Categories: AI v podnikáníBlog

AI pro B2B personalizaci | AI v podnikání #60

Jak napsat dobrou nabídku personalizace B2B?

Nabídky B2B jsou zaměřeny na jiné společnosti nebo podniky, nikoli na jednotlivé zákazníky. Mohou se týkat prodeje produktů nebo služeb, outsourcingu nebo poradenství. Pro vytvoření efektivní a poutavé nabídky pro obchodního zákazníka je užitečné dodržovat několik pravidel:

  • Používejte jednoduchý, snadno srozumitelný jazyk – vyhněte se odbornému žargonu a složitému vyjadřování, aby byl obsah jasný pro každého zákazníka,
  • Sázejte na konkrétnosti a čísla — poskytněte tvrdá data, která podpoří výhody, například kolik lze ušetřit nebo získat s vaší službou. To vám umožní vyhnout se nevyčíslitelným obecným tvrzením,
  • Píšete z pohledu zákazníka — zaměřte se na výhody, které konkrétní podnik získá díky vašemu řešení. Odpovězte na otázku: „Proč je tato nabídka atraktivní pro moji společnost?”
  • Upravte formu a tón — e-mail, prezentace nebo telefonní hovor – každý komunikační kanál může vyžadovat mírně odlišný styl, aby se dosáhlo požadované efektivity, a nakonec,
  • Personalizujte — pokud je to možné, přidejte prvky, které jsou personalizované pro konkrétního zákazníka, a ukažte, že je dobře znáte.

Pro personalizaci nabídek B2B potřebujeme mít správná data o zákazníkovi. V jakém odvětví působí, kolik let jsou na trhu a v jaké fázi vývoje se nachází jejich společnost? Seznam otázek zde závisí nejen na specifikách nabízených služeb nebo produktů, ale také na možnosti jejich získání.

Role umělé inteligence v personalizaci B2B

Umělá inteligence umožňuje personalizaci nabídek B2B několika způsoby. Výchozím bodem jsou však vždy data o zákazníkovi. Co když je jediným zdrojem informací o zákazníkovi faktura? I základní data mohou být skvělým způsobem, jak začít s marketingem založeným na účtech (ABM). Pokud nemáte rozsáhlou databázi, zvažte její vytvoření. Čím více informací můžete získat o své cílové skupině, tím lepší budou výsledky personalizace B2B.

Nejprve AI identifikuje preference zákazníků a vzorce chování automatickou analýzou dat o zákaznících. Například AI systém může sledovat nákupní historii konkrétního zákazníka, aby identifikoval nejčastěji objednávané produkty a vytvořil personalizovanou nabídku slevy.

Toho lze dosáhnout využitím informací shromážděných prodejním týmem, který přímo interaguje s kupujícími. Specializované platformy pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) zde budou fungovat dobře – včetně těch, které používají AI k automatickému přepisu konverzací. Tyto platformy vám umožní zachytit data o tom, s kým a o čem mluvíte během konkrétní konverzace, stejně jako o jakém nákupu se diskutuje.

Další klíčovou funkcí AI je generování přizpůsobených doporučení služeb. Na základě shromážděných dat umělá inteligence pomáhá připravit personalizovanou nabídku B2B, přesně uvádějící nejvhodnější možnosti pro zákazníka.

AI je také užitečná pro vytváření dynamického, personalizovaného obsahu jako součásti nabídek zasílaných zákazníkům. Přizpůsobuje zprávu definovaným preferencím a zájmům příjemce, čímž zvyšuje atraktivitu a relevanci připravené nabídky. Například Fabriq, nástroj vyvinutý Boston Consulting Group (BCG), může pracovat s jakýmkoli digitálním systémem nebo platformou pro personalizaci prostřednictvím API. Přichází s bohatou knihovnou šablon nabídek B2B.

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

Kromě toho AI umožňuje přesnou segmentaci zákaznické základny a cílené prodejní aktivity. AI systémy analyzují nákupní chování zákazníků, segmentují je do skupin a poté je cíleně oslovují personalizovanými marketingovými komunikacemi.

Nakonec může umělá inteligence revolučně změnit celý nákupní zážitek pro obchodní zákazníky. Integrací s platformami CRM a e-commerce vytváří personalizované zákaznické cesty a poskytuje přizpůsobená doporučení a řešení na každém kroku.

Výhody používání umělé inteligence pro personalizaci nabídek B2B

Použití AI přináší několik výhod. Nejkonkrétnější z nich jsou:

  • Zvýšení konverzí – relevantnější, přizpůsobené nabídky se promítají do vyšších prodejů,
  • Zvýšení loajality – zákazníci oceňují, že se společnost učí o jejich potřebách, takže zůstávají se společností déle,
  • Nižší náklady – automatizace marketingových a prodejních aktivit, jako je použití chatbotů, znamená nižší provozní náklady,
  • Rychlejší oslovení rozhodovacích činitelů – použití AI pro personalizaci nabídek B2B znamená lepší, přesnější cílení.

Praktické aplikace AI v personalizaci B2B

Konkrétní příklady, jak lze AI použít k personalizaci nabídek B2B, jsou především:

  • Generování personalizovaného obsahu v e-mailech – nejde jen o používání křestních jmen, ale o zohlednění skutečných potřeb a zájmů zákazníků,
  • Automatický výběr produktů a služeb, které odpovídají profilu konkrétního zákazníka, například těch, které se zobrazují v okně vyhledávání vašeho online obchodu,
  • Návrh dalších možností nebo funkcí na základě nákupní historie zákazníka,
  • Analýza sentimentu zákazníků v konverzacích za účelem zlepšení služeb.

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

Výzvy používání AI v personalizaci B2B

Implementace AI také přináší mnoho výzev. Nejvýznamnější z nich je potřeba zachytit a integrovat data o zákaznících z více zdrojů, jako jsou CRM, analýzy webových stránek a sociální média. Zde přicházejí do hry nástroje jako Salesforce a Hubspot.

Nicméně sběr a organizace dat nestačí. Společnost musí také vyvinout efektivní, opakovatelné procesy, které využívají umělou inteligenci k vytváření personalizovaných nabídek B2B. To bude také vyžadovat:

  • školení zaměstnanců v používání technologií AI,
  • zajištění souladu s normami bezpečnosti osobních údajů, jako je GDPR, a
  • ověření přesnosti obsahu nabídek automaticky generovaných algoritmy AI.

Je důležité si uvědomit, že umělá inteligence může podporovat proces vytváření personalizovaných nabídek B2B. Odpovědnost za obsah zasílaný zákazníkům však spočívá na lidech. Proto je zásadní důkladně testovat implementované procesy, sledovat jejich výkon a – alespoň náhodně – kontrolovat správnost generovaného obsahu.

Také může být výzvou přesvědčit některé z konzervativnějších zákazníků, aby přijali řešení řízená AI. Proto musí být rozhodnutí o implementaci personalizace B2B poháněné AI založeno na hlubokém porozumění cílové skupině.

Trendy a budoucnost umělé inteligence v personalizaci B2B

Podle analytiků McKinsey již 71 % zákazníků očekává personalizované interakce od společností a 76 % je frustrováno, když se tak neděje. Brzy bude nedostatek personalizované nabídky znamenat nepříjemná překvapení pro každého zákazníka. V důsledku toho odborníci předpovídají, že vývoj AI v personalizaci B2B půjde následujícími směry:

  • Vývoj hlasových asistentů a chatbotů, kteří komunikují přímo se zákazníkem – díky nim získá obchodní zákazník osobního nákupního poradce, který mu poskytne personalizovanou nabídku,
  • Použití algoritmů k analýze emocí zákazníků vyjádřených v konverzacích nebo e-mailech – analýza sentimentu v psaní a řeči je již vysoce rozvinutá a bude široce používána v řešeních pro spotřebitele v nadcházejících letech,
  • Hloubková, vícerozměrná segmentace zákaznické základny pomocí modelů AI – umožňující hyperpersonalizaci.

Také bude možné zahrnout nejen údaje o společnosti zákazníka, ale také preference jejich zaměstnanců.

Personalizace B2B – shrnutí

AI nabízí velký potenciál pro personalizaci nabídek a komunikaci s obchodními zákazníky. Díky automatizaci založené na umělé inteligenci mohou společnosti lépe porozumět a přesněji reagovat na potřeby zákazníků. To buduje trvalé obchodní vztahy, loajalitu a spokojenost zákazníků.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

View all posts →

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Role AI v moderaci obsahu | AI v podnikání #129

Společnosti se potýkají s řízením obrovského množství obsahu publikovaného online, od příspěvků na sociálních médiích…

2 days ago

Analýza sentimentu s AI. Jak pomáhá řídit změny v podnikání? | AI v podnikání #128

V éře digitální transformace mají společnosti přístup k bezprecedentnímu množství dat o svých zákaznících –…

2 days ago

Nejlepší nástroje pro přepisování pomocí AI. Jak převést dlouhé nahrávky na stručné shrnutí? | AI v podnikání #127

Věděli jste, že můžete získat podstatu několika hodinového záznamu ze schůzky nebo rozhovoru s klientem…

2 days ago

Generování videa pomocí AI. Nové obzory ve výrobě video obsahu pro podniky | AI v podnikání #126

Představte si svět, kde vaše firma může vytvářet poutavá, personalizovaná videa pro jakoukoli příležitost, aniž…

2 days ago

LLMOps, neboli jak efektivně spravovat jazykové modely v organizaci | AI v podnikání #125

Aby plně využily potenciál velkých jazykových modelů (LLM), musí společnosti implementovat efektivní přístup k řízení…

2 days ago

Automatizace nebo augmentace? Dva přístupy k AI ve společnosti | AI v podnikání #124

V roce 2018 se Unilever již vydal na vědomou cestu k vyvážení automatizace a rozšiřování…

2 days ago