AI til B2B-personalisering | AI i erhvervslivet #60

Hvordan skriver man et godt B2B-personaliserings tilbud?

B2B-tilbud er rettet mod andre virksomheder eller forretninger snarere end individuelle kunder. De kan handle om salg af produkter eller tjenester, outsourcing eller rådgivning. For at skabe et effektivt og engagerende tilbud til en erhvervskunde er det nyttigt at følge nogle få regler:

• Brug simpelt, letforståeligt sprog – undgå branchejargon og kompliceret formulering for at gøre indholdet klart for enhver kunde,
• Sat på specifikationer og tal — giv hårde data til at understøtte fordelene, for eksempel hvor meget der kan spares eller opnås med din service. Dette vil lade dig undgå umålelige generaliteter,
• Skriv fra kundens perspektiv — fokuser på de fordele, en specifik virksomhed vil få takket være din løsning. Besvar spørgsmålet: “Hvorfor er dette tilbud attraktivt for min virksomhed?”
• Match form og tone — e-mail, præsentation eller telefonopkald – hver kommunikationskanal kan kræve en lidt anderledes stil for at opnå den ønskede effektivitet, og endelig,
• Personalisér — hvis muligt, tilføj elementer, der er personaliseret til den specifikke kunde, så det viser, at du kender dem godt.

For at personalisere B2B-tilbud skal vi have de rigtige data om kunden. Hvilken branche opererer de i, hvor mange år har de været på markedet, og i hvilken udviklingsfase er deres virksomhed? Listen over spørgsmål her afhænger ikke kun af specifikationerne for de tilbudte tjenester eller produkter, men også af muligheden for at få dem.

Kunstig intelligens’ rolle i B2B-personalisering

Kunstig intelligens giver dig mulighed for at personalisere B2B-tilbud på flere måder. Udgangspunktet er dog altid kundedata. Men hvad hvis den eneste informationskilde om kunden er fakturaen? Selv grundlæggende data kan være en god måde at starte Account Based Marketing (ABM) på. Hvis du ikke har en omfattende database, kan du overveje at opbygge en. Jo mere information du kan få om din målgruppe, jo bedre vil resultaterne af B2B-personaliseringen være.

Først identificerer AI kundernes præferencer og adfærdsmønstre ved automatisk at analysere kundedata. For eksempel kan AI-systemet spore en bestemt kundes købshistorik for at identificere de mest hyppigt bestilte produkter og lave et personaliseret rabattilbud.

Dette kan gøres ved at udnytte informationer indsamlet af salgsteamet, som interagerer direkte med køberne. Dedikerede kunde relations management (CRM) platforme vil fungere godt her – inklusive dem, der bruger AI til automatisk at transskribere samtaler. Disse vil give dig mulighed for at indfange data om, hvem og hvad du taler med under en bestemt samtale, samt hvad køb der diskuteres.

En anden vigtig funktionalitet ved AI er at generere skræddersyede serviceanbefalinger. Baseret på de indsamlede data hjælper kunstig intelligens med at forberede et personaliseret B2B-tilbud, der præcist angiver de mest passende muligheder for kunden.

AI er også nyttig til at skabe dynamisk, personaliseret indhold som en del af de tilbud, der sendes til kunderne. Den tilpasser beskeden til de definerede præferencer og interesser hos modtageren, hvilket øger attraktiviteten og relevansen af det forberedte tilbud. For eksempel kan Fabriq, et værktøj udviklet af Boston Consulting Group (BCG), arbejde med ethvert digitalt personaliseringssystem eller platform via en API. Det kommer med et rigt bibliotek af B2B-tilbudsskabeloner.

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

Derudover muliggør AI præcis segmentering af kundebasen og målrettede salgsaktiviteter. AI-systemer analyserer kundernes købsadfærd, segmenterer dem i grupper og målretter dem derefter med personaliserede marketingkommunikationer.

Endelig kan kunstig intelligens revolutionere hele shoppingoplevelsen for erhvervskunder. Ved at integrere med CRM- og e-handelsplatforme skaber den personaliserede kunderejser og leverer skræddersyede anbefalinger og løsninger på hvert trin.

Fordele ved at bruge kunstig intelligens til at personalisere B2B-tilbud

At anvende AI bringer flere fordele. De mest håndgribelige af disse er:

• Øgede konverteringer – mere relevante, skræddersyede tilbud oversættes til flere salg,
• Øget loyalitet – kunder værdsætter, at virksomheden lærer om deres behov, så de bliver hos virksomheden længere,
• Lavere omkostninger – automatisering af marketing- og salgsaktiviteter, såsom brugen af chatbots, betyder lavere driftsomkostninger,
• At nå beslutningstagere hurtigere – at bruge AI til at personalisere B2B-tilbud betyder bedre, mere præcis målretning.

Praktiske anvendelser af AI i B2B-personalisering

Specifikke eksempler på, hvordan AI kan bruges til at personalisere B2B-tilbud er primært:

• Generering af personaliseret indhold i e-mails – det handler ikke kun om at bruge fornavne, men om at tage højde for de reelle behov og interesser hos kunderne,
• Automatisk valg af produkter og tjenester der matcher en bestemt kundes profil, såsom dem, der vises i din online butiks søgevindue,
• Forslag til yderligere muligheder eller funktioner baseret på kundens købshistorik,
• Analyse af kundernes følelser i samtaler for at forbedre servicen.

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

Udfordringer ved brug af AI i B2B-personalisering

Implementering af AI præsenterer også mange udfordringer. Den vigtigste af disse er behovet for at indfange og integrere kundedata fra flere kilder, såsom CRM, webanalyse og sociale medier. Det er her værktøjer som Salesforce og Hubspot kommer ind i billedet.

Men at indsamle og organisere data er ikke nok. Virksomheden skal også udvikle effektive, gentagelige processer, der bruger kunstig intelligens til at skabe personaliserede B2B-tilbud. Dette vil også kræve:

• uddannelse af medarbejdere i brugen af AI-teknologi,
• sikring af overholdelse af persondata sikkerhedsstandarder som GDPR, og
• verificering af nøjagtigheden af indholdet af tilbud, der automatisk genereres af AI-algoritmer.

Det er vigtigt at huske, at kunstig intelligens kan støtte processen med at skabe personaliserede B2B-tilbud. Men ansvaret for det indhold, der sendes til kunderne, hviler på mennesker. Derfor er det afgørende at teste de implementerede processer grundigt, overvåge deres ydeevne og – i det mindste tilfældigt – kontrollere korrektheden af det genererede indhold for at undgå fejl og misforståelser.

Det kan også være en udfordring at få nogle af de mere konservative kunder til at acceptere AI-drevne løsninger. Derfor skal beslutningen om at implementere AI-drevet B2B-personalisering baseres på dybdegående viden om målgruppen.

Tendenser og fremtid for kunstig intelligens i B2B-personalisering

Ifølge McKinsey-analytikere forventer 71% af kunderne allerede personaliserede interaktioner fra virksomheder, og 76% er frustrerede, når det ikke sker. Snart vil manglen på et personaliseret tilbud betyde ubehagelige overraskelser for enhver kunde. Som et resultat forudser eksperter, at udviklingen af AI i B2B-personalisering vil gå i følgende retninger:

• Udviklingen af stemmeassistenter og chatbots, der kommunikerer direkte med kunden – takket være dem vil B2B-kunden få en personlig shoppingrådgiver, der vil give et personaliseret tilbud,
• Brug af algoritmer til at analysere kundernes følelser udtrykt i samtaler eller e-mails – sentimentanalyse i skrift og tale er allerede højt udviklet og vil blive bredt anvendt i forbruger løsninger i de kommende år,
• Indgående, multidimensionel segmentering af kundebasen ved hjælp af AI-modeller – der muliggør hyperpersonalisering.

Det vil også være muligt at inkludere ikke kun kundens virksomhedsdata, men også præferencerne for deres medarbejdere.

B2B-personalisering – opsummering

AI tilbyder stort potentiale for at personalisere tilbud og kommunikere med erhvervskunder. Takket være automatisering baseret på kunstig intelligens kan virksomheder bedre forstå og mere præcist reagere på kundernes behov. Dette opbygger varige forretningsforhold, loyalitet og kundetilfredshed.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.