat je ze de juiste soort berichten, producten en diensten kunt aanbieden. Het zal u ook helpen te begrijpen wat prospects onderscheidt die eerder bij u zullen kopen dan degenen die dat niet doen. Dit helpt bij het scoren van leads die prioriteit geeft aan uw verkoopinspanningen.

Functies zoals voorspellende verkoop en marketing, prognoses, leadscores, het extraheren van gegevens uit verschillende bronnen en het kunnen bieden van dynamische prijzen op basis van een vooraf gedefinieerde reeks waarden, enz., maken de bijdrage van ML ongeëvenaard voor B2B-bedrijven. Elk B2B-bedrijf dat geen serieuze interesse in technologie heeft, vooral zoals AI en ML, zou tekortschieten omdat schaalvergroting een beetje te moeilijk wordt. Voorbeeld: De luchtvaartindustrie maakt veel gebruik van dynamische prijsstrategieën om hun inkomsten uit elke stoel te maximaliseren.

2. Verhoogt de kwaliteit van leven

De zorgsector leunt zwaar op geavanceerde technologieën om uiteenlopende redenen als het verhogen van de levensverwachting tot het verlagen van de overheadkosten. De gezondheidszorg is een industrie die biljoen gigabytes aan gegevens genereert die zeker niet door mensen kunnen worden geanalyseerd. Hieronder volgen enkele manieren waarop ML de gezondheidszorg beïnvloedt:

1. Het kan patiënten identificeren die het risico lopen bepaalde aandoeningen of ziekten te ontwikkelen.
2. Helpt bij de vroege detectie van tumoren die de overlevingskansen vergroten.
3. Machine learning helpt bij het creëren van behandelingen op maat. Nu biosensoren en andere geavanceerde medische apparaten mainstream worden, zal ML opmerkelijke resultaten kunnen opleveren, dankzij de gegevens die ze zullen opleveren.
4. Het speelt een grote rol bij de diagnose en documentatie van klinische behandelingen.
5. Er zijn algoritmen die het verschil tussen kankerweefsel en gezond weefsel kunnen vinden, waardoor de resultaten van de bestralingsbehandeling verbeteren.

3. Helpt bij het bieden van een betere klantenservice:

Klanten willen tegenwoordig onmiddellijke reacties, ongeacht via welk kanaal of op welk tijdstip ze communiceren. Een vertraging van 24 uur in reactie zal je er niet goed uit laten zien in hun ogen. Een paar jaar geleden maakten we kennis met software waarmee klanten met je konden chatten. Live Chat was een van de meest populaire tools, en dat zijn ze nog steeds. Met live chat-tools konden prospects/klanten direct met een medewerker van de klantenservice praten met hun vragen, wanneer de agenten beschikbaar waren. Chatbots hebben alles veranderd.

We maakten onlangs kennis met Chatbots, een fenomeen dat, in combinatie met ML en AI, de klantenservice voor altijd verandert. Chatbot stelt u in staat om 24*7 op uw klanten te reageren. Het beste gedeelte? Het ML-systeem leert de verschillende reacties op basis van zijn chats, eerdere chats en ander materiaal om de reacties te blijven verbeteren. Het zal niet alleen routinevragen kunnen beantwoorden, maar zelfs ingenieuze oplossingen kunnen bedenken, aangezien de machine blijft leren.

4. Verbetert de koopervaring:

Wist je dat Netflix elk jaar $ 1 miljard bespaart met zijn aanbevelingsengine? Ze zeggen dat het gecombineerde effect van personalisatie en aanbevelingen voor hen de juiste keuze is. Aangezien Netflix elk jaar $ 5 miljard en meer uitgeeft om inhoud te produceren, is $ 1 miljard een groot aantal. Volgens hen verliezen consumenten hun interesse na 60 tot 90 seconden als ze iets interessants niet kunnen vinden. In een dergelijk geval wordt het risico dat een gebruiker zijn dienst verlaat groot als dit vaak gebeurt.

Aanbevelingsengines die worden aangedreven door ML helpen klanten de juiste keuzes te maken door hen opties te bieden die exclusief voor hen zijn, waardoor een gepersonaliseerde ervaring wordt gecreëerd. In het nieuwe tijdperk van de dingen zullen klanten een dergelijk niveau van personalisatie waarderen, zelfs als noodzakelijk beschouwen.

Hier is een interessante opmerking over het soort informatie dat Netflix gebruikt om gebruikers de juiste titels aan te bevelen. Het verzamelt gegevens over elk moment dat aan hun service wordt besteed, vanaf wat we aan onze wachtrijen toevoegen, hoeveel tijd we continu kijken, wanneer stoppen we een show, enz. Zelfs YouTube heeft een van de krachtigste aanbevelingsmotoren op aarde. We zijn ontworpen om te bingewatchen op deze platforms. Dat is wat ML kan doen.

5. Hypersegmentatie:

Een van de meest essentiële termen waarmee marketeers vertrouwd moeten zijn, is segmentatie. Het groeperen van niet-verbonden klanten op basis van hun demografische factoren, gedragspatronen, kooppatronen en andere parameters wordt segmentatie genoemd. Voor bedrijven die hun klanten willen begrijpen, is segmentatie een must, anders zal uw targeting niet opvallen.

Onthoud dat elke prospect anders is. Ze hebben unieke behoeften, specifieke doelstellingen en doelen die volledig in contrast kunnen staan met een andere prospect. Dus als u dezelfde soort communicatiestrategie blijft opdringen aan iedereen in uw leadlijsten, is dat alleen voor een verloren zaak.

B2B-klanten verwachten personalisatie en één-op-één aandacht. De rekeningwaarde zal hoog zijn en ze willen zeker weten waar ze hun geld in stoppen. Omdat er enorme hoeveelheden gegevens zijn, wordt het bijna onmogelijk om handmatig segmenteren uit te voeren. Er moet een gedetailleerd niveau van personalisatie zijn om uw berichten en strategieën zeer effectief te laten zijn. Hypersegmentatie mogelijk gemaakt door ML zet prospects om in segmenten op basis van een reeks kenmerken.

6. Verhoogt de omzet, verlaagt de kosten en optimaliseert de detailhandelactiviteiten:

Machine Learning heeft de detailhandel op talloze manieren beïnvloed. Het helpt bij vraagvoorspelling, lokale optimalisatie, churn-voorspelling, fraudedetectie, sentimentanalyse en zorgt er zelfs voor dat de juiste prijs wordt berekend op basis van vooraf ingestelde voorwaarden. ML-algoritmen verbeteren de gebruikerservaring en verbeteren de inhoud van de website op basis van klantgedrag en interacties.

Retailgiganten zoals Walmart, Amazon, Target, etc. zijn sterk afhankelijk van machine learning-algoritmen voor hun dagelijkse activiteiten. Elke verbetering die grote retailers maken, wordt meestal aangedreven door kunstmatige intelligentie-algoritmen. Klantbetrokkenheid, supply chain-logistiek, voorraadbeheer, enz. Zijn enkele van de meest kritieke toepassingen van ML in de detailhandel.

7. Automatiseringsmogelijkheden:

Geestdodende vervelende en repetitieve taken, zoals het invoeren van gegevens, het documenteren van een taak, het verzenden van een reeks e-mails, enz., kunnen volledig worden geëlimineerd met behulp van ML . Machines kunnen patronen identificeren en processen creëren om efficiënt iets te doen dat de noodzaak voor mensen om eraan te werken wegneemt. Het ML-algoritme zal gegevens verwerken, repetitieve taken automatisch uitvoeren, mensen waarschuwen als iets moet worden ingegrepen, terwijl ze zich tegelijkertijd op hun kerntaken kunnen concentreren.

8. Optimaliseert HR-inspanningen:

De algoritmen zoeken naar relevante referenties en voorwaarden op cv’s om kandidaten op de shortlist te plaatsen voor de vacatures die openstaan. Het scheelt de HR-afdeling ontelbare uren, omdat niet kan worden verwacht dat ze ze allemaal doornemen. ML kan ook helpen bij het analyseren van feedback van medewerkers, die het omzet in bruikbare taken. Het zal ook helpen bij het begrijpen van verwijzingen van werknemers.

ML en AI helpen op verschillende manieren de werknemerservaring op te bouwen. Het personaliseert het leertraject op basis van iemands rol, bestaande vaardigheden, een roadmap voor hun toekomst, enzovoort. ML wijst taken uit cross-functionele projecten toe op basis van de vaardigheden van de medewerker en helpt hen bij het verbreden van hun kennis. Volgens Gartner’s onderzoek naar kunstmatige intelligentie gebruikt meer dan 17% van de organisaties op AI gebaseerde HR-oplossingen en verwachten ze dat tegen 2022 nog eens 30% zal toetreden.

9. Lever de juiste content:

Het verzenden van irrelevante inhoud naar een prospect is vergelijkbaar met het prospecteren van een Eskimo om hen ijs te verkopen. Maak niet de fout om inhoud naar klanten te sturen die niet in overeenstemming is met wat ze van je willen. B2B-klanten verwachten dat personalisatie dankzij ML mogelijk is.

Als u een B2B-bedrijf bent, kunt u ML gebruiken om elke inhoud op uw website te analyseren. De bezoekers van uw website en hun gegevens kunnen worden geanalyseerd om de inhoud die ze zouden ontvangen te personaliseren. U kunt relevante inhoud op het juiste moment verzenden en ook op basis van hun fase in de reis van de koper.

10. Verandert de manier waarop we produceren door het tijdperk van slimme productie in te luiden:

Bedrijven maken steeds meer gebruik van ML en het internet der dingen en luiden daarmee een tijdperk van slimme productie in. Naar schatting zal de markt voor slimme productie in 2025 $ 384,8 miljard waard zijn . Van het verhogen van de productiviteit, het verlagen van arbeidskosten tot het verminderen van uitvaltijd en het verhogen van de productiviteit, de resultaten van ML in de productiesector zijn indrukwekkend.

ML is uitstekend in staat om de dagelijkse processen in de productie-units te verzorgen. Het zorgt voor een hele reeks afdelingen zoals logistiek, voorraadactiva, supply chain management en meer. Met betrekking tot productontwikkeling is ML een troef omdat het consumentengegevens uit verschillende bronnen analyseert om zakelijke kansen te detecteren, betere processen te creëren en fouten te voorkomen die anderen hebben gemaakt.

Een van de meest populaire toepassingen van AI in de productiesector is het gebruik van robots. Robots zijn de nieuwe assemblagelijn in de productiesector, ze zijn in staat taken uit te voeren die als gevaarlijk voor de mens kunnen worden beschouwd. Ze zijn ook bedreven in het omgaan met repetitieve taken. Het is geen verrassing dat de verwerkende industrie open staat voor het toepassen van nieuwe technologieën, aangezien het tot nu toe schitterende resultaten heeft opgeleverd.

Conclusie:

Het beste van technologie is dat het bruikbare oplossingen biedt voor de meeste problemen waarmee bedrijven worden geconfronteerd. Het is bedoeld om de psychologie van prospects en de zakelijke doelstellingen te begrijpen om oplossingen te bieden die de maximale waar voor uw geld geven. De ML-algoritmen helpen bedrijven slimmere beslissingen te nemen die resultaten opleveren. Er is geen giswerk bij betrokken, met ML en AI is elk inzicht dat u ontvangt gebaseerd op gegevens.

Het adopteren van technologieën als AI en ML is geen luxe meer, als je een onbetwiste leider in je markt wilt zijn, dan is het een noodzaak. De voordelen die deze technologieën in elke afdeling brengen – marketing, verkoop, operaties, financiën, enz., kunnen bevrijdend zijn. Het kan een game-changer worden voor bedrijven die ze verstandig omarmen.