Categories: AI i affärerBlogg

AI för B2B-personalisering | AI i affärer #60

Hur man skriver ett bra B2B-personaliserat erbjudande?

B2B-erbjudanden riktar sig till andra företag eller verksamheter snarare än individuella kunder. De kan handla om att sälja produkter eller tjänster, outsourcing eller konsultverksamhet. För att skapa ett effektivt och engagerande erbjudande för en företagskund är det bra att följa några regler:

  • Använd enkelt, lättförståeligt språk – undvik branschjargong och komplicerat språk för att göra innehållet klart för alla kunder,
  • Satsa på specifika detaljer och siffror — ge hårda data för att stödja fördelarna, till exempel hur mycket som kan sparas eller vinnas med din tjänst. Detta gör att du kan undvika omätbara generaliseringar,
  • Skriv ur kundens perspektiv — fokusera på de fördelar ett specifikt företag får tack vare din lösning. Svara på frågan: “Varför är detta erbjudande attraktivt för mitt företag?”
  • Anpassa form och ton — e-post, presentation eller telefonsamtal – varje kommunikationskanal kan kräva en något annan stil för att uppnå önskad effektivitet, och slutligen,
  • Personalisera — om möjligt, lägg till element som är personliga för den specifika kunden, vilket visar att du känner dem väl.

För att personalisera B2B-erbjudanden behöver vi ha rätt data om kunden. Vilken bransch verkar de inom, hur många år har de varit på marknaden, och i vilket utvecklingsstadium befinner sig deras företag? Frågelistan här beror inte bara på specifikationerna för de erbjudna tjänsterna eller produkterna utan också på möjligheten att få tag på dem.

Den artificiella intelligensens roll i B2B-personalisering

Artificiell intelligens låter dig personalisera B2B-erbjudanden på flera sätt. Utgångspunkten är dock alltid kunddata. Men vad händer om den enda informationskällan om kunden är fakturan? Även grundläggande data kan vara ett bra sätt att börja med Account Based Marketing (ABM). Om du inte har en omfattande databas, överväg att bygga en. Ju mer information du kan få om din målgrupp, desto bättre blir resultaten av B2B-personaliseringen.

Först identifierar AI kundpreferenser och beteendemönster genom att automatiskt analysera kunddata. Till exempel kan AI-systemet spåra en viss kunds köphistorik för att identifiera de mest frekvent beställda produkterna och göra ett personligt rabatt erbjudande.

Detta kan göras genom att utnyttja information som samlats in av säljteamet, som interagerar direkt med köpare. Dedikerade plattformar för kundrelationshantering (CRM) fungerar bra här – inklusive de som använder AI för att automatiskt transkribera samtal. Dessa gör att du kan fånga data om vem och vad du pratar med under ett visst samtal, samt vilket köp som diskuteras.

En annan viktig funktion av AI är att generera skräddarsydda tjänsteförslag. Baserat på den insamlade datan hjälper artificiell intelligens att förbereda ett personligt B2B-erbjudande, som noggrant anger de mest lämpliga alternativen för kunden.

AI är också användbart för att skapa dynamiskt, personligt innehåll som en del av de erbjudanden som skickas till kunder. Det anpassar meddelandet till de definierade preferenserna och intressena hos mottagaren, vilket ökar attraktiviteten och relevansen av det förberedda erbjudandet. Till exempel kan Fabriq, ett verktyg utvecklat av Boston Consulting Group (BCG), arbeta med vilket digitalt personaliseringssystem eller plattform som helst via ett API. Det kommer med ett rikt bibliotek av B2B-erbjudandemallar.

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

Dessutom möjliggör AI precis segmentering av kundbasen och riktade försäljningsaktiviteter. AI-system analyserar kundernas köpbeteende, segmenterar dem i grupper och riktar sedan in sig på dem med personliga marknadsföringskommunikationer.

Slutligen kan artificiell intelligens revolutionera hela shoppingupplevelsen för företagskunder. Genom att integrera med CRM- och e-handelsplattformar skapar den personliga kundresor och levererar skräddarsydda rekommendationer och lösningar i varje steg.

Fördelar med att använda artificiell intelligens för att personalisera B2B-erbjudanden

Att använda AI ger flera fördelar. De mest påtagliga av dessa är:

  • Ökade konverteringar – mer relevanta, skräddarsydda erbjudanden översätts till fler försäljningar,
  • Ökad lojalitet – kunder uppskattar att företaget lär sig om deras behov, så de stannar längre hos företaget,
  • Lägre kostnader – automatisering av marknadsförings- och försäljningsaktiviteter, såsom användning av chattbotar, innebär lägre driftskostnader,
  • Snabbare nå beslutsfattare – att använda AI för att personalisera B2B-erbjudanden innebär bättre, mer exakt riktning.

Praktiska tillämpningar av AI i B2B-personalisering

Specifika exempel på hur AI kan användas för att personalisera B2B-erbjudanden är främst:

  • Generera personligt innehåll i e-post – det handlar inte bara om att använda förnamn, utan om att ta hänsyn till kundernas verkliga behov och intressen,
  • Automatiskt välja produkter och tjänster som matchar en viss kunds profil, såsom de som visas i din onlinebutiks sökfönster,
  • Föreslå ytterligare alternativ eller funktioner baserat på kundens köphistorik,
  • Analysera kundens känslor i samtal för att förbättra servicen.

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

Utmaningar med att använda AI i B2B-personalisering

Implementering av AI innebär också många utmaningar. Den viktigaste av dessa är behovet av att fånga och integrera kunddata från flera källor, såsom CRM, webbplatsanalys och sociala medier. Det är här verktyg som Salesforce och Hubspot kommer in i bilden.

Men att samla in och organisera data är inte tillräckligt. Företaget måste också utveckla effektiva, upprepbara processer som använder artificiell intelligens för att skapa personliga B2B-erbjudanden. Detta kommer också att kräva:

  • utbildning av anställda i användningen av AI-teknologi,
  • säkerställande av efterlevnad av personuppgiftssäkerhetsstandarder som GDPR, och
  • verifiering av noggrannheten i innehållet i erbjudanden som automatiskt genereras av AI-algoritmer.

Det är viktigt att komma ihåg att artificiell intelligens kan stödja processen för att skapa personliga B2B-erbjudanden. Men ansvaret för det innehåll som skickas till kunderna ligger hos människor. Därför, för att undvika fel och missförstånd, är det avgörande att noggrant testa de implementerade processerna, övervaka deras prestanda och – åtminstone slumpmässigt – kontrollera korrektheten i det genererade innehållet.

Det kan också vara en utmaning att få vissa av de mer konservativa kunderna att acceptera AI-drivna lösningar. Därför måste beslutet att implementera AI-drivna B2B-personalisering baseras på djup kunskap om målgruppen.

Trender och framtid för artificiell intelligens i B2B-personalisering

Enligt McKinsey-analytiker förväntar sig 71% av kunderna redan personliga interaktioner från företag, och 76% blir frustrerade när det inte händer. Snart kommer bristen på ett personligt erbjudande att innebära obehagliga överraskningar för varje kund. Som ett resultat förutspår experter att utvecklingen av AI inom B2B-personalisering kommer att gå i följande riktningar:

  • Utvecklingen av röstassistenter och chattbotar som kommunicerar direkt med kunden – tack vare dem kommer B2B-kunden att få en personlig shoppingrådgivare som kommer att ge ett personligt erbjudande,
  • Användning av algoritmer för att analysera kunders känslor som uttrycks i samtal eller e-post – känsloanalys i skrift och tal är redan mycket utvecklad och kommer att användas i stor utsträckning i konsumentlösningar under de kommande åren,
  • In-depth, multidimensionell segmentering av kundbasen med hjälp av AI-modeller – vilket möjliggör hyperpersonalization.

Det kommer också att vara möjligt att inkludera inte bara kundens företagsdata utan också preferenser hos deras anställda.

B2B-personalisering – sammanfattning

AI erbjuder stor potential för att personalisera erbjudanden och kommunicera med företagskunder. Tack vare automatisering baserad på artificiell intelligens kan företag bättre förstå och mer exakt svara på kundernas behov. Detta bygger långvariga affärsrelationer, lojalitet och kundnöjdhet.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva bi-gemenskap på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI:s roll i innehållsmoderering | AI i affärer #129

Företag kämpar med att hantera en stor mängd innehåll som publiceras online, från inlägg på…

4 days ago

Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag? | AI i företag #128

I den digitala transformationens era har företag tillgång till en oöverträffad mängd data om sina…

4 days ago

Bästa AI-transkription verktyg. Hur omvandlar man långa inspelningar till koncisa sammanfattningar? | AI i affärer #127

Visste du att du kan få essensen av en flera timmar lång inspelning från ett…

4 days ago

AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag | AI i affärer #126

Föreställ dig en värld där ditt företag kan skapa engagerande, personliga videor för alla tillfällen…

4 days ago

LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation | AI i affärer #125

För att fullt ut utnyttja potentialen hos stora språkmodeller (LLM:er) behöver företag implementera en effektiv…

4 days ago

Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag | AI i affärer #124

År 2018 hade Unilever redan påbörjat en medveten resa för att balansera automatisering och förstärkningsförmågor.…

4 days ago