Izprotiet klientu vajadzības, izmantojot paredzamo analīzi

Paredzamā analīze

Daudziem pārdošanas un mārketinga profesionāļiem tā ir pastāvīga cīņa, lai no esošajiem datiem iegūtu jebkādu praktisku ieskatu. Ienākošo datu sasmalcinātais apjoms var būt biedējošs un pilnīgi satriecošs, un mēģinājums no šiem datiem iegūt pēdējās vērtības un pat tikai galvenās atziņas var būt biedējošs uzdevums.

Agrāk iespējas bija maz:

  • Nomājiet datu zinātniekus. Pieeja, kā panākt, lai profesionāli datu analītiķi analizētu datus un atgrieztos ar atbildēm, var būt dārga un laikietilpīga, sakošļājot nedēļas vai pat mēnešus, un dažreiz joprojām dodot tikai apšaubāmus rezultātus.
  • Uzticieties savai zarnai. Vēsture rāda, ka šo rezultātu efektivitāte var būt vēl šaubīgāka.
  • Pagaidiet un redziet, kas notiks. Šī reaktīvā pieeja var atstāt organizāciju konkurences cīņā ar visiem pārējiem, kuriem ir tāda pati pieeja.

Jutīgā analītika ir izjaukuši uzņēmumu pārdošanas un mārketinga profesionāļu kolektīvo apziņu, ļaujot viņiem izstrādāt un precīzi pielāgot svinu vērtēšanas modeļus, kas optimizē kampaņas veiktspēju.

Paredzams analytics tehnoloģija ir pārveidojusi veidu, kā uzņēmumi saprot, novērtē un piesaista savus pašreizējos un potenciālos klientus, izmantojot AI un mašīnmācīšanos, un tā ievērojami pārvēršas, kā pārdošanas un mārketinga profesionāļi analizē un iegūst vērtību no saviem datiem. Tas ir novedis pie turpmākas receptes analytics tādu rīku projektēšanas un ieviešanas attīstība, kas efektīvāk un dziļāk izmanto datus par uzņēmuma klientiem un viņu vajadzībām.

Paredzams analytics turpina balstīties uz mašīnmācīšanās un AI izmantošanu, lai ātri apkopotu pielāgotus prediktīvos modeļus. Šie modeļi nodrošina potenciālo klientu vērtēšanu, jaunu potenciālo klientu ģenerēšanu un uzlabotus potenciālo klientu datus, izmantojot organizācijas esošos klientu un potenciālo klientu datus un prognozējot, kā šie potenciālie klienti vai klienti iesaistīsies - viss pirms pārdošanas un mārketinga aktivitātes pat sākas.

Jaunā tehnoloģija, kas iestrādāta tādos risinājumos kā Microsoft Dynamics 365 un Salesforce CRM, nodrošina iespēju stundu laikā modelēt klientu uzvedību, izmantojot lietotājam draudzīgus procesus, kas ir automatizēti un kuriem nav nepieciešami datu zinātnieki. Tas ļauj viegli pārbaudīt vairākus rezultātus un iegūt priekšzināšanas par to, kuri klienti, visticamāk, iegādāsies uzņēmuma produktu, abonēs uzņēmuma informatīvo izdevumu vai pārveidos par klientu citos veidos, kā arī to, kurus potenciālos klientus, iespējams, nekad nepirks, neatkarīgi no tā cik daudz darījums ir saldināts.

Šīs padziļinātās uzvedības zināšanas dod tirgotājiem iespēju optimizēt klientu pieredzi, izmantojot mašīnmācībā balstītu modeļu spēku un gan biznesa, gan patērētāju datu atribūtus, lai iegūtu spēcīgus, ieskatīgus un prognozējošus galveno vērtēšanas modeļus. Reklāmguvumu līmenis var palielināties pat par 250–350 procentiem, bet pasūtījuma vienības vērtība - pat par 50 procentiem.

Prognozējošs, proaktīvs mārketings palīdz biznesam ne tikai iegūt vairāk klientiem, bet labāk klientiem.

Šī padziļinātā analīze ļauj labāk izprast uzņēmumu vai personu iespējas pirkt vai iesaistīties, vienlaikus nodrošinot arī tirgotājiem piekļuvi izlūkošanas datiem, kas galu galā paredz turpmāko rīcību. Ja pārdošanas un mārketinga komandas var gūt ieskatu par savu klientu pašreizējo un iespējamo rīcību nākotnē, viņi, visticamāk, iepazīstinās ar pakalpojumiem un produktiem, kas viņus uzrunās. Tas nozīmē efektīvāku pārdošanu un mārketingu un galu galā arī vairāk klientu. Kriss Matijs, uzņēmuma izpilddirektors un dibinātājs Versium

Paredzams analytics ļauj pārdošanas un mārketinga komandām iegūt vērtīgu ieskatu no vēsturiskiem klientu un CRM datiem, lai izstrādātu prognozēšanas modeļus.

Tradicionāli klientu attiecību pārvaldība (CRM) ir bijusi galvenokārt pasīva, reaktīvs darbplūsma. Tā kā alternatīvas ir naudas un laika tērēšana datu zinātniekiem vai nojausmai, reaktivitāte ir vismazāk riskanta pieeja. Paredzams analytics mēģina pārveidot pārdošanas un mārketinga CRM, samazinot risku un ļaujot mārketinga komandai proaktīvi rīkot viedas pārdošanas un mārketinga kampaņas.

Tālāk, paredzams analytics ļauj ģenerēt prognozējošos svina rādītājus gan B2C, gan B2B mārketinga perspektīvām, kas ļauj mārketinga un pārdošanas komandām koncentrēties uz lāzeru uz tiesības klientiem īstajā laikā, virzot viņus uz pareizajiem produktiem un pakalpojumiem. Šāda veida analytics ļauj lietotājiem ģenerēt un papildināt jaunus, ar lielu reklāmguvumu skaitu potenciālo klientu sarakstus, pamatojoties uz organizācijas esošajiem klientu profiliem, izmantojot patentētu datu kopu vai datu noliktavu.

Daži no lielo datu visbiežāk izmantotajiem gadījumiem analytics ir koncentrējušies uz atbildi uz jautājumu, Ko klients, visticamāk, iegādāsies? Nav pārsteidzoši, ka BI un analytics rīkus, datu zinātniekiem izstrādājot pielāgotus algoritmus uz iekšējām datu kopām, un pavisam nesen - mārketinga mākoņus, ko piedāvā tādi pakalpojumu sniedzēji kā Adobe, IBM, Oracle un Salesforce. Pēdējā gada laikā ir parādījies jauns spēlētājs ar pašapkalpošanās rīku, kas zem segas izmanto mašīnmācīšanos, kuru atbalsta patentēta datu kopa ar vairāk nekā vienu triljonu atribūtu. Uzņēmums [ir] Versium. Tonijs Baers, galvenais analītiķis olšūna

Paredzams analytics patērētāju uzvedība ir labi apdzīvota joma, sacīja Bīrs. Tomēr, pamatojoties uz atziņu, ka dati ir karalis, viņš piedāvā, ka tādi risinājumi kā Versium ir pārliecinoša alternatīva, jo tie nodrošina piekļuvi plašam patērētāju un biznesa datu krātuvei ar platformu, kurā iekļauta mašīnmācīšanās, lai palīdzētu tirgotājiem prognozēt klientu uzvedību.

Par Versiumu

Versium nodrošina automatizētu paredzamo analytics risinājumi, kas nodrošina efektīvu datu izlūkošanu ātrāk, precīzāk un par nelielu daļu no dārgu datu zinātnes komandu vai profesionālu pakalpojumu organizāciju pieņemšanas izmaksām.

Versium risinājumi izmanto uzņēmuma plašo LifeData® noliktavu, kurā ir vairāk nekā 1 triljons patērētāja un biznesa datu atribūtu. LifeData® satur gan tiešsaistes, gan bezsaistes uzvedības datus, tostarp sociālās un grafiskās detaļas, reāllaika datus, kas balstīti uz notikumiem, pirkuma intereses, finanšu informāciju, darbības un prasmes, demogrāfisko informāciju un daudz ko citu. Šie atribūti tiek saskaņoti ar uzņēmuma iekšējiem datiem un tiek izmantoti mašīnmācīšanās modeļos, lai uzlabotu klientu piesaistīšanu, noturēšanu, savstarpēju pārdošanu un mārketinga darbību pārdošanu.

Uzziniet vairāk par Versium Predict

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.