Машинное обучение отлично справляется с задачами, которые раньше были под силу только человеку. На основе загруженных данных машина сама формирует алгоритмы, способные обучаться. А чем больше данных — тем алгоритм будет точнее работать.

Персональные рекомендации товаров на Amazon, распознавание лиц на Facebook — это все про машинное обучение. Так, например, искусственный интеллект Alibaba отслеживает поведение покупателей и подстраивает виртуальные товарные витрины под каждого из них.

Работая с данными, алгоритмы машинного обучения хорошо находят закономерности и отклонения от них. Это очень полезная опция, которую компании используют для анализа и оптимизации бизнес-процессов и зарабатывают на этом деньги.

Кроме того, любая компания собирает данные. Как их хранить, обрабатывать и делать объективные выводы разберется Data Science. Наука о данных позволяет посмотреть на данные с новой стороны. Это сочетание статистики, математики, программирования, бизнес-аналитики и даже психологии — всего, что поможет проанализировать большое количество информации и обнаружить полезные закономерности. Часто компании применяют науку о данных, чтобы улучшить маркетинговые кампании, бизнес-процессы или для прогноза спроса.

Большинство B2B-компаний используют инструменты веб-аналитики, чтобы отслеживать просмотры страниц, посетителей и коэффициент отказов. Но сегодня этого недостаточно.

Компаниям важно иметь возможность быстро и точно реагировать на изменения в поведении клиентов, создавая системы, которые обнаружат изменения в поведении покупателей практически в режиме реального времени. Неясный отчет Google Analytics не дает полной информации о том, как клиенты взаимодействуют с сайтом.

Машинное обучение помогает поисковой системе анализировать огромное количество данных о посетителях B2B-платформы, узнавать модели поведения профессиональных покупателей, а затем точно прогнозировать, что именно захотят приобрести клиенты.

Также B2B-компании, использующие машинное обучение на своих платформах электронной коммерции, могут постоянно повышать производительность, настраивать товарную выборку персонально для каждого покупателя и предлагать выгодную цену в соответствии с бюджетом клиента.

Вот несколько примеров, как B2B-компании могут использовать аналитику и машинное обучение в своем бизнесе.

Сегментация клиентов
Сегментация клиентов с помощью машинного обучения поможет компаниям относить потенциальных покупателей к определенной группе, прогнозировать их поведение, чтобы точно определять, какие товары, информацию, акции показывать клиентам, пока они находятся на сайте.

Улучшение персонализации
Персонализация тесно связана с сегментацией клиентов по их поведению. Машинное обучение способно сузить сегменты и подбирать более уникальный контент для каждого B2B-клиента. В итоге пользователь сможет почувствовать себя особенным без нарушения его личного пространства.

Релевантный контент
Как расположить товары, учитывая недавнюю историю деятельности покупателей, — машинное обучение поможет и с этим. Предварительная история покупок клиента также используется для определения рекомендаций по товарам. Это важно, потому что B2B-покупатели хотят видеть релевантную поисковую выдачу.

К примеру, американская компания по доставке продуктов питания JJ Food Service использует машинное обучение в электронной B2B-коммерции. За 6 лет работы их B2B-портал принимает 60% заказов в интернете.

Муштаке Ахмед, главный исполнительный директор JJ Food Service, заметил, что после перехода на портал компания потеряла способность полноценно общаться с клиентом. Никто не рассказывал им ничего нового, не предлагал специальные товары — компания упускала эти возможности.

В итоге JJ Food Service внедрили механизм машинного обучения, который использует анализ прошлых покупок клиентов и предварительно заполняет корзины покупателей товарами, которые могли бы быть им важны. Когда клиенты заходят в систему, уже около 80% их корзин заполнены. В итоге около 5% товаров, рекомендованных таким образом, переходят в заказы. А большинство из таких товаров — новинки, о которых клиенты еще не знали.

В платформе B2B Движение машинное обучение используется для создания списка связанных товаров. Это рекомендательная система — она подбирает товары, которые дополняют основной.

Также к элементам машинного обучения в платформе B2B Движение можно отнести подбор аналогов. По совпадению свойств система находит идентичный товар другого бренда. Так клиенты могут загрузить аналоги, когда нужного товара нет в наличии или подобрать более выгодную альтернативу. Это тоже элементы машинного обучения, но реализованные автоматически в поисковом движке B2B-системы.

Кроме того, платформа B2B Движение — это хранилище данных. Клиенты оформляют заказы, создают спецификации, просматривают товары, вбивают в поиск запросы в разных форматах — и в платформе эти данные накапливаются естественным образом в очень аккуратной, красивой форме.

Каждый пользователь B2B-системы авторизован и компания детально знает, что клиент делает. Анализируя эти данные, можно понять что нужно покупателям, какого ассортимента им не хватает. Уже сейчас B2B Движение использует эти данные для улучшения поиска. Пока это не машинное обучение, многое обрабатывается вручную, но сейчас ведутся работы, чтобы автоматизировать этот процесс с помощью машинного обучения.

Также с помощью анализа данных B2B Движение находит клиентов, которые не делают заказы по каким-то причинам, и может на них точечно воздействовать. Это серьезная аналитика, которая помогает найти, куда уходят деньги клиентов.

В итоге у платформы B2B Движение есть серьезные конкурентные преимущества при использовании машинного обучения и Data Science:

1. Чистые данные, которые генерирует B2B-система.
   
2. Детальное понимание, как происходит B2B-продажа.