从这篇文章中学到的主要知识：
- B2B 中的机器学习对客户体验产生积极影响。通过个性化推荐、有针对性的内容和量身定制的优惠，机器学习可以提高客户参与度、满意度和忠诚度。
- 技术还通过提供分析数据和自动化任务来提高团队的销售效率，从而提高战略决策和运营效率。
- B2B 中的机器学习趋势包括超个性化、高级预测分析、人工智能聊天机器人、销售电话监控、情绪分析、推荐系统和潜在客户评分。
- 实施机器学习需要战略规划：确定需求，从小项目开始，投资高质量数据，组建合格的团队，考虑合作伙伴关系并关注投资回报。
- 使用销售 CRM分析数据、识别模式并预测需求、个性化沟通并改善客户关系。
根据2022 年 IBM 全球人工智能采用指数调查，41% 的巴西公司已经在其业务运营中使用人工智能和机器学习。另外 34% 的人表示他们正在探索技术的使用。
机器学习使您能够预测趋势并优化销售。通过 准确的手机号码列表 数据分析，机器学习可以识别模式和见解，从而实现客户旅程的预测和个性化。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个领域，它允许系统自主学习和做出决策，而无需针对每种情况进行显式编程。
这一行动是通过算法进行的，这些算法分析大量数据以识别模式和见解，构建可以对新数据进行预测或决策的模型。
Netflix 主屏幕上的推荐是机器学习工作原理的典型示例。当您对流媒体上的电影进行评分时，算法会了解您的偏好并推荐可能符合您兴趣的新影片。
那么，机器学习在 B2B 销售中如何发挥作用呢？
机器学习对 B2B 的影响
在 B2B 环境中，机器学习的影响是巨大的。通过分析来自不同来源（例如购买历史、互动、反馈和人口统计）的大量数据，算法揭示模式和趋势，使公司能够精确细分和个性化他们的方法。
这在实践中意味着什么？
想象一下，向潜在客户提供高度相关的产品推荐，发送量身定制的营销信息并真正了解消费者的需求和偏好。
这就是机器学习彻底改变 B2B 客户体验的方式。
您可以提供客户甚至不知道他们需要但完全符合 什么是营销策略？ 他们需求的产品和服务。它是最好的个性化，可以提高参与度、满意度，当然还有客户忠诚度。
然而，机器学习对 B2B 的影响不仅仅限于取悦客户：
- 运营效率：通过自动化重复任务和简化复杂流程，公司可以降低成本并提高生产率；
- 战略决策：有了数据，决策就不再那么依赖“直觉”，而更多地基于科学，从产品规划到营销策略；
- 产品创新：通过识别市场中的新兴需求，公司可以开发直接满足这些需求的创新解决方案。
然而，所有这些好处只有通过在 B2B 中使用机器学习的一系列可能性才能实现。
B2B 中的机器学习趋势
查看一些有助于了解公司如何实施机器学习以取得卓越成果的趋势。
1. 超个性化
个性化不再是差异化因素，而是 B2B 客户的期望。
事实上，认为个性化是 B2C 独有的观点是错误的。根据麦肯锡 2023 年的一项研究，投资个性化的 B2B 公司中有一半的市场份额有所增加。
机器学习使公司能够超越基本的细分并创造 中国号码 高度个性化的体验。通过分析行为数据、购买历史和之前的交互，机器学习能够：
- 量身定制的产品和服务推荐：想象一个系统，该系统可以根据客户之前的购买情况推荐补充产品，从而提高销售价值和客户满意度；
- 动态且有针对性的内容：B2B 网站和平台可以使用机器学习向每个访问者显示相关内容，从而提高参与度和转化率；
- 个性化优惠和促销：ML 允许您确定向每位客户提供特定折扣或促销的理想时间，从而最大限度地提高成功机会。
2. 高级预测分析
您不需要水晶球来“预测未来”：B2B 机器学习工具就足够了。
该技术能够分析大量数据，包括当前趋势和历史销售，以准确预测未来结果。总之，机器学习能够：
- 通过机器学习进行销售预测：公司可以通过将机器学习应用于销售预测、优化库存并避免损失（在电子商务的情况下）来预测产品和服务的需求；
- 识别商业机会：通过销售中的机器学习，可以识别最有可能转化的客户，从而使团队能够将精力集中在最有希望的销售线索上；
- 风险管理：预测分析有助于识别潜在风险并采取预防措施，最大限度地减少损失并保护业务。
3.人工智能聊天机器人
聊天机器人将继续存在，而生成人工智能正在将这些助手提升到一个新的水平。麦肯锡 2023 年的一项调查显示， 90% 的企业领导者预计在未来两年内频繁使用人工智能解决方案，这表明人们对此类技术的兴趣和信心与日俱增。
借助机器学习和生成式人工智能，聊天机器人变得更加智能并能够：
- 回答常见问题：自动回答简单问题，让销售团队解放出来处理更复杂的问题；
- 筛选潜在客户：人工智能聊天机器人可以收集信息并筛选潜在客户，将其有效地引导至销售团队；
- 提供 24/7 支持：确保客户无论何时都能获得信息和帮助。
了解有关用于勘探的聊天机器人的更多信息：它们值得在您的策略中使用吗？
4. 销售拜访监控
B2B 中的另一个机器学习趋势与销售电话有关。人工智能技术可以充当虚拟助手，通过以下方式提高团队在通话过程中的生产力和效率：
- 实时生成文字记录：方便信息记录和后续对话分析；
- 监控重要细节：识别销售人员可能忽视的关键词、反对意见和机会；
- 创建培训材料：收集的数据可用于培训新销售人员并提高团队的销售技巧。
此时，需要明确的是，这种人工智能功能并不意味着“监视”或“控制”你的销售人员，而是利用获得的数据来支持战略决策！
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- 接收通话摘要；
- 在您的 CRM 中接收所有这些信息。
5. 情感分析
情感分析使用机器学习来识别文本和在线交互中的人类情感。换句话说，您可以：
- 监控品牌声誉：跟踪客户在社交媒体、论坛和其他平台上对公司的评价；
- 确定需要改进的领域：发现不满意和反复出现的问题，以改进产品、服务和客户服务；
- 个性化沟通：根据客户的感受调整语言和语气。
6. 推荐系统
在文章的开头，我们已经讨论了 B2B 中的机器学习与流媒体推荐系统的示例，例如 Netflix。在这里，值得强调的是它的好处，它们是：
- 预测客户偏好：建议每个客户真正感兴趣的产品和服务，增加销售转化的机会；
- 个性化购物体验：为每位顾客创造独特且相关的购物旅程；
- 加强客户关系：表明公司了解并关心他们的偏好。
7. 线索评分
最后，潜在客户评分是根据联系人的转化潜力对联系人进行分类的过程。换句话说，这是一种确定哪些联系人最有可能成为客户的方法。
传统的潜在客户评分过程可能是主观且耗时的，但机器学习使实践更加准确和高效。机器学习通过以下方式改进了这个过程：
- 分析公司特定数据：考虑商业模式和销售流程来确定评分标准；
- 随着时间的推移学习：随着分析更多数据，系统在识别最合格的潜在客户方面变得更加准确；
- 优化销售团队时间：让销售人员专注于最具转化潜力的销售线索，提高团队生产力。
请务必阅读：在潜在客户开发中利用 AI 最大限度地获取客户的 6 种方法。
如何在 B2B 业务中实施机器学习？
在销售中采用机器学习似乎是一个挑战，但通过战略规划，就有可能获得这项技术的好处。看看下面的一些实用建议！
1. 确定您的业务需求
在开始使用 B2B 中的任何机器学习示例和趋势之前，您应该确定该技术可以产生最大影响的领域。分析您的流程、挑战和目标，以确定 ML 可以帮助解决哪些问题。
2. 从小型、可扩展的项目开始
无需从头开始实施复杂的机器学习解决方案。从较小的、可衡量的项目开始，这样您就可以评估投资回报并根据需要调整策略。
例如，您可以从使用机器学习的销售预测方法开始。
3. 投资高质量数据
机器学习依赖于高质量的数据管理才能有效地工作。确保您的数据井井有条且可访问。
如果您需要帮助，请查看我们有关数据丰富的文章！
4、组建一支合格的团队
根据所选用途，销售中的机器学习需要专业知识。因此，投资建立一支具有数据科学、软件工程和业务分析技能的团队。
当然，这些具体知识并不总是必不可少的。例如，销售 CRM是一个非常易于使用的工具，可以帮助您组织客户数据！
5.考虑技术合作伙伴关系
这里还值得一提的是：并不总是需要在内部开发机器学习解决方案。与该地区公司的合作可以加速实施并保证获得尖端技术。
6.注重投资回报
跟踪 B2B 机器学习计划的结果并衡量对您业务的影响，同时关注投资回报。这将使您能够展示该技术的价值并证明未来投资的合理性。
7. 最大限度地利用 CRM
根据《哈佛商业评论》2022 年的一项调查，42% 的公司仅使用 CRM 来存储客户和潜在客户信息，而没有充分挖掘其分析和战略潜力。
了解如何在 B2B 中充分发挥 CRM 和机器学习的潜力来分析客户数据、识别行为模式并预测未来需求非常重要。这种做法使您能够个性化沟通、定位相关优惠并改善与客户的关系。
另请阅读：集成人工智能和 CRM 的 6 个理由
对于任何渴望领导力和创新的 B2B 公司来说，采用机器学习至关重要。新技术不仅提高了运营效率，还为各自行业树立了标准。
B2B 领导者和管理者应将机器学习视为其销售运营中的一项重要战略投资！
然而，首先也是最重要的是，您可能需要问自己：您的销售流程是否准备好在新技术的帮助下进行扩展？
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