Asiakkaiden tarpeiden ymmärtäminen ennakoivan analyysin avulla

Ennakoiva Analytics

Monille myynti- ja markkinointiammattilaisille on jatkuvaa taistelua saada hyödyllisiä oivalluksia olemassa olevista tiedoista. Saapuvan tiedon murskaava määrä voi olla pelottava ja täysin ylivoimainen, ja yritys yrittää poimia arvon viimeinen unssi tai jopa vain tärkeimmät oivallukset tiedoista voivat olla pelottava tehtävä.

Aiemmin vaihtoehtoja oli vähän:

  • Palkkaa datatieteilijöitä. Lähestymistapa saada ammattitaitoiset analyytikot analysoimaan tietoja ja palata vastauksiin voi olla kallista ja aikaa vievää, pureskella viikkoja tai jopa kuukausia ja joskus silti vain tuottaa epäilyttäviä tuloksia.
  • Luota suolistoon. Historia on osoittanut, että näiden tulosten tehokkuus voi olla vielä epäilyttävämpi.
  • Odota ja katso mitä tapahtuu. Tämä reaktiivinen lähestymistapa voi jättää organisaation kilpailuun kaikkien muiden kanssa, jotka ovat omaksuneet saman lähestymistavan.

Ennustava analyysi ovat murtaneet yritysmyynnin ja markkinoinnin ammattilaisten kollektiivisen tietoisuuden antamalla heille mahdollisuuden kehittää ja hienosäätää lyijypisteytysmalleja, jotka optimoivat kampanjan suorituskyvyn.

Ennakoiva Analytics tekniikka on muuttanut tapaa, jolla yritykset ymmärtävät, arvioivat ja houkuttelevat nykyisiä ja potentiaalisia asiakkaitaan tekoälyn ja koneoppimisen avulla, ja siinä on tapahtumassa merkittävä kehitys, miten myynti- ja markkinoinnin ammattilaiset analysoivat ja poimivat arvon tiedoistaan. Tämä on johtanut määräämiseen Analytics sellaisten työkalujen suunnittelun ja käyttöönoton kehitys, jotka hyödyntävät tehokkaammin ja syvällisemmin tietoja yrityksen asiakkaista ja heidän tarpeistaan.

Ennakoiva Analytics perustuu edelleen koneoppimisen ja tekoälyn hyödyntämiseen räätälöityjen ennakoivien mallien kokoamiseksi nopeasti. Nämä mallit mahdollistavat liidipisteytyksen, uusien liidien luomisen ja parannetun liididatan käyttämällä organisaation olemassa olevia asiakas- ja potentiaalitietoja ja ennustamalla, miten nämä liidit tai asiakkaat sitoutuvat - ennen kuin myynti- ja markkinointitoiminta edes alkaa.

Uusi tekniikka, joka on upotettu esimerkiksi Microsoft Dynamics 365 että Salesforce CRM, antaa mahdollisuuden mallintaa asiakaskäyttäytymistä tunteina käyttäjäystävällisillä prosesseilla, jotka ovat automatisoituja eivätkä vaadi datatieteilijöitä. Se mahdollistaa useiden tulosten helpon testaamisen ja ennakkotiedon siitä, mitkä liidit todennäköisimmin ostavat yrityksen tuotteen, tilaavat yrityksen uutiskirjeen tai muuntavat asiakkaan muulla tavalla, samoin kuin mitkä liidit eivät todennäköisesti koskaan osta, riippumatta siitä kuinka paljon kauppa on makeutettu.

Tämä syvä käyttäytymistieto antaa markkinoijille mahdollisuuden optimoida asiakaskokemuksen hyödyntämällä koneoppimiseen perustuvien mallien voimaa ja sekä liike- että kuluttajatietomääreitä saadakseen vankat, oivaltavat ja ennakoivat lyijypisteytysmallit. Muuntokurssit voivat nousta jopa 250-350 prosenttia ja yksikköyksikköarvot jopa 50 prosenttia.

Ennakoiva, ennakoiva markkinointi auttaa yritystä paitsi hankkimaan lisää asiakkaita, mutta paremmin asiakkaita.

Tämä syvällinen analyysi johtaa parempaan ymmärrykseen yrityksen tai yksilöiden todennäköisyydestä ostaa tai harjoittaa, samalla kun se tarjoaa markkinoijille pääsyn käytännölliseen älykkyyteen, joka lopulta ennustaa tulevan käyttäytymisen. Jos myynti- ja markkinointitiimit voivat saada käsityksen asiakkaidensa nykyisestä ja mahdollisesta tulevasta käyttäytymisestä, he esittelevät todennäköisemmin heitä kiinnostavia palveluja ja tuotteita. Tämä tarkoittaa tehokkaampaa myyntiä ja markkinointia ja viime kädessä enemmän asiakkaita. Chris Matty, toimitusjohtaja ja perustaja Versium

Ennakoiva Analytics mahdollistaa myynti- ja markkinointitiimien saada arvokkaita näkemyksiä aiemmista asiakas- ja CRM-tiedoista ennustavien mallien suunnitteluun.

Asiakassuhteiden hallinta (CRM) on perinteisesti ollut pitkälti passiivista, reagoiva työnkulku. Kun vaihtoehtoja ovat rahan ja ajan käyttäminen joko datatieteilijöille tai aavistus, reaktiivisuus on vähiten riskialtis lähestymistapa. Ennakoiva Analytics yrittää muuttaa myynnin ja markkinoinnin CRM: ää minimoimalla riskit ja sallimalla markkinointitiimin toteuttaa ennakoivasti älykkäitä myynti- ja markkinointikampanjoita.

Lisäksi ennakoiva Analytics mahdollistaa ennustavien lyijypisteiden muodostamisen sekä B2C- että B2B-markkinointimahdollisuuksille, joiden avulla markkinointi- ja myyntitiimit voivat keskittyä laseriin oikein asiakkaita juuri oikeaan aikaan, ohjaamalla heidät oikeisiin tuotteisiin ja palveluihin. Tällaisia Analytics antaa käyttäjille mahdollisuuden luoda ja täydentää uusia, paljon konversioita tuottavia potentiaaliluetteloita organisaation olemassa olevien asiakasprofiilien perusteella hyödyntämällä omaa tietojoukkoa tai tietovarastoa.

Jotkut yleisimmistä isojen tietojen käyttötapauksista Analytics ovat keskittyneet kysymykseen vastaamiseen, Mitä asiakas todennäköisesti ostaa? Ei ole yllättävää, että BI ja Analytics työkalut, datatieteilijät, jotka kehittävät mukautettuja algoritmeja sisäisiin tietojoukoihin, ja viime aikoina markkinoimalla pilviä, joita tarjoavat esimerkiksi Adobe, IBM, Oracle ja Salesforce. Kuluneen vuoden aikana on tullut uusi pelaaja, jolla on itsepalvelutyökalu, joka kannen alla valjastaa koneoppimisen, jota tukee oma tietojoukko, jossa on enemmän kuin yksi biljoona attribuuttia. Yritys [on] Versium. Tony Baer, ​​johtava analyytikko osoitteessa Munasolu

Ennakoiva Analytics kuluttajakäyttäytyminen on hyvin asuttu kenttä, sanoi Baer. Siitä huolimatta ymmärtämisen perusteella data on kuningas, hän tarjoaa, että Versiumin kaltaiset ratkaisut ovat houkutteleva vaihtoehto, koska ne tarjoavat pääsyn laajaan kuluttaja- ja yritystietovarastoon alustalla, joka sisältää koneoppimisen, jotta markkinoijat voivat ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä.

Tietoa henkilöstä Versium

Versium toimittaa automatisoidun ennakoivan Analytics ratkaisut, jotka tarjoavat toimivan datan älykkyyden nopeammin, tarkemmin ja murto-osalla kalliiden tietojenkäsittelytiimien tai asiantuntijapalveluyritysten palkkaamisesta.

Versiumin ratkaisut hyödyntävät yrityksen laajaa LifeData®-varastoa, joka sisältää yli biljoonaa kuluttaja- ja yritystietomääritettä. LifeData® sisältää sekä online- että offline-käyttäytymistietoja, mukaan lukien sosiaalis-graafiset yksityiskohdat, reaaliaikaiset tapahtumapohjaiset tiedot, osto-edut, taloudelliset tiedot, aktiviteetit ja taidot, väestötiedot ja paljon muuta. Nämä attribuutit sovitetaan yrityksen sisäisiin tietoihin ja niitä käytetään koneoppimismalleissa asiakkaiden hankinnan, säilyttämisen sekä ristimyynnin ja markkinointitoiminnan parantamiseksi.

Lisätietoja Versium Predict -sovelluksesta

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.