B2B ဖောက်သည်များကိုစက်သင်ကြားမှုဖြင့်မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း

စက်သင်ယူ

B2C ကုမ္ပဏီများသည်ဖောက်သည်များအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာအစပျိုးမှုများတွင်ရှေ့ပြေးအပြေးသမားများအဖြစ်သတ်မှတ်ကြသည်။ e-commerce၊ လူမှုမီဒီယာနှင့်မိုဘိုင်းကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးစသည့်လမ်းကြောင်းများကဤစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်ကောင်းမွန်သောဖောက်သည် ၀ န်ဆောင်မှုများကိုပေးစွမ်းနိုင်စေရန်ကူညီပေးသည်။ အထူးသဖြင့်စက်သင်ကြားခြင်းလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများမှတဆင့်ကျယ်ပြန့်သောအချက်အလက်နှင့်အဆင့်မြင့်သရုပ်ခွဲဆန်းစစ်မှုများသည် B2C ဗျူဟာပညာရှင်များသည်အွန်လိုင်းစနစ်များမှတစ်ဆင့်စားသုံးသူအပြုအမူနှင့်သူတို့၏လုပ်ဆောင်မှုများကိုပိုမိုအသိအမှတ်ပြုစေသည်။ 

စက်သင်ယူမှုသည်စီးပွားရေးဖောက်သည်များထံမှထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုရရှိရန်စွမ်းဆောင်နိုင်မှုအသစ်တစ်ခုကိုလည်းပေးသည်။ သို့သျောလညျး B2B ကုမ္ပဏီများအားဖြင့်မွေးစားကိုချွတ်ယူသေးသည်။ စက်သင်ယူမှုတွင်လူကြိုက်များမှုတိုးပွားလာသော်လည်းလက်ရှိနားလည်မှုအတွင်းမည်သို့မည်ပုံကိုက်ညီမှုရှိသည်နှင့် ပတ်သက်၍ ရှုပ်ထွေးမှုများစွာရှိသည် B2B သုံးစွဲသူဝန်ဆောင်မှု။ ဒီတော့ဒီကိုရှင်းရအောင်။

ဖောက်သည်၏လုပ်ဆောင်ချက်များတွင်ပုံစံများကိုနားလည်ရန်စက်သင်ယူခြင်း

စက်သင်ယူမှုသည်ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာပညတ်ချက်များမပါဘဲကျွန်ုပ်တို့၏ဉာဏ်ရည်ကိုတုပရန်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသည့် algorithms များဖြစ်သည်ကိုကျွန်ုပ်တို့သိသည်။ ထို့အပြင်ဤချဉ်းကပ်မှုသည်ကျွန်ုပ်တို့ပတ် ၀ န်းကျင်ပုံစံများနှင့်ဆက်စပ်မှုများကိုကျွန်ုပ်တို့မည်သို့ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီးပိုမိုမြင့်မားသောနားလည်မှုကိုရရှိရန်နှင့်အနီးဆုံးဖြစ်သည်။

ရိုးရာ B2B ထိုးထွင်းသိမြင်မှုလှုပ်ရှားမှုများသည်ကုမ္ပဏီ၏အရွယ်အစား၊ ဝင်ငွေ၊ အရင်းအနှီးသို့မဟုတ် ၀ န်ထမ်းများစသည့်ကန့်သတ်ထားသောအချက်အလက်များအပေါ်တွင်မူတည်သည် SIC ကုဒ်များအားဖြင့်ခွဲခြားစက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးအစား။ မှန်ကန်သောပရိုဂရမ်မာစက်လေ့လာရေးကိရိယာသည်သင့်အားအချိန်နှင့်တပြေးညီသတင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံ၍ သုံးစွဲသူများအားအသိဥာဏ်ရှိစွာခွဲခြားရန်ကူညီပေးသည်။ 

သင်၏ကုန်ပစ္စည်းသို့မဟုတ် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ပတ်သက်သည့်ဖောက်သည်များ၏လိုအပ်ချက်များ၊ သဘောထားများ၊ ဦး စားပေးမှုများနှင့်အပြုအမူများနှင့်သက်ဆိုင်သည့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုဖော်ထုတ်ပြီးလက်ရှိစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်အရောင်းအ ၀ ယ်လုပ်ငန်းများကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုအသုံးပြုသည်။ 

ဖောက်သည်အချက်အလက်အပိုင်းများအတွက်စက်သင်ယူခြင်း 

ကျွန်ုပ်တို့၏ဝက်ဘ်ဆိုက်များနှင့်အတူ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်မှုများမှတစ်ဆင့်ကျွန်ုပ်တို့စုဆောင်းထားသောဖောက်သည်အချက်အလက်အားလုံးအပေါ်စက်သင်ယူမှုကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည်ဝယ်သူ၏ဘဝသံသရာကိုလျင်မြန်စွာစီမံနိုင်ပြီးနားလည်နိုင်သည်။ သစ္စာရှိမှုအစီအစဉ်များကိုဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ အချိန်ကြာမြင့်စွာတန်ဖိုးရှိသောဖောက်သည်များကိုထိန်းသိမ်းထားပါ။

စက်သင်ယူမှုသည်လူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက်ကိုယ်ပိုင်အဆင့်အတန်းအတွက်အရေးကြီးသောအဆင့်မြင့်ခြင်းအပိုင်းကိုပြုလုပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် အကယ်၍ သင်၏ B2B ကုမ္ပဏီတွင်ရည်မှန်းချက်ရှိလျှင် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကိုသန့်စင် ဆက်သွယ်မှုတစ်ခုစီ၏ဆက်စပ်မှုကိုပိုမိုပြင်းထန်စေခြင်းအားဖြင့်ဖောက်သည်အချက်အလက်များ၏တိကျသောအပိုင်းအစတစ်ခုကသော့ကိုကိုင်ထားနိုင်သည်။  

မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ၊ ထိုသို့ဖြစ်ရန်၊ သင်လေ့လာရန်မည်သည့်အခက်အခဲမှမရှိဘဲစက်သင်ယူမှုသည်၎င်းကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်သန့်ရှင်းသောအချက်အလက်များတစ်ခုတည်းကိုထိန်းသိမ်းရန်လိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့်သန့်ရှင်းသောမှတ်တမ်းများရှိပါကအောက်ဖော်ပြပါအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သုံးစွဲသူများကိုအပိုင်းပိုင်းခွဲရန်စက်သင်ယူခြင်းကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။

  • ဘဝဖြစ်စဥ်
  • အပြုအမူ 
  • အဘိုး
  • လိုအပ်ချက်များ / ထုတ်ကုန်အခြေခံပြီး attribute တွေ 
  • အသက်အပိုင်းအခြား
  • အတော်များများကပို

ခေတ်ရေစီးကြောင်းအပေါ်အခြေခံပြီးမဟာဗျူဟာများအကြံပြုရန်စက်သင်ယူ 

၀ ယ်သူ၏ဒေတာဘေ့စ်ကိုသင်ခွဲထုတ်ပြီးသည်နှင့်ဤဒေတာပေါ် အခြေခံ၍ သင်ဘာလုပ်ရမည်ကိုဆုံးဖြတ်နိုင်သင့်သည်။ ဥပမာတစ်ခုကြည့်ပါ။

အကယ်၍ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိအနှစ်တစ်ထောင်သည်အွန်လိုင်းကုန်စုံဆိုင်သို့သွားလျှင်၊ အာဟာရတံဆိပ်ရှိသကြားပမာဏကိုစစ်ဆေးရန်နှင့် ၀ ယ်ယူခြင်းမရှိဘဲလမ်းလျှောက်လျှင်၊ စက်သင်ကြားမှုသည်ထိုလမ်းကြောင်းကိုအသိအမှတ်ပြုပြီးထိုလုပ်ရပ်များကိုလုပ်ဆောင်သောဖောက်သည်များအားခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည်ထိုကဲ့သို့သောအချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များကိုလေ့လာပြီးယင်းနှင့်အညီလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဖောက်သည်များမှမှန်ကန်သောအကြောင်းအရာပေးအပ်ရန်စက်သင်ယူ

အစောပိုင်းက B2B ဖောက်သည်များအားစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းသည်အနာဂတ်မြှင့်တင်ရေးလှုပ်ရှားမှုများအတွက်၎င်းတို့၏သတင်းအချက်အလက်များကိုသိမ်းဆည်းသောအကြောင်းအရာများထုတ်လုပ်ခြင်းပါဝင်သည်။ ဥပမာ - သီးသန့် E-book ကို download လုပ်ရန်သို့မဟုတ်ထုတ်ကုန်သရုပ်ပြရန်တောင်းဆိုရန်ပုံစံကိုဖြည့်ရန် ဦး ဆောင်။ တောင်းခံပါ။ 

ထိုကဲ့သို့သောအကြောင်းအရာများသည်မှတ်တမ်းများကိုဖမ်းယူနိုင်သော်လည်းဝက်ဘ်ဆိုက် visitors ည့်သည်အများစုသည်အကြောင်းအရာများကိုကြည့်ရှုရန်အတွက်အီးမေးလ် ID များသို့မဟုတ်ဖုန်းနံပါတ်များကိုမျှဝေရန်တွန့်ဆုတ်နေကြသည်။ အရ အဆိုပါ Manifest စစ်တမ်းအားဖြင့်တွေ့ရှိချက်များ, လူ ၈၁% သည်အွန်လိုင်းပုံစံကိုစွန့်လွှတ်ခဲ့ကြပြီ ကဖြည့်နေစဉ်။ ဒါကြောင့်၎င်းသည် ဦး ဆောင်မှုကိုထုတ်လုပ်ရန်အာမခံထားသောနည်းလမ်းမဟုတ်ပါ။

စက်သင်ယူမှုသည် B2B စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအားမှတ်ပုံတင်ပုံစံများကိုဖြည့်ရန်မလိုဘဲ ၀ က်ဘ်ဆိုက်မှအရည်အသွေးကောင်းများကိုရယူရန်ခွင့်ပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ B2B ကုမ္ပဏီသည်စက်လေ့လာခြင်းကို အသုံးပြု၍ the ည့် ၀ က်ဘ်ဆိုက်၏အပြုအမူအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့်စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်အကြောင်းအရာများကိုအချိန်နှင့်အမျှအလိုအလျောက်ပိုမိုအလိုအလျောက်တင်ပြရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

B2B ဖောက်သည်များသည် ၀ ယ်လိုအားအပေါ်အခြေခံရုံသာမက ၀ ယ်ယူသည့်ခရီးတွင်ရောက်ရှိနေသည့်အချက်ပေါ်ပါ ၀ င်သည်။ ထို့ကြောင့်တိကျသော ၀ ယ်သူအပြန်အလှန်အချက်များတွင်အကြောင်းအရာကိုတင်ပြခြင်းနှင့်၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီကိုက်ညီခြင်းကသင့်အားအချိန်တိုအတွင်း ဦး ဆောင်မှုအများဆုံးရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဖောက်သည်ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှုကိုအာရုံစိုက်ရန်စက်သင်ယူခြင်း

Self-service ဆိုသည်မှာ visit ည့်သည် / ၀ ယ်သူသည်အကူအညီကိုတွေ့သောအခါရည်ညွှန်းသည်     

ထိုအကြောင်းကြောင့်အဖွဲ့အစည်းများစွာသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဖောက်သည်များ၏အတွေ့အကြုံများကိုရရှိရန်သူတို့၏ကိုယ်ပိုင် ၀ န်ဆောင်မှုများကိုတိုးမြှင့်ထားကြသည်။ Self-service သည်စက်ပစ္စည်းအသုံးပြုခြင်းအတွက်အသုံးများသောကိစ္စဖြစ်သည်။ Chatbots, virtual assistants နှင့်အခြား AI တိုးမြှင့်သောကိရိယာများသည်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကိုယ်စားလှယ်ကဲ့သို့သောအပြန်အလှန်လေ့လာမှုများကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။ 

Self-service application များသည်ယခင်ကပိုမိုရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းများကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက်ယခင်အတွေ့အကြုံများနှင့်ဆက်သွယ်မှုများမှသင်ယူသည်။ ဤကိရိယာများသည် ၀ က်ဘ်ဆိုက် visitors ည့်သည်များနှင့်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောဆက်သွယ်ရေးကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းမှပြinteractionနာတစ်ခုနှင့်ယင်း၏ဖြေရှင်းချက်အကြားဆက်စပ်မှုကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းကဲ့သို့သောသူတို့၏အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုတိုးတက်စေရန်ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ 

ထို့အပြင်အချို့သောကိရိယာများသည်စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်နက်ရှိုင်းသောသင်ကြားမှုကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူများကိုပိုမိုတိကျသောအကူအညီများရရှိစေသည်။

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

ဒီသာမကစက်သင်ယူမှုမှာလည်းအမျိုးမျိုးသောအသုံးချမှုများရှိသည်။ စျေးကွက်သမားများအတွက်ရှုပ်ထွေးပြီးအရေးကြီးသောဖောက်သည်အစိတ်အပိုင်းများ၊ သူတို့၏အပြုအမူနှင့်ဖောက်သည်များနှင့်မည်သို့သက်ဆိုင်သောနည်းလမ်းဖြင့်သင်ယူရမည်ကိုလေ့လာရန်မှန်ကန်သောသော့ချက်ဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်များ၏ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကိုနားလည်ရန်ကူညီခြင်းအားဖြင့်စက်သင်ယူခြင်းနည်းပညာသည်သင်၏ B2B ကုမ္ပဏီကိုအောင်မြင်မှုရရှိရန်သေချာသည်။

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.