Разуменне патрэбаў вашых кліентаў з дапамогай прагнастычнай аналітыкі

Predictive Analytics

Для многіх спецыялістаў па продажах і маркетынгу пастаянна змагаюцца за тое, каб атрымаць нейкую дзейсную інфармацыю з існуючых дадзеных. Знішчальны аб'ём паступаючых дадзеных можа палохаць і цалкам ашаламляць, і спроба выцягнуць з гэтых дадзеных апошнюю ўнцыю значэння, альбо нават проста ключавыя звесткі, можа быць складанай задачай.

У мінулым варыянтаў было мала:

  • Наймаць навукоўцаў дадзеных. Падыход прымусіць прафесійных аналітыкаў дадзеных аналізаваць дадзеныя і вяртацца з адказамі можа быць дарагім і працаёмкім, раз'ядаць тыдні ці нават месяцы, а часам усё роўна прыводзіць толькі да сумніўных вынікаў.
  • Давярайце кішцы. Гісторыя паказала, што эфектыўнасць гэтых вынікаў можа быць яшчэ больш сумнеўнай.
  • Пачакайце і паглядзіце, што будзе. Такі рэактыўны падыход можа прывесці арганізацыю да канкурэнцыі з усімі астатнімі, хто прытрымліваўся такога ж падыходу.

прагнастычная аналітыка зламалі калектыўную свядомасць спецыялістаў па продажах і маркетынгу прадпрыемстваў, што дазволіла ім распрацоўваць і ўдасканальваць мадэлі падліку балаў, якія аптымізуюць эфектыўнасць кампаніі.

Прагнастычны аналітыка Тэхналогія змяніла спосаб разумення, ацэнкі і ўцягвання сваіх цяперашніх і будучых кліентаў з выкарыстаннем штучнага інтэлекту і машыннага навучання, і яна перажывае значную эвалюцыю ў тым, як спецыялісты па продажах і маркетынгу аналізуюць і атрымліваюць каштоўнасць з іх дадзеных. Гэта прывяло да далейшага прадпісання аналітыка распрацоўкі ў галіне распрацоўкі і ўкаранення інструментаў, якія больш эфектыўна і глыбока выкарыстоўваюць дадзеныя пра кліентаў прадпрыемства і іх патрэбы.

Прагнастычны аналітыка дадаткова абапіраецца на выкарыстанне машыннага навучання і штучнага інтэлекту для хуткай зборкі індывідуальных мадэляў прагназавання. Гэтыя мадэлі дазваляюць падлічыць колькасць патэнцыяльных кліентаў, генераваць новыя і пашыраныя дадзеныя аб патэнцыяльных кліентах, выкарыстоўваючы існуючыя ў арганізацыі дадзеныя аб кліентах і патэнцыяльных кліентах, а таксама прагназаваць, як будуць удзельнічаць гэтыя патэнцыйныя кліенты альбо кліенты - усё яшчэ да таго, як пачнецца продаж і маркетынгавая дзейнасць.

Новая тэхналогія, убудаваная ў такія рашэнні, як Microsoft Dynamics 365 і CRM Salesforce, забяспечвае магчымасць мадэляваць паводзіны кліентаў на працягу некалькіх гадзін з дапамогай зручных працэсаў, якія аўтаматызаваны і не патрабуюць навукоўцаў дадзеных. Гэта дазваляе лёгка праверыць некалькі вынікаў і папярэдне даведацца пра тое, якія патэнцыйныя кліенты, хутчэй за ўсё, купляюць прадукт кампаніі, падпісваюцца на інфармацыйны бюлетэнь кампаніі ці ператвараюцца ў кліента іншымі спосабамі, а таксама, якія патэнцыйныя кліенты, верагодна, ніколі не купяць, незалежна наколькі здзелка падсалоджана.

Гэтыя глыбокія паводніцкія веды дазваляюць маркетолагам аптымізаваць кліенцкі досвед, выкарыстоўваючы магутнасць мадэляў машыннага навучання, а таксама атрыбуты бізнес-дадзеных і спажывецкіх дадзеных, каб атрымаць надзейныя, праніклівыя і прагназуючыя мадэлі падліку балаў. Каэфіцыент канверсіі можа павялічыцца на 250-350 працэнтаў, а кошт замовы на адзінку вырасце на 50 адсоткаў.

Прагназацыйны, актыўны маркетынг дапамагае бізнесу не толькі набываць больш кліенты але лепш кліентаў.

Гэты глыбокі аналіз прыводзіць да больш глыбокага разумення верагоднасці бізнэсу альбо прыватных асоб купляць альбо займацца, а таксама прадастаўляе маркетолагам доступ да дзейснай інфармацыі, якая ў рэшце рэшт прадказвае будучае паводзіны. Калі каманды па продажах і маркетынгу змогуць зразумець бягучае і патэнцыяльнае паводзіны сваіх кліентаў, яны, хутчэй за ўсё, прадставяць паслугі і прадукты, якія ім спадабаюцца. А гэта азначае больш эфектыўныя продажы і маркетынг, а ў канчатковым рахунку і больш кліентаў. Крыс Мэтці, генеральны дырэктар і заснавальнік кампаніі Версія

Прагнастычны аналітыка дазваляе групам продажаў і маркетынгу атрымліваць каштоўныя звесткі з гістарычных дадзеных кліентаў і CRM для распрацоўкі мадэляў прагназавання.

Традыцыйна кіраванне ўзаемаадносінамі з кліентамі (CRM) было ў асноўным пасіўным, рэактыўны працоўны працэс. Калі альтэрнатывы - марнаваць грошы і час альбо на навукоўцаў, альбо на прадчуванне, рэактыўнасць - гэта найменш рызыкоўны падыход. Прадказальны аналітыка спрабуе трансфармаваць CRM для продажаў і маркетынгу, мінімізуючы рызыку і дазваляючы маркетынгавай камандзе актыўна праводзіць інтэлектуальныя кампаніі па продажах і маркетынгу.

Далей, прадказальны аналітыка дазваляе генераваць прагнозныя ацэнкі патэнцыялу для маркетынгавых перспектыў як B2C, так і B2B, якія дазваляюць камандам маркетынгу і продажаў сканцэнтравацца на права кліенты дакладна ў патрэбны час, накіроўваючы іх да патрэбных прадуктаў і патрэбных паслуг. Гэтыя віды аналітыка дазваляюць карыстальнікам ствараць і павялічваць новыя спісы перспектыў з высокай канверсіяй на аснове існуючых профіляў кліентаў арганізацыі, выкарыстоўваючы ўласны набор дадзеных або сховішча дадзеных.

Некаторыя з найбольш распаўсюджаных выпадкаў выкарыстання вялікіх дадзеных аналітыка сканцэнтраваліся вакол адказу на пытанне, Што кліент хутчэй за ўсё купіць? Не дзіўна, што BI і аналітыка інструментаў, даследчыкамі дадзеных, якія распрацоўваюць уласныя алгарытмы ўнутраных набораў дадзеных, і ў апошні час маркетынгавымі воблакамі, прапанаванымі такімі пастаўшчыкамі, як Adobe, IBM, Oracle і Salesforce. За апошні год з'явіўся новы плэер з інструментам самаабслугоўвання, які пад коўдрамі выкарыстоўвае машыннае навучанне, падмацаванае ўласным наборам дадзеных з больш чым адным трыльёнам атрыбутаў. Кампанія [з'яўляецца] Versium. Тоні Баер, галоўны аналітык кампаніі яйкаклетка

Прагнастычны аналітыка па паводзінах спажыўцоў - гэта добра заселеная сфера, сказаў Баер. Тым не менш, зыходзячы з таго, што дадзеныя цар, ён прапануе, што такія рашэнні, як Versium, з'яўляюцца пераканаўчай альтэрнатывай, паколькі яны забяспечваюць доступ да шырокага сховішча спажывецкіх і бізнес-дадзеных з платформай, якая ўключае машыннае навучанне, каб дапамагчы маркетолагам прадказаць паводзіны кліентаў.

Пра Versium

Версія забяспечвае аўтаматызаванае прагназаванне аналітыка рашэнні, якія забяспечваюць дзейсную інтэлектуальную інфармацыю хутчэй, дакладней і з невялікай доляй кошту найму дарагіх груп па навуцы дадзеных альбо арганізацый прафесійных службаў.

Рашэнні Versium выкарыстоўваюць шырокі склад LifeData®, які змяшчае больш за 1 трыльён атрыбутаў спажывецкіх і бізнес-дадзеных. LifeData® змяшчае як дадзеныя аб паводзінах у Інтэрнэце, так і ў аўтаномным рэжыме, уключаючы сацыяльна-графічныя дадзеныя, дадзеныя ў рэжыме рэальнага часу, дадзеныя аб пакупках, фінансавую інфармацыю, дзейнасць і навыкі, дэмаграфічныя дадзеныя і многае іншае. Гэтыя атрыбуты супадаюць з унутранымі дадзенымі прадпрыемства і выкарыстоўваюцца ў мадэлях машыннага навучання для паляпшэння прыцягнення кліентаў, утрымання і перакрыжаванай продажу і продажу маркетынгавай дзейнасці.

Даведайцеся больш пра Versium Predict

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.