ABM to Enhance Customer Experience

When was the last time you had a good messenger experience? Was it at the time of a sales call, or did it come out of a specific direct mail?

HubSpot defines customer experience as "The view you leave with your customer, leading to how they think about your brand, across all stages of the customer journey."

Customer experience has a direct impact on revenue. Good customer experience guarantees satisfaction and opens up resale and after-sales opportunities. Nowadays, expectations have become understandable enough to sense a sales range from a mile away. The challenge is to plant seeds of product quality and brand value in mind so that they look to buy, they think. Therefore, it is essential to give customers a good shopping experience. And marketers have long since discovered, which is why ABM came into being.

Account-based marketing enables B2B marketers to conduct personalized marketing campaigns for prospects. An ITSMA study reveals that 85% of marketers who measured ROI said their ABM campaigns outperformed some of their other marketing campaigns. ABM focuses on running personalized campaigns on a set of target accounts within a business based on the attributes and needs of those accounts. With the help of ABM, marketers try to personalize the customer experience at every stage of the sales period. But in the age of Big Data and the advent of Artificial Intelligence, we can safely say that we can improve user experience.

So how can AI and ABM be combined to create a great user experience? Let's dig it in:

 

ABM Prerequisites - Data Classification
Separated data is the prerequisite for account-based marketing. Unexplained messenger data is the first hurdle for ABM's strategy. The traditional marketing method is defined to reach as many people as possible, but not ABM. Lots of marketing effort is wasted if you do not focus on the right account. ABM needs a nuclear-level division based on a number of factors to guide efforts and resources at a set of target accounts.

Regardless of the amount of data you harbor, AI tools identify the most suitable leads based on a number of factors that are precisely defined by you. AI tools work on updating, consolidating, and structuring user data as needed to start ABM, without spending a lot of time or resources on separation.

The move from Customer Data to Custom Data
Big data has become a boon for businesses in recent years, especially for those in the marketing industry. Almost all marketers have a large amount of structured or unstructured datasets, driven by day-to-day consumer activity that needs to be somehow , explained and explained to gain patterns and insights.

The use of artificial intelligence makes this hard work economical, easy and fast. AI tools analyze data from multiple channels to establish patterns, predict future, and provide valuable insight into the data. With messenger data converted to standard data, marketers will be more than ready for ABM’s success.

Personalizing a customer trip
Creating advanced knowledge of a messenger journey across different channels is a challenge for B2B marketers. AI-based models can be incorporated into image accounts that are more likely to turn, after which marketers can create a customized buying experience across channels to attract the right prospects at the right time with precise content targeting. Artificial intelligence also helps marketers get a good idea of ​​the shortcomings and where customers are falling out of the marketing funnel.

Customizing Email Marketing
Artificial Intelligence takes email marketing to the next level. Marketers are now better equipped to target expectations with time and content precision to create a better opportunity for their conversion into customers. AI has allowed marketers to make personalized campaigns for their customers based on their behavioral analysis. It is now possible to determine the best time to target an expectation with personalized emails to get the most clicks.

AI and machine learning techniques enhance messaging service with enhanced AI messaging and email tagging. Messenger service people do a great job of cutting out AI-enhanced messaging by handling queries through chatbots. Similarly, extended AI email tagging eliminates the need to read all incoming mail. AI tools can scan, tag and forward emails to the relevant department, saving time and focusing efforts on the actions that require human intervention.

Social Listening - Monitoring consumer feedback
It's the age of social media, and everyone is online. Social media has emerged as an essential medium for brands to prove their presence on the internet and build a personal connection with customers, whether they are new or existing. AI supports marketers to test customer sentiment towards their brand and then target it accordingly with standard campaigns. 

Social Listening allows marketers to keep track of tweets and comments that are relevant to their brand or product, and review customer sentiment to target them with relevant ads and content. Social listening plays the part of a feedback form that you never asked your customers to fill out. Once you understand the anomalies facing your customers, you can align yourself to improve your customer experience.

 

Ongoing messenger service
Customer experience does not end after the sale takes place. Do you want your customers to keep coming to you in the future? You should provide uninterrupted courier service.

Chatbots - AI tools and machine learning can make a big and positive impact on your ABM strategy. Chatbots works as a tight-lipped market representative trained by Natural Language Processing, to address fundamental issues and to establish a product conversation with customers about your product / service and to assist customers in making decisions.

IVR - Interactive Voice Response
Traditional decision trees in an interactive voice response (IVR) system are designed to manage calls where users have one or more interfaces to create and modify decision trees. However, creating and editing the rules, logic, and instructions can be difficult for users. 

AI- powered IVR determines the intent of the customer’s application using automated speech recognition and natural language processing. In this way, AI reorders recommendations according to the expected flow and user queries are resolved without any human intervention.

Robotic process automation with AI power
For a long time, traditional Process Automation has been used to perform simple calculations, integrate several systems and perform repetitive tasks. On the other hand, RPA has been instrumental in reducing manual work, errors, and repetitive tasks such as recent data entry.

AI-powered RPAs go a step further to create accuracy and efficiency in the efforts of a messenger service agent by using a cognitive engine to analyze past processes and co. -provide possible conclusions.

Closing remarks
Using artificial intelligence in your ABM strategy can be daunting and challenging for many, but it seems like it's just expanding its reach. More and more customers now want an AI-driven customer experience. When most marketing activity is automated with AI, your marketing activities are fully developed, you have built a unique customer experience, and shortened the customer journey to close agreement.