Categories: AI dalam bisnisBlog

AI untuk personalisasi B2B | AI dalam bisnis #60

Bagaimana cara menulis tawaran personalisasi B2B yang baik?

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:

  • Gunakan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami – hindari jargon industri dan kata-kata yang rumit agar konten jelas bagi setiap pelanggan,
  • Fokus pada spesifik dan angka — berikan data konkret untuk mendukung manfaat, misalnya, berapa banyak yang dapat dihemat atau diperoleh dengan layanan Anda. Ini akan membantu Anda menghindari generalisasi yang tidak terukur,
  • Tulis dari perspektif pelanggan — fokus pada manfaat yang akan didapat oleh bisnis tertentu berkat solusi Anda. Jawab pertanyaan: “Mengapa tawaran ini menarik bagi perusahaan saya?”
  • Sesuaikan bentuk dan nada — email, presentasi, atau panggilan telepon – setiap saluran komunikasi mungkin memerlukan gaya yang sedikit berbeda untuk mencapai efektivitas yang diinginkan, dan akhirnya,
  • Personalisasi — jika memungkinkan, tambahkan elemen yang dipersonalisasi untuk pelanggan tertentu, menunjukkan bahwa Anda mengenal mereka dengan baik.

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.

Peran kecerdasan buatan dalam personalisasi B2B

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.

Manfaat menggunakan kecerdasan buatan untuk mempersonalisasi tawaran B2B

Memanfaatkan AI membawa beberapa manfaat. Yang paling nyata dari ini adalah:

  • Peningkatan konversi – tawaran yang lebih relevan dan disesuaikan berarti lebih banyak penjualan,
  • Peningkatan loyalitas – pelanggan menghargai bahwa perusahaan belajar tentang kebutuhan mereka, sehingga mereka tetap bersama perusahaan lebih lama,
  • Biaya yang lebih rendah – mengotomatiskan kegiatan pemasaran dan penjualan, seperti penggunaan chatbot, berarti biaya operasional yang lebih rendah,
  • Menjangkau pengambil keputusan lebih cepat – menggunakan AI untuk mempersonalisasi tawaran B2B berarti penargetan yang lebih baik dan lebih tepat.

Aplikasi praktis AI dalam personalisasi B2B

Contoh spesifik tentang bagaimana AI dapat digunakan untuk mempersonalisasi tawaran B2B terutama adalah:

  • Menghasilkan konten yang dipersonalisasi dalam email – ini bukan hanya tentang menggunakan nama depan, tetapi juga tentang mempertimbangkan kebutuhan dan minat nyata pelanggan,
  • Secara otomatis memilih produk dan layanan yang sesuai dengan profil pelanggan tertentu, seperti yang ditampilkan di jendela pencarian toko online Anda,
  • Menyarankan opsi tambahan atau fitur berdasarkan riwayat pembelian pelanggan,
  • Menganalisis sentimen pelanggan dalam percakapan untuk meningkatkan layanan.

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

Tantangan menggunakan AI dalam personalisasi B2B

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:

  • melatih karyawan dalam penggunaan teknologi AI,
  • memastikan kepatuhan terhadap standar keamanan data pribadi seperti GDPR, dan
  • memverifikasi akurasi konten tawaran yang dihasilkan secara otomatis oleh algoritma AI.

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.

Tren dan masa depan kecerdasan buatan dalam personalisasi B2B

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:

  • Pengembangan asisten suara dan chatbot yang berkomunikasi langsung dengan pelanggan – berkat mereka, pelanggan B2B akan mendapatkan penasihat belanja pribadi yang akan memberikan tawaran yang dipersonalisasi,
  • Penggunaan algoritma untuk menganalisis emosi pelanggan yang diekspresikan dalam percakapan atau email – analisis sentimen dalam tulisan dan ucapan sudah sangat berkembang dan akan banyak digunakan dalam solusi konsumen dalam beberapa tahun mendatang,
  • Segmentasi yang mendalam dan multidimensional dari basis pelanggan menggunakan model AI – memungkinkan hiper-personalisasi.

Juga akan mungkin untuk menyertakan tidak hanya data perusahaan pelanggan tetapi juga preferensi karyawan mereka.

Personalisasi B2B – ringkasan

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.

Robert Whitney

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.

View all posts →

Robert Whitney

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.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Peran AI dalam moderasi konten | AI dalam bisnis #129

Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…

3 days ago

Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis? | AI dalam bisnis #128

Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…

3 days ago

Alat transkripsi AI terbaik. Bagaimana cara mengubah rekaman panjang menjadi ringkasan yang singkat? | AI dalam bisnis #127

Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…

3 days ago

Generasi video AI. Cakrawala baru dalam produksi konten video untuk bisnis | AI dalam bisnis #126

Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…

3 days ago

LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam sebuah organisasi | AI dalam bisnis #125

Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…

3 days ago

Automatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan terhadap AI di perusahaan | AI dalam bisnis #124

Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…

3 days ago