AI jako rozwiązanie – personalizacja oferty B2B

Tutaj oprócz jakości produktu czy usług liczą się relacje. Nie wystarczy imię w nagłówku maila i obniżka ceny ostatnio oglądanego produktu. Potrzebne jest budowanie zaufania, które zwykle łączy się z osobistym kontaktem z klientem. Co więcej, cykl zakupów B2B może trwać bardzo długo, a decyzja o wyborze oferty spersonalizowanej B2B być podejmowana przez wielu interesariuszy. Jak więc personalizować oferty B2B wykorzystując najmocniejsze strony AI?

Jak napisać dobrą ofertę B2B?

Oferta B2B jest skierowana do innych firm lub przedsiębiorstw, a nie do klientów indywidualnych. Może dotyczyć sprzedaży produktów lub usług, outsourcingu, lub doradztwa. Aby stworzyć skuteczną i angażującą ofertę dla klienta biznesowego, warto przestrzegać kilku zasad:

• używaj prostego, zrozumiałego języka — unikaj żargonu branżowego i skomplikowanych sformułowań, aby treść była przejrzysta dla każdego klienta,
• postaw na konkrety i liczby — podawaj twarde dane liczbowe na poparcie korzyści, np. ile można zaoszczędzić lub zyskać dzięki Twojej usłudze. Pozwoli to uniknąć niemierzalnych ogólników,
• pisz z perspektywy klienta — skup się na korzyściach, jakie odniesie konkretny biznes dzięki Twojemu rozwiązaniu. Trafnie odpowiedz na pytanie „Co jest w tej ofercie atrakcyjnego dla mojej firmy?”.
• dopasuj formę i ton — email, prezentacja czy rozmowa telefoniczna — każdy kanał komunikacji może wymagać nieco innego stylu, by osiągnąć oczekiwaną skuteczność, a w końcu
• uwzględnij personalizację — w miarę możliwości dodaj elementy spersonalizowane pod konkretnego klienta, co pokaże, że dobrze go znasz.

Aby możliwa była personalizacja ofert B2B, musimy dysponować odpowiednimi danymi o kliencie. W jakiej branży działa, od ilu lat jest na rynku, na jakim etapie rozwoju jest jego firma? Lista pytań zależy tutaj nie tylko od specyfiki oferowanych usług czy produktów, lecz również od możliwości ich pozyskania.

Rola sztucznej inteligencji w personalizacji oferty B2B

Sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację personalizacji ofert na wiele sposobów. Punktem wyjścia są jednak zawsze dane o kliencie B2B. Co jednak zrobić, jeśli jedyną informacją o kliencie, jaką posiadamy są dane do faktury? Nawet podstawowe dane mogą być świetnym punktem wyjścia do rozpoczęcia działań typu Account Based Marketing, ABM. Jeśli nie dysponujesz rozbudowaną bazą danych, warto zastanowić się nad jej zbudowaniem. Im więcej informacji na temat odbiorców naszych produktów i usług uda nam się zdobyć, tym lepsze będą rezultaty personalizacji.

Przede wszystkim, poprzez automatyczną analizę danych klientów, AI identyfikuje ich preferencje i wzorce zachowań. System AI może na przykład prześledzić historię zakupów danego klienta, aby rozpoznać najczęściej zamawiane produkty i zaproponować mu spersonalizowaną ofertę zniżkową. Warto wykorzystać w tym celu informacje zbierane przez zespół sprzedaży, który rozmawia bezpośrednio z kupującymi. Sprawdzą się tutaj dedykowane platformy zarządzania relacjami z klientami (CRM) — także te umożliwiające automatyczną transkrypcję rozmów z wykorzystaniem AI. Pozwalają one na zapis danych dotyczących tego, z kim i o czym rozmawiasz podczas konkretnej rozmowy oraz jaki zakup jest omawiany.

Kolejna kluczowa funkcjonalność AI to generowanie dopasowanych rekomendacji usług. Bazując na zebranych danych, sztuczna inteligencja pomaga przygotować spersonalizowaną ofertę B2B, precyzyjnie wskazując najbardziej odpowiednie dla niego opcje.

AI sprawdza się również w tworzeniu dynamicznych, spersonalizowanych treści w ramach przesyłanych klientom ofert. Indywidualnie targetuje przekaz do zdefiniowanych preferencji i zainteresowań odbiorcy, zwiększając atrakcyjność i trafność przygotowywanej oferty. Takie rozwiązanie umożliwia między innymi Fabriq, narzędzie stworzone przez Boston Consulting Group (BCG), które może współpracować poprzez API z dowolnym systemem lub platformą do personalizacji cyfrowej. Jest wyposażone w bogatą bibliotekę szablonów ofert B2B.

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

Dodatkowo, AI umożliwia precyzyjną segmentację bazy klientów i kierowanie do nich dedykowanych działań sprzedażowych. Systemy AI analizują zachowania zakupowe klientów, dzielą ich na grupy, a następnie targetują do nich spersonalizowaną komunikację marketingową.

Wreszcie, sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować całościowe doświadczenia zakupowe klientów biznesowych. Integrując się z platformami CRM i e-commerce, tworzy indywidualne ścieżki klienta, serwując mu na każdym kroku dopasowane rekomendacje i rozwiązania.

Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w personalizacji oferty B2B

Zastosowanie AI przynosi szereg konkretnych korzyści. Najbardziej wymierne z nich to:

• wzrost konwersji — bardziej trafione, dopasowane oferty przekładają się na większą sprzedaż,
• poprawa lojalności — klienci doceniają, że firma poznaje ich potrzeby, więc zostają z nią na dłużej,
• niższe koszty — automatyzacja działań marketingu i sprzedaży, na przykład wykorzystanie czatbotów, oznacza mniejsze nakłady na prowadzenie działalności,
• szybsze dotarcie do decydentów — wykorzystanie AI w personalizacji ofert B2B przekłada się na lepsze, bardziej precyzyjne dobranie grupy docelowej.

Praktyczne zastosowania AI w personalizacji oferty B2B

Konkretne przykłady wykorzystania AI do personalizacji ofert B2B to przede wszystkim:

• spersonalizowanych treści w mailach — i nie chodzi tutaj tylko o użycie imienia, lecz uwzględnienie realnych potrzeb i zainteresowań klientów,
• automatyczny dobór produktów i usług pasujących do profilu konkretnego klienta, wyświetlanych na przykład w oknie wyszukiwania Twojego sklepu internetowego,
• sugerowanie dodatkowych opcji czy funkcjonalności na podstawie historii zakupów klienta,
• analiza nastrojów klientów w rozmowach w celu poprawy jakości obsługi.

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

Wyzwania związane z personalizacją oferty z AI

Wdrożenie AI to także szereg wyzwań. Najważniejsze z nich to konieczność pozyskania i integracji danych klientów z wielu źródeł np. CRM, analityki strony internetowej i mediów społecznościowych. Pod tym kątem warto przyjrzeć się narzędziom takim jak Salesforce czy Hubspot.

Jednak zebrane i właściwie uporządkowane dane to nie wszystko. Konieczne jest także opracowanie w firmie skutecznych, powtarzalnych procesów wykorzystujących sztuczną inteligencję do tworzenia personalizowanych ofert B2B. Do tego konieczne będzie także:

• przeszkolenie pracowników w zakresie wykorzystania technologii AI,
• zapewnienie zgodności ze standardami bezpieczeństwa danych osobowych np. RODO, oraz
• kontrola poprawności treści ofert generowanych automatycznie przez algorytmy AI.

Trzeba pamiętać o tym, że sztuczna inteligencja może wspierać proces automatycznego tworzenia personalizowanych ofert B2B. Jednak odpowiedzialność za treści wysyłane dla klientów spoczywa na ludziach. Dlatego, by uniknąć błędów i nieporozumień, kluczowe jest dokładne testowanie wdrożonych procesów, monitorowanie ich działania, oraz — chociaż wyrywkowe — sprawdzanie poprawności generowanych treści.

Wyzwaniem może okazać się także akceptacja rozwiązań opartych na AI przez niektórych bardziej konserwatywnych klientów. Dlatego decyzja o wdrożeniu personalizacji ofert opartej na sztucznej inteligencji musi być oparta na dogłębnej znajomości grupy docelowej.

Trendy i przyszłość sztucznej inteligencji w personalizacji ofert B2B

Według analityków McKinsey już dziś 71% klientów oczekuje od firm spersonalizowanych interakcji, a aż 76% odczuwa frustrację, gdy tak się nie dzieje. Niedługo dla każdego klienta brak spersonalizowanej oferty będzie oznaczał nieprzyjemne zaskoczenia. Dlatego eksperci przewidują, że dalszy rozwój AI w personalizacji B2B w następujących kierunkach:

• rozwój asystentów głosowych i chatbotów komunikujących się bezpośrednio z klientem — dzięki nim klient B2B otrzyma osobistego doradcę zakupowego, który dopasuje spersonalizowaną ofertę,
• wykorzystanie algorytmów do analizy emocji klientów wyrażanych w rozmowach czy emailach — już dziś analiza emocji (sentiment analysis) w piśmie i mowie jest bardzo rozwinięta, w najbliższych latach wejdzie szeroko do rozwiązań konsumenckich,
• pogłębiona, wielowymiarowa segmentacja bazy klientów za pomocą modeli AI — umożliwiająca hiperpersonalizację.

Możliwe będzie także uwzględnianie w personalizacji B2B nie tylko danych firmowych klienta, ale także preferencji pracowników po jego stronie.

Podsumowanie

AI daje ogromny potencjał w personalizacji ofert i komunikacji z klientami biznesowymi. Dzięki automatyzacji opierającej się na sztucznej inteligencji firmy mogą lepiej rozumieć i trafniej odpowiadać na potrzeby klientów. Buduje to trwałe relacje handlowe, lojalność i zadowolenie klientów.