скачать книгу бесплатно
«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.
Данные IoT также можно продавать другим компаниям, открывая новые B2B-каналы. Ожидайте дальнейшего размывания границ между бизнес-моделями B2C и B2B, а также между компаниями B2B и B2C, конкурирующими за новые (а иногда и те же) рынки.
Модели повторяющегося дохода
Интернет вещей предлагает возможность превратить потенциальных разовых покупателей в постоянных клиентов с помощью повторяющихся бизнес-моделей.
По мере того, как мы достигаем точки, когда почти все может быть продано как услуга, производители будут использовать сбор данных с датчиков Интернета вещей для запуска сервисов с оплатой по мере использования и по подписке, которые создают более устойчивые потоки доходов.
Мы можем даже увидеть, как производители IoT-продуктов взимают плату за услуги и объем обрабатываемых данных, а не за само оборудование.
Чтобы улучшить цифровой опыт для клиентов, бизнес-организации должны решить проблему сложности экосистемы продаж, и эти B2B-подписки будут существовать только в том случае, если они будут обеспечивать четкую ценность для клиентов, будь то удобство или упрощение процесса B2B-покупки.
К счастью, модели B2B-подписки не являются значительным шагом вперед по сравнению с обычными B2B-покупками (при которых клиенты, как правило, покупают регулярно, оптом и у одних и тех же производителей). От принтеров, которые заказывают чернила, до серверов, способных обслуживать себя проактивно, устройства Интернета вещей предоставляют производителям возможность расширять свои услуги и открывать новые потоки доходов, создавая более предсказуемый поток доходов.
3.3 Машинное обучение. Интернет вещей предоставляет возможность стать ближе к клиентам
Машинное обучение
Машинное обучение предоставляет B2B-организациям средства для преобразования данных датчиков Интернета вещей в полезную информацию. По мере того как организации стремятся автоматизировать такие процессы, как продажи и поддержка клиентов, понимание машинного обучения будет иметь ключевое значение для сбора соответствующих данных и их использования для выполнения множества действий, от автоматического создания предложения, которое наилучшим образом соответствует ожиданиям отдельного покупателя, до определения того, изображения каких продуктов с наибольшей вероятностью приведут к продаже.
Компании уже видят большую ценность в использовании машинного обучения в сочетании с API персонализации, чтобы помочь корпоративным покупателям беспрепятственно приобретать то, что им нужно. Некоторые компании запускают специализированные центры искусственного интеллекта и платформы Интернета вещей, на которых можно запускать службы и приложения Интернета вещей.
Машинное обучение поможет управлять и автоматизировать элементы процесса покупки, а также предоставлять неоценимую информацию отделам продаж (за счет оценки привычек покупателей с течением времени) и прогнозирования предпочтений и количества заказов.
Чат-бот, например, может регистрировать болевые точки клиента и рекомендовать решение, основанное на идеях, полученных в результате машинного обучения, экономичным способом, который высвобождает время персонала.
Конечно, машинное обучение сопряжено со своими проблемами. Бизнес-организациям потребуется разработать или приобрести аналитическое программное обеспечение и алгоритмы, которые могут извлекать практическую информацию из огромного количества данных, генерирующих Интернет вещей. Но после внедрения и правильного программирования возможности машинного обучения оказываются практически безграничными.
Интернет вещей предоставляет возможность стать ближе к клиентам
Интернет вещей
Интернет вещей предоставляет компаниям возможность стать ближе к клиентам, чем когда-либо прежде, но для того, чтобы стать по-настоящему клиентоориентированной организацией, предприятию потребуется создать правильные структуры, процессы и практики для поддержки инноваций и цифровых экспериментов.
Что касается технологий, то сейчас, как никогда ранее, B2B- организациям нужен надежный магазин электронной коммерции, позволяющий им продавать напрямую клиентам, а также получать и обрабатывать информацию от датчиков Интернета вещей о физических продуктах.
3.4 Энтузиазм и проблемы клиентов при внедрении решений Интернета вещей. Избежание ошибок и преодоление проблем
Энтузиазм и проблемы клиентов при внедрении решений Интернета вещей
Источник фото: http://bizweb.qs-demo.com/blog/show/how-providers-can-succeed-in-the-internet-of-things
Энтузиазм клиентов по поводу Интернета вещей (IoT) демонстрировал рост во всех секторах, что привело к инвестициям в слияния и поглощения в размере более 75 миллиардов долларов со стороны крупных поставщиков и 30 миллиардов долларов от венчурных компаний [5].
Клиенты говорят, что они сталкиваются с множеством проблем при внедрении решений Интернета вещей, таких как проблемы интеграции с существующими системами, достижения окупаемости вложенных средств и др.
Для традиционных операторов – особенно поставщиков облачных услуг, поставщиков аналитических услуг, поставщиков сетевого оборудования и производителей промышленного оборудования – хорошая новость заключается в том, что заказчики обращаются к ним, чтобы добиться преодоления имеющихся препятствий.
Стартапы со сфокусированными решениями привлекают много внимания. Но традиционные участники могут оказаться естественными победителями, если они извлекут выгоду из помощи клиентам в интеграции с существующими технологиями, в решении проблем безопасности, в адаптации своих решений к конкретным отраслям и в эффективном исполнении.
Несмотря на уверенность клиентов, руководители поставщиков, предлагающих решения для Интернета вещей, изо всех сил пытаются определить приоритеты инвестиций в различных отраслях и конкретных сферах применения, выбрать лучшие предложения и адаптировать свои коммерческие модели
Поставщики должны основывать свои решения на четком понимании потребностей клиентов и конкурентной среды.
Избежание ошибок и преодоление проблем
При формировании и реализации своих стратегий руководители должны избегать нескольких распространенных ошибок (см. далее).
Необходимость слишком тонкого распределения инвестиций. Согласно исследованиям (Ann Bosche, David Crawford, Darren Jackson, Michael Schallehn and Paul Smith, How Providers Can Succeed in the Internet of Things Vendors should avoid five common IoT pitfalls [7]:
«Более 80% опрошенных поставщиков заявили, что они вкладывают средства в решения, ориентированные на четыре или более отраслей, а 45% заявили, что выбор приоритетов является одной из трех основных задач».
Слишком широкое распространение сети. Оно приведет к тому, что поставщики промахнутся и разработают решения, недостаточно адаптированные для скорейшего внедрения. Внедрение будет затруднено и оставит клиентов неуверенными в потенциальной прибыли.
Даже поставщикам, использующим горизонтальные решения, необходимо продемонстрировать целенаправленный набор вертикальных предложений, объединившись с отраслевыми партнерами. Распространение на слишком много отраслей размывает фокус, необходимый для поощрения клиентов и расширения масштабов.
Более прагматичный подход состоит в том, чтобы сосредоточиться на конкретном поле битвы, выбрать от трех до пяти конкретных вариантов использования и разработать решения, нацеленные на них, с долгосрочными планами по расширению фокуса. Лидеры используют этот портфельный подход, балансируя как краткосрочные, так и долгосрочные ставки.
Имеет место отсутствие ясности в отношении источника прибыли. Это происходит особенно в случаях, когда поставщики конкурируют с компаниями, сфера деятельности которых охватывает несколько уровней технологического стека. Прибыль будет непропорционально начисляться на определенные уровни, причем более трех четвертей станет приходиться на облачные технологии, приложения, аналитику, сеть, системную интеграцию и услуги данных. Новые потребительские устройства, такие как носимые устройства, дроны и умные часы, привлекают большое внимание, но в долгосрочной перспективе более высокая доля прибыли будет поступать от корпоративных и промышленных решений.
Одна из причин заключается в том, что некоторые крупные поставщики субсидируют потребительские устройства и получают прибыль от услуг передачи данных и аналитики. Эти игры не всегда очевидны на поверхности; компании могут увидеть конкурента, поставляющего умный дверной замок, например, не осознавая, что устройство – это просто точка входа для стоящей за ним более прибыльной аналитической модели. Важно выйти за рамки традиционного уровня стека, чтобы определить полный конкурентный набор.
В корпоративной, промышленной или потребительской сфере поставщики должны иметь надежный план в отношении услуг и аналитических решений, составленный самостоятельно или с группой партнеров. А для поставщиков с более широким охватом критически важны разумный выбор решений и достаточные вложения в эти области.
IV Чем полезна виртуальная реальность в B2B-маркетинге?
4.1 Понятие виртуальной реальности. Как виртуальная реальность вписывается в картину B2B-маркетинга?
Источник: https://yourtechdiet.com/blogs/virtual-reality-b2b-marketing/
Понятие виртуальной реальности
Виртуальная реальность (VR) – это термин, который используется довольно давно. Прежде чем мы углубимся в то, насколько полезна виртуальная реальность в B2B, давайте немного разберемся с термином «виртуальная реальность». Виртуальная реальность (VR) – это смоделированный мультисенсорный опыт, дополненный с помощью программных и аппаратных компонентов.
Он обеспечивает иммерсивную среду, отличную от реального мира, с помощью закрепленного на голове дисплея. Фактически, установка состоит из массива датчиков, встроенных в крепление на голову, отслеживающих движения пользователя и, соответственно, изменяющих его видение. Это создает у пользователя впечатление, что он физически присутствует в этой виртуальной среде.
Рассматриваемая технология известна среди геймеров, поскольку она дает им богатую интерактивную игровую среду.
Согласно Markets and Markets, ожидается, что [8]:
«рынок VR вырастет до 44,7 млрд долларов США к 2024 году (с 7,9 млрд долларов США в 2018 году) при среднегодовом темпе роста 33,47%.»
Как виртуальная реальность вписывается в картину B2B-маркетинга?
Если вы думаете, как технология, создающая искусственно созданную среду, может помочь в бизнесе, тогда выпейте чашку кофе и читайте дальше. С ростом популярности и тем фактом, что он предоставляет немало возможностей для маркетологов, компании начали применять технологии AR (дополненной реальности) и VR в маркетинге.
На данный момент полезность виртуальной реальности в некоторой степени ограничена физическими продуктами, но по мере развития технологий и разработки инновационных решений сектор услуг также станет свидетелем серьезного воздействия виртуальной реальности.
Есть много компаний, использующих виртуальную реальность в своих производственных процессах и предоставлении услуг. Кроме того, – для продуктов, которые сделаны на заказ или еще не существуют. Ведь как еще маркетологи могут дать покупателям представление о том, как будет выглядеть конечный продукт? Опять же, VR – это отличное решение по сравнению с непривлекательными 3D-эскизами или моделями.
