立即构建 B2B 客户忠诚度策略的 5 个技巧

这篇博客探讨了B2B组织如何通过理解客户、对抗调查疲劳、利用客户社区、抓住取悦客户的机会以及巧妙运用技术来建立强大的客户忠诚度战略。研究表明,成功的B2B客户体验领导者能实现更高的收入增长、客户群增长和创新目标。关键策略包括定制反馈流程,利用各种反馈信号,让客户成为品牌大使,并利用机器学习和人工智能提升反馈质量和频率。

蓬勃发展的 B2B 组织已将改善客户体验
作为首要战略目标。现在正在寻求建立能够实现长期成功的 B2B 客户忠诚度战略。

为了了解 B2B 现在需要做什么来赢得客户忠诚度,来自广泛行业的 B2B 经验从业者——包括高科技、汽车、医疗保健设备、电信和制造业——调整以了解他们现在如何提高忠诚度。

下面是关于如何构建 B2B 客户忠诚度战略以推动长期价值的主要见解:

技巧一:了解你的听众

B2B 关系通常由复杂性决定——利益相关者、接触点和 KPI 的多样性只是需要考虑的几个维度。这种复杂性创造了一个脆弱的生态系统,在这个生态系统中,不信任和不满可以悄悄地酝酿。自定义反馈流程,以确保用户、影响者和决策者通过他们关心的方面为组织提供可操作的反馈。例如,不要向决策者询问有关特性功能细微变化的反馈。

许多客户不会将时间浪费在冗长的理论市场研究类型的调查上。他们为成为您的客户投入了大量时间和精力,提供反馈应被视为对他们时间的良好利用。

技巧 2:用信号对抗调查疲劳

不要忘记 B2B 客户也是人,在他们的日常生活中会获得惊人的体验。他们不断收到来自与他们互动的无数品牌的反馈请求的轰炸。他们敏锐地意识到哪些品牌会认真对待反馈,并且与我们所有人一样,他们也存在调查疲劳。确保使用所有可能的客户反馈来源 - 或信号 - 所以当你提出问题时,这是你真正需要回答的问题。

正如体验信号塑造 CX 未来的 5 种方式中所讨论的那样,询问用户登录您的平台的频率或他们账户的典型订单量是多少可能很诱人,但您的可信度会降低,因为客户希望您知道这些信息.当客户认为他们的反馈很重要,因为他们提出了适当且深思熟虑的问题时,响应率会增加。请记住,如果 B2B 客户在调查设计周到的情况下选择不提供反馈,这可能表明这种关系不健康。

买家倾向于客户社区

建立忠诚度最容易被忽视的方法之一是放大发起人的声音。当您为客户做了一些了不起的事情时,让他们轻松地与他们的朋友、社区和同事谈论这一点。这是最有效的营销。

B2B 客户对社区资源的信任度平均是他们对来自营销人员的直接消息的信任度的两倍。自 COVID-19 以来,买家更加依赖社区资源。营销人员需要走出他们的舒适区,找到创造性的方法将您的主要客户拥护者与潜在客户联系起来。

技巧 4:取悦的机会很少,不要失去它们

在 B2B 中创建和维持积极的客户体验是非常值得的。这些客户体验领导者实现收入正增长的可能性高 13%,客户群增长超过 5% 的可能性高 16%,实现超过 5 个重要目标的可能性高 17%。他们的产品、服务或实践的创新。

技巧 5:利用技术——深思熟虑

在 B2B 组织中,只有少数人了解和使用冗长的年度客户和员工调查的日子已经一去不复返了。最好的公司正在使用技术来近乎实时地捕获许多反馈信号,然后让整个组织的许多人参与进来以推动有意义的行动。技术可以帮助使繁琐的数据分析工作变得非常高效、轻松、准确和快速。

调查显示,通过使用文本分析来解释非结构化数据,例如来自开放式评论字段、社交媒体、呼叫中心笔记等的评论,是许多企业明年的重点领域。

鉴于过去几个月数字化转型的重要性日益增加。如果执行得当,转变 B2B 中的数字体验可以成为满意度、增长和成本节约的主要驱动力。

建立正确的 B2B 客户忠诚度战略

由于时间和预算有限,高管们需要知道哪些投资和决策将有助于他们的组织生存和发展。在动荡时期,基于敏捷的组织近乎实时地动态学习,比依赖过时信息的组织更能适应。

创新型领导者正在加快努力,通过利用机器学习和人工智能处理大量客户洞察来提高反馈的质量、数量和频率。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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