Маргарита Акулич - Маркетинг B2B - часть вторая

Данные IoT также можно продавать другим компаниям, открывая новые B2B-каналы. Ожидайте дальнейшего размывания границ между бизнес-моделями B2C и B2B, а также между компаниями B2B и B2C, конкурирующими за новые (а иногда и те же) рынки.

Модели повторяющегося дохода

Интернет вещей предлагает возможность превратить потенциальных разовых покупателей в постоянных клиентов с помощью повторяющихся бизнес-моделей.

По мере того, как мы достигаем точки, когда почти все может быть продано как услуга, производители будут использовать сбор данных с датчиков Интернета вещей для запуска сервисов с оплатой по мере использования и по подписке, которые создают более устойчивые потоки доходов.

Мы можем даже увидеть, как производители IoT-продуктов взимают плату за услуги и объем обрабатываемых данных, а не за само оборудование.

Чтобы улучшить цифровой опыт для клиентов, бизнес-организации должны решить проблему сложности экосистемы продаж, и эти B2B-подписки будут существовать только в том случае, если они будут обеспечивать четкую ценность для клиентов, будь то удобство или упрощение процесса B2B-покупки.

К счастью, модели B2B-подписки не являются значительным шагом вперед по сравнению с обычными B2B-покупками (при которых клиенты, как правило, покупают регулярно, оптом и у одних и тех же производителей). От принтеров, которые заказывают чернила, до серверов, способных обслуживать себя проактивно, устройства Интернета вещей предоставляют производителям возможность расширять свои услуги и открывать новые потоки доходов, создавая более предсказуемый поток доходов.

Машинное обучение

Машинное обучение предоставляет B2B-организациям средства для преобразования данных датчиков Интернета вещей в полезную информацию. По мере того как организации стремятся автоматизировать такие процессы, как продажи и поддержка клиентов, понимание машинного обучения будет иметь ключевое значение для сбора соответствующих данных и их использования для выполнения множества действий, от автоматического создания предложения, которое наилучшим образом соответствует ожиданиям отдельного покупателя, до определения того, изображения каких продуктов с наибольшей вероятностью приведут к продаже.

Компании уже видят большую ценность в использовании машинного обучения в сочетании с API персонализации, чтобы помочь корпоративным покупателям беспрепятственно приобретать то, что им нужно. Некоторые компании запускают специализированные центры искусственного интеллекта и платформы Интернета вещей, на которых можно запускать службы и приложения Интернета вещей.

Машинное обучение поможет управлять и автоматизировать элементы процесса покупки, а также предоставлять неоценимую информацию отделам продаж (за счет оценки привычек покупателей с течением времени) и прогнозирования предпочтений и количества заказов.

Чат-бот, например, может регистрировать болевые точки клиента и рекомендовать решение, основанное на идеях, полученных в результате машинного обучения, экономичным способом, который высвобождает время персонала.

Конечно, машинное обучение сопряжено со своими проблемами. Бизнес-организациям потребуется разработать или приобрести аналитическое программное обеспечение и алгоритмы, которые могут извлекать практическую информацию из огромного количества данных, генерирующих Интернет вещей. Но после внедрения и правильного программирования возможности машинного обучения оказываются практически безграничными.

Интернет вещей предоставляет возможность стать ближе к клиентам

Интернет вещей

Интернет вещей предоставляет компаниям возможность стать ближе к клиентам, чем когда-либо прежде, но для того, чтобы стать по-настоящему клиентоориентированной организацией, предприятию потребуется создать правильные структуры, процессы и практики для поддержки инноваций и цифровых экспериментов.

Что касается технологий, то сейчас, как никогда ранее, B2B- организациям нужен надежный магазин электронной коммерции, позволяющий им продавать напрямую клиентам, а также получать и обрабатывать информацию от датчиков Интернета вещей о физических продуктах.