Inzicht in die behoeftes van u klante met voorspellende ontleding

Voorspellende Analytics

Vir baie verkoop- en bemarkingsprofessionele is dit 'n voortdurende stryd om toepaslike insigte uit bestaande data te verkry. Die verpletterende hoeveelheid inkomende data kan intimiderend en heeltemal oorweldigend wees, en 'n poging om die laaste greep van die waarde, of selfs net die belangrikste insigte, daaruit te haal, kan 'n uitdagende taak wees.

In die verlede was die opsies min:

  • Huur data-wetenskaplikes aan. Die benadering om professionele data-ontleders te kry om data te analiseer en terug te kom met antwoorde, kan duur en tydrowend wees, en dit kos weke of selfs maande, en soms lewer dit slegs twyfelagtige resultate op.
  • Vertrou u ingewande. Die geskiedenis het getoon dat die doeltreffendheid van hierdie resultate nog meer twyfelagtig kan wees.
  • Wag en kyk wat gebeur. Hierdie reaktiewe benadering kan 'n organisasie in die miasma laat meeding met almal wat dieselfde benadering volg.

Voorspellende ontleding het die kollektiewe bewussyn van professionele ondernemings vir verkope en bemarking geknak, wat hulle in staat gestel het om lei-puntemodelle te ontwikkel en te verfyn wat die prestasie van die veldtog optimaliseer.

voorspellende analytics tegnologie het die manier verander waarop ondernemings hul huidige en voornemende kliënte verstaan, evalueer en betrek met behulp van KI en masjienleer, en dit ondergaan 'n beduidende evolusie in die manier waarop professionele verkope en bemarking die waarde van hul data ontleed en onttrek. Dit het gelei tot verdere voorskrif analytics ontwikkelinge in die ontwerp en implementering van gereedskap wat data oor klante van 'n onderneming en hul behoeftes doeltreffender en dieper benut.

voorspellende analytics bou voort op die gebruik van masjienleer en KI, om vinnig voorspellende modelle op te stel. Hierdie modelle maak voorsiening vir loodscoring, generering van nuwe lood en verbeterde looddata deur gebruik te maak van die bestaande kliënte- en vooruitsigte-data van 'n organisasie en voorspelling van hoe die loods of klante daarby betrokke sal raak - alles nog voordat die verkoops- en bemarkingsaktiwiteit begin.

Die nuwe tegnologie, ingebed in oplossings soos Microsoft Dynamics 365 en Verkoopspersoneel CRM, bied die vermoë om klante se gedrag in ure te modelleer deur gebruikervriendelike prosesse wat outomaties is en wat nie data-wetenskaplikes benodig nie. Dit stel die maklike toetsing van veelvuldige uitkomste in staat en bevorder kennis van die potensiële potensiële potensiaal om 'n maatskappy se produk te koop, op 'n nuusbrief in te teken of om op ander maniere na 'n klant om te skakel, asook watter voorrade waarskynlik nooit sal koop nie, maak nie saak nie hoeveel die transaksie versoet is.

Hierdie diep gedragskennis stel bemarkers in staat om die kliënt se ervaring te optimaliseer deur gebruik te maak van die krag van masjienleergebaseerde modelle, sowel as sakegebruiks- en verbruikersdata-eienskappe om robuuste, insiggewende en voorspelbare leidrade te kry. Omskakelingskoerse kan met soveel as 250-350 persent styg, en die bestellingswaardes per eenheid met soveel as 50 persent.

Voorspellende, proaktiewe bemarking help 'n onderneming om nie net te verkry nie meer klante maar beter kliënte.

Hierdie diepgaande ontleding lei tot 'n groter begrip van die waarskynlikheid van 'n onderneming of individue om te koop of betrokke te raak, terwyl dit bemarkers ook toegang bied tot toepaslike intelligensie wat uiteindelik toekomstige gedrag voorspel. As verkoops- en bemarkingspanne insig kan kry in hul huidige en potensiële toekomstige gedrag van hul klante, sal hulle meer geneig wees om die dienste en produkte aan te bied wat hulle sal aanspreek. En dit beteken meer effektiewe verkope en bemarking, en uiteindelik meer klante. Chris Matty, uitvoerende hoof en stigter van Versium

voorspellende analytics stel verkoop- en bemarkingspanne in staat om waardevolle insigte uit historiese kliënte- en CRM-data te haal om voorspellende modelle te ontwerp.

Tradisioneel was kliëntverhoudingsbestuur (CRM) 'n groot mate passief, reaktiewe werkstroom. Die alternatiewe is om geld en tyd aan datawetenskaplikes of 'n voorgevoel te bestee, maar reaktief is die minste riskante benadering. Voorspellend analytics poog om CRM vir verkope en bemarking te transformeer deur die risiko te minimaliseer en 'n bemarkingspan toe te laat om intelligente verkoops- en bemarkingsveldtogte proaktief te voer.

Verder, voorspellend analytics kan die voorspelling van voorspellings vir beide B2C- en B2B-bemarkingsvooruitsigte genereer wat bemarkings- en verkoopspanne in staat stel om lasergerig te wees op die reg klante op presies die regte tyd en hulle na die regte produkte en regte dienste te lei. Hierdie soort analytics gebruikers in staat stel om nuwe prospekteerlyste met 'n hoë omskakeling te genereer en aan te vul op grond van die bestaande klantprofiele van 'n organisasie deur gebruik te maak van 'n eie datastel of datapakhuis.

Sommige van die mees algemene gebruiksgevalle van groot data analytics het gefokus om die vraag te beantwoord, Wat sal die klant waarskynlik koop? Dit is nie verbasend dat BI en analytics gereedskap, deur datawetenskaplikes wat persoonlike algoritmes op interne datastelle ontwikkel, en meer onlangs deur bemarkingswolke wat aangebied word deur verskaffers soos Adobe, IBM, Oracle en Salesforce. Die afgelope jaar het 'n nuwe speler ontstaan ​​met 'n selfdiensinstrument wat onder die dekmantel masjienleer gebruik, gerugsteun deur 'n eie datastel met meer as een triljoen eienskappe. Die maatskappy is Versium. Tony Baer, ​​hoofontleder by Ovum

voorspellende analytics oor verbruikersgedrag is 'n goed bevolkte veld, het Baer gesê. Nietemin, gebaseer op die besef dat data is koningHy bied aan dat oplossings soos Versium 'n dwingende alternatief is omdat dit toegang bied tot 'n uitgebreide bewaarplek van verbruikers- en besigheidsdata met 'n platform wat masjienleer bevat om bemarkers te help om die gedrag van klante te voorspel.

Oor Versium

Versium lewer outomatiese voorspelling analytics oplossings, wat vinniger, akkurater en teen 'n fraksie van die koste van die huur van duur datawetenskapspanne of professionele diensorganisasies vinnige data-intelligensie bied.

Versium se oplossings maak gebruik van die uitgebreide LifeData®-pakhuis van die maatskappy, wat meer as 1 triljoen verbruikers- en besigheidsdata-eienskappe bevat. LifeData® bevat sowel aanlyn as vanlyn gedragsdata, insluitend sosiale-grafiese besonderhede, intydse gegewensgebaseerde data, aankoopbelange, finansiële inligting, aktiwiteite en vaardighede, demografie en meer. Hierdie eienskappe word gekoppel aan die interne data van 'n onderneming en word gebruik in masjienleermodelle om kliënte se verkryging, behoud en kruisverkoop en bemarkingsaktiwiteite te verbeter.

Kom meer te wete oor Versium voorspel

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.