Tawaran B2B ditujukan kepada perusahaan atau bisnis lain daripada pelanggan individu. Mereka bisa berkaitan dengan penjualan produk atau layanan, outsourcing, atau konsultasi. Untuk membuat tawaran yang efektif dan menarik bagi pelanggan bisnis, berguna untuk mengikuti beberapa aturan:
Untuk mempersonalisasi tawaran B2B, kita perlu memiliki data yang tepat tentang pelanggan. Di industri mana mereka beroperasi, berapa tahun mereka telah berada di pasar, dan pada tahap pengembangan apa perusahaan mereka? Daftar pertanyaan di sini tergantung tidak hanya pada spesifikasi layanan atau produk yang ditawarkan tetapi juga pada kemungkinan untuk mendapatkannya.
Kecerdasan buatan memungkinkan Anda untuk mempersonalisasi tawaran B2B dengan beberapa cara. Titik awalnya, bagaimanapun, selalu data pelanggan. Tapi bagaimana jika satu-satunya sumber informasi tentang pelanggan adalah faktur? Bahkan data dasar dapat menjadi cara yang bagus untuk memulai Pemasaran Berbasis Akun (ABM). Jika Anda tidak memiliki database yang luas, pertimbangkan untuk membangunnya. Semakin banyak informasi yang dapat Anda peroleh tentang audiens target Anda, semakin baik hasil personalisasi B2B yang akan diperoleh.
Pertama, AI mengidentifikasi preferensi pelanggan dan pola perilaku dengan menganalisis data pelanggan secara otomatis. Misalnya, sistem AI dapat melacak riwayat pembelian pelanggan tertentu untuk mengidentifikasi produk yang paling sering dipesan dan membuat tawaran diskon yang dipersonalisasi.
Ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan informasi yang dikumpulkan oleh tim penjualan, yang berinteraksi langsung dengan pembeli. Platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang didedikasikan akan bekerja dengan baik di sini – termasuk yang menggunakan AI untuk secara otomatis mentranskripsikan percakapan. Ini akan memungkinkan Anda untuk menangkap data tentang siapa dan apa yang Anda bicarakan selama percakapan tertentu, serta pembelian apa yang sedang dibahas.
Fungsi kunci lain dari AI adalah menghasilkan rekomendasi layanan yang disesuaikan. Berdasarkan data yang dikumpulkan, kecerdasan buatan membantu menyiapkan tawaran B2B yang dipersonalisasi, dengan tepat menunjukkan opsi yang paling sesuai untuk pelanggan.
AI juga berguna untuk membuat konten dinamis yang dipersonalisasi sebagai bagian dari tawaran yang dikirim kepada pelanggan. Ini menyesuaikan pesan dengan preferensi dan minat yang telah ditentukan dari penerima, meningkatkan daya tarik dan relevansi tawaran yang disiapkan. Misalnya, Fabriq, alat yang dikembangkan oleh Boston Consulting Group (BCG) dapat bekerja dengan sistem atau platform personalisasi digital mana pun melalui API. Ini dilengkapi dengan perpustakaan kaya template tawaran B2B.
Sumber: BCG ((https://www.bcg.com/beyond-consulting/bcg-gamma/fabriq)
Selain itu, AI memungkinkan segmentasi yang tepat dari basis pelanggan dan kegiatan penjualan yang terarah. Sistem AI menganalisis perilaku pembelian pelanggan, mengelompokkan mereka ke dalam grup, dan kemudian menargetkan mereka dengan komunikasi pemasaran yang dipersonalisasi.
Akhirnya, kecerdasan buatan dapat merevolusi seluruh pengalaman berbelanja bagi pelanggan bisnis. Dengan mengintegrasikan dengan platform CRM dan e-commerce, ia menciptakan perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi dan memberikan rekomendasi serta solusi yang disesuaikan di setiap langkah.
Memanfaatkan AI membawa beberapa manfaat. Yang paling nyata dari ini adalah:
Contoh spesifik tentang bagaimana AI dapat digunakan untuk mempersonalisasi tawaran B2B terutama adalah:
Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Menerapkan AI juga menghadirkan banyak tantangan. Yang paling penting adalah kebutuhan untuk menangkap dan mengintegrasikan data pelanggan dari berbagai sumber, seperti CRM, analitik situs web, dan media sosial. Di sinilah alat seperti Salesforce dan Hubspot berperan.
Namun, mengumpulkan dan mengorganisir data tidaklah cukup. Perusahaan juga harus mengembangkan proses yang efektif dan dapat diulang yang menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat tawaran B2B yang dipersonalisasi. Ini juga akan memerlukan:
Penting untuk diingat bahwa kecerdasan buatan dapat mendukung proses pembuatan tawaran B2B yang dipersonalisasi. Namun, tanggung jawab atas konten yang dikirim kepada pelanggan ada pada manusia. Oleh karena itu, untuk menghindari kesalahan dan kesalahpahaman, sangat penting untuk menguji secara menyeluruh proses yang diterapkan, memantau kinerjanya, dan – setidaknya secara acak – memeriksa kebenaran konten yang dihasilkan.
Ini juga bisa menjadi tantangan untuk mendapatkan beberapa pelanggan yang lebih konservatif untuk menerima solusi yang didorong oleh AI. Oleh karena itu, keputusan untuk menerapkan personalisasi B2B yang didukung AI harus didasarkan pada pengetahuan mendalam tentang audiens target.
Menurut analis McKinsey, 71% pelanggan sudah mengharapkan interaksi yang dipersonalisasi dari perusahaan, dan 76% merasa frustrasi ketika itu tidak terjadi. Segera, kurangnya tawaran yang dipersonalisasi akan berarti kejutan yang tidak menyenangkan bagi setiap pelanggan. Akibatnya, para ahli memprediksi bahwa evolusi AI dalam personalisasi B2B akan berjalan ke arah berikut:
Juga akan mungkin untuk menyertakan tidak hanya data perusahaan pelanggan tetapi juga preferensi karyawan mereka.
AI menawarkan potensi besar untuk mempersonalisasi tawaran dan berkomunikasi dengan pelanggan bisnis. Berkat otomatisasi yang didasarkan pada kecerdasan buatan, perusahaan dapat lebih memahami dan lebih akurat merespons kebutuhan pelanggan. Ini membangun hubungan bisnis yang langgeng, loyalitas, dan kepuasan pelanggan.
Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.
Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…
Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…
Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…
Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…
Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…
Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…