<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Under Corona har vi sett den redan påtagliga digitaliseringstrenden och behovet av exceptionella digitala köpupplevelser skjuta i höjden i många branscher. Därmed har digitalisering av kärnverksamheten blivit en förutsättning för att kunna behålla konkurrenskraften. Nu i det nya normala utmanas i synnerhet B2B att snabbt ställa om för att möta nya utmaningar och förväntningar inom kundupplevelsen. 

Gamla sätt att sälja duger inte i det nya normala

I och med Corona har säljare i många fall inte kunnat komma ut och möta sina kunder som vanligt på grund av restriktioner eller sjukdom. Samtidigt som återförsäljarnäten försvinner i vissa länder. Detta ställer krav på er att hitta nya sätt att sälja och göra er oberoende av enskilda säljare och återförsäljare. Det innebär stora förändringar på kort tid, vilket naturligtvis inte är lätt. Här spelar den digitala transformationen av köpprocessen en viktig roll så att kunder kan handla av er varsomhelst och närsomhelst.

69 procent av inköpare för B2B vill ha personaliserade rekommendationer i likhet med Amazon – "5th State of Marketing”

Numera förväntar sig kunder även inom B2B en mer digitaliserad och personaliserad kundupplevelse på samma nivå som de får i egenskap av konsument. Det beror delvis på att den yngre generationen som växt upp med det digitala numera återfinns som inköpare i ökad utsträckning. Även inköpare som är födda före 80-talet blir alltmer påverkade av millennials och den digitaliserade kundupplevelse som de erbjuds i sitt privatliv.


Nio av tio millenials gör helst egen research på nätet innan de tar kontakt med en säljare (The Millennials are Here).

Allt detta innebär att du inte längre kan arbeta med sälj som du har gjort innan. Därför krävs det mer fokus på kundupplevelsen för att kunna möta nya utmaningar och förväntningar för B2B-företag. Samtidigt som kundupplevelsen i största möjliga mån behöver vara mer digitaliserad, finns det även ett naturligt skifte från nya kunder till befintliga kunder.

Återkommande kunder är a och o

En lyckad försäljning är 14 gånger mer sannolik gentemot befintliga kunder än nya kunder – boken “Marketing Metrics”.

I det nya normala finns det ännu en starkare anledning att satsa på återkommande kunder för B2B-företag, i synnerhet om ni har möjlighet att komma in på eftermarknaden. Här finns det en stor potential att driva merförsäljning genom digital transformation. Man ser ett stort behov av självbetjäning (Self-Service) och även tjänsteerbjudanden som är datadrivna, till exempel service för maskindrift som kan optimeras och hållas igång. Alltså behöver kundupplevelsen vara mer digitaliserad för att fånga upp dessa möjligheter. Men det ställer även krav på er organisation.

Funktionella silos står i vägen för en homogen kundupplevelse

Kundupplevelsen innefattar alla enskilda upplevelser dina kunder har av ert företag. I många fall har kunder en bättre eller sämre upplevelse av en viss del av verksamheten än av andra delar. För att åtgärda det och förbättra kundupplevelsen behöver ni bemöta kunderna på ett enhetligt sätt tvärs över organisatoriska gränser. Det kräver att hela organisationen har stort kundfokus, kan agera snabbt och enkelt kan dela och komma åt viktig information och kunskap om kunderna. Problemet är att det är svårt att arbeta på det här sättet om medarbetare sitter och arbetar med kunderna i sina egna silos inom organisationen.

Utan en enda källa till sanning vet inte den vänstra handen vad den högra gör. 

Värdefull data och insikter sitter fast i så kallade funktionella silos. Det kan bero på att arbetssättet hos olika funktioner såsom marknad, sälj och kundservice arbetar i olika system och inte är sammankopplade. Man kanske även har olika rutiner, mallar och synsätt som inte är synkroniserade. Tänk dig att en kund delar med sig av information om hur de tänker använda en maskin när du gör införsäljningen. När kunden köpt maskinen och något senare upplever att maskinen krånglar. Supporten har noll koll på läget de använder ett ärendehanteringssystem som inte är integrerat med andra system. Kunden måste lägga tid på att förklara förutsättningarna igen för att komma till en person med rätt kompetens.

Vill du veta mer? Vi har skapat en massa härligt innehåll relaterat till B2B-kundupplevelsen:

Läs vidare om hur ni kan förbättra kundupplevelsen i del två här, ’Tre fördelar med att förbättra kundupplevelsen'

Varför inte anmäla dig till vårt webinar: Skapa en fantastisk B2B-kundupplevelse!

Anmäl dig här

Eller njut av vår guide där du kan ta reda på hur ni blir av med funktionella silos och lyfta kundupplevelsen!

Ladda ner guiden här

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

If you organize your data and use AI strategically, you can make better decisions faster. You can for example improve your market understanding and forecasting, optimize your maintenance or reduce food waste. Choose what is most important for you!
Demand forecasters do the impossible — predict what products and services customers want in the future. Their forecasts inform decision-making about production and inventory levels, pricing, budgeting, hiring and more. "While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts." The goal is to produce exactly the amount of product to meet demand. No more. No less. Demand forecasting is used to anticipate the demand with enough time to manufacture the right stock to get as close to this reality as possible. The cost is high if you don’t get it right. Your customers will go to your competitors if you don’t have what they need. Unfortunately, capacity, demand and cost aren’t always known parameters. Variations in demand, supplies, transportation, lead times and more create uncertainties. Ultimately demand uncertainties greatly influence supply chain performance with widespread effects on production scheduling, inventory planning and transportation. On the heels of the global pandemic, supply chain disruptions and a pending economic downturn, many demand forecasters wish for a crystal ball. While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts.
If you have identified possible AI use cases for your business, the next step will be to test if they are possible to implement and if they will create great value. While there is a lot of momentum and excitement about using AI to propel your business, the reality is only 54% of AI projects are deployed. How do you ensure you’re one of the businesses that does unlock the new opportunities AI promises? Your success with AI begins by discovering AI use cases that work for your business. In the first blog of our Columbus AI blog series, we shared five areas where organizations should focus their efforts to generate ideas for AI implementations based on our experience. After generating some ideas for AI use cases that could potentially benefit your company from the first step of the Columbus AI Innovation Lab, the next step is to test which AI use cases could be operationalized by evaluating them. Columbus AI Innovation Lab
Only half of the companies starting an AI pilot project are actually executing it. The key is to choose an idea that will benefit your business. Read more about how! In 2022, 27% of chief information officers confirmed they deployed artificial intelligence (AI), according to a Gartner AI survey. Even though businesses across all industries are turning to AI and machine learning, prepare your organization before jumping on the AI bandwagon by considering a few factors. Ask yourself: Is AI necessary for achieving the project requirements or is there another way? Does your team have the skills to support AI and machine learning? How will AI impact your current operations if you adopt it? How will you integrate AI with existing systems? What are the data, security and infrastructure requirements of AI and machine learning? The Gartner AI survey found only 54% of projects made it from the pilot phase to production. After significant investment in AI, why aren’t companies deploying it? We found the problem begins when companies define a use case. Too often, companies are not identifying AI use cases that benefit their businesses and end-users will adopt. The question is then, how should companies unlock the value and new opportunities AI promises? It starts with a systematic approach for each stage of the AI life cycle. We developed the Columbus AI Innovation Lab, a comprehensive method to address and account for all challenges when adding AI to your business operations and bring stakeholders into the process at the right time to help you operationalize AI.
It doesn’t matter how good your artificial intelligence technology is. If you have bad data, you’ll get bad results. While AI is one of the most innovative and impactful innovations for businesses today, bad data can prevent AI projects from getting off the ground. Having high-quality data and following data preparation best practices are crucial for a successful AI project. In the Transform phase of the Columbus AI Innovation Lab, the one we detail here, data is collected and prepared for use by AI and machine learning (ML) algorithms. Major phases in Machine Learning Machine learning, frequently used synonymously with “artificial intelligence,” is about using predictive methods to simplify tasks. There are several essential steps to building ML models, and these steps can change based on the issue you are trying to solve and the kind of ML model you are building. However, in general, the steps involved in creating and implementing an ML model are as follows: Define: Different approaches for finding AI use cases Discover: Scope and prioritize ideas before developing an AI solution and implementation strategy Transform: Transforming the business case including data acquisition and preparation with AI/ML (current blog) Model and evaluate: Analyze and enhance the business use cases using AI/ML algorithms Deploy and support: Deployment of AI/ML models and support/monitoring to guarantee quality and effectiveness
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down