Kompreni la Bezonojn De Viaj Klientoj Per Antaŭdira Analitiko

Antaŭdira Analitiko

Por multaj profesiuloj pri vendado kaj merkatado, estas konstanta lukto akiri iujn agadajn informojn de ekzistantaj datumoj. La giganta volumo de envenantaj datumoj povas esti timiga kaj tute superforta, kaj provi ĉerpi la lastan uncon de la valoro, aŭ eĉ nur la ŝlosilajn informojn, de tiuj datumoj povas esti timiga tasko.

En la pasinteco la ebloj estis malmultaj:

  • Dungi sciencistojn pri datumoj. La aliro akiri profesiajn analizistojn pri datumoj kaj reveni kun respondoj povas esti multekosta kaj tempopostula, maĉante semajnojn aŭ eĉ monatojn, kaj kelkfoje ankoraŭ nur donante dubindajn rezultojn.
  • Fidu vian inteston. Historio montris, ke la efikeco de tiuj rezultoj povas esti eĉ pli dubinda.
  • Atendu kaj vidu, kio okazas. Ĉi tiu reaktiva aliro povas lasi organizon en la miasmo konkurenci kun ĉiuj aliaj, kiuj prenis la saman aliron.

Antaŭdira analitiko rompis la kolektivan konscion de profesiaj vendistoj kaj merkataj profesiuloj, ebligante al ili disvolvi kaj agordi plumbajn poentadajn modelojn, kiuj optimumigas kampanjan rendimenton.

Antaŭdira analytics teknologio transformis la manieron kiel entreprenoj komprenas, taksas kaj partoprenigas siajn nunajn kaj eventualajn klientojn uzante AI kaj maŝinlernadon, kaj ĝi spertas signifan evoluon en kiel profesiaj vendoj kaj merkatado analizas kaj ĉerpas la valoron de siaj datumoj. Ĉi tio kondukis al pli preskriba analytics evoluoj en la projektado kaj disfaldado de iloj, kiuj pli efike kaj pli profunde utiligas datumojn pri klientoj de entrepreno kaj iliaj bezonoj.

Antaŭdira analytics plue plulaboras per maŝina lernado kaj AI, por rapide kunmeti laŭmendajn prognozajn modelojn. Ĉi tiuj modeloj ebligas plumbajn poentadojn, nov-plumban generacion kaj plibonigitajn plumbajn datumojn per uzado de ekzistantaj klientoj kaj perspektivaj datumoj de organizo kaj prognozante kiel tiuj plumboj aŭ klientoj okupiĝos - ĉio antaŭ ol vendoj kaj merkataj agadoj eĉ komenciĝos.

La nova teknologio, enigita en solvoj kiel Microsoft Dynamics 365 kaj Vendistara CRM, liveras la kapablon modeligi kondutojn de klientoj en horoj per uzemaj procezoj aŭtomatigitaj kaj ne necesaj datumaj sciencistoj. Ĝi ebligas la facilan testadon de multnombraj rezultoj kaj antaŭan scion pri kiuj kondukantoj plej verŝajne aĉetos produkton de kompanio, abonos informan informilon aŭ transiros al kliento alimaniere, kaj kiuj kondukantoj probable neniam aĉetos, negrave kiom multe la interkonsento estas dolĉigita.

Ĉi tiu profunda kondutisma scio rajtigas merkatistojn optimumigi la klientan sperton per ekspluatado de la potenco de maŝin-lernaj bazitaj modeloj, kaj de komercaj kaj konsumantaj datumoj-atributoj por akiri fortikajn, komprenemajn kaj antaŭdirajn gvidajn poentajn modelojn. Konvertiĝaj impostoj povas pliiĝi ĝis 250-350 procentoj, kaj po-unuaj mendaj valoroj ĝis 50%.

Antaŭdira, iniciatema merkatado helpas kompanion ne nur akiri pli klientoj sed pli bone klientoj.

Ĉi tiu profunda analizo kondukas al pli granda kompreno pri entrepreno aŭ la probablo de individuoj aĉeti aŭ okupiĝi, dum ankaŭ provizante al merkatistoj aliron al praktikebla inteligenteco, kiu finfine antaŭdiras estontajn kondutojn. Se vendaj kaj merkataj teamoj povas kompreni la nunan kaj eblan estontan konduton de siaj klientoj, ili pli ofte prezentas la servojn kaj produktojn, kiuj allogos ilin. Kaj tio signifas pli efikajn vendojn kaj merkatadon, kaj finfine pli da klientoj. Chris Matty, ĉefoficisto kaj fondinto de Versio

Antaŭdira analytics ebligas vendajn kaj merkatajn teamojn ĉerpi valorajn informojn de historiaj klientaj kaj CRM-datumoj por desegni prognozajn modelojn.

Tradicie, Klienta Rilata Administrado (CRM) estis plejparte pasiva, reactiva laborfluo. Kun la alternativoj, ke oni elspezas monon kaj tempon aŭ pri datumaj sciencistoj aŭ pri intenco, esti reaktiva estas la malplej riska aliro. Antaŭdira analytics provas transformi vendon kaj merkatadon de CRM per minimumigo de la risko kaj permesado al merkata teamo aktive fari inteligentajn vendajn kaj merkatajn kampanjojn.

Plue, prognozema analytics ebligas la generadon de prognozaj plumbaj poentaroj por B2C kaj B2B-merkatigaj perspektivoj, kiuj ebligas merkatajn kaj vendajn teamojn esti lasero enfokusigitaj al la dekstra klientoj ĝuste en la ĝusta tempo, direktante ilin al la ĝustaj produktoj kaj ĝustaj servoj. Ĉi tiaj analytics permesi al uzantoj generi kaj pliigi novajn altkonvertajn perspektivajn listojn bazitajn sur la ekzistantaj klientaj profiloj de organizo per ekspluatado de propra datuma aro aŭ datuma magazeno.

Iuj el la plej oftaj uzokazoj de grandaj datumoj analytics centris respondi la demandon, Kion la kliento plej aĉetas? Ne surprize, ĉi tio estis bone tretita de BI kaj analytics iloj, fare de sciencistoj pri datumoj, kiuj disvolvas kutimajn algoritmojn pri internaj datumaroj, kaj lastatempe, per merkataj nuboj ofertitaj de provizantoj kiel Adobe, IBM, Oracle kaj Salesforce. Dum la pasinta jaro aperis nova ludanto kun memserva ilo, kiu sub la kovriloj utiligas maŝinan lernadon, subtenata de propra datumaro kun pli ol unu miliardo da atributoj. La kompanio [estas] Versium. Tony Baer, ​​ĉefanalizisto ĉe Ovolo

Antaŭdira analytics pri konduto de konsumanto estas bone loĝata kampo, diris Baer. Tamen, surbaze de la konstato, ke datumoj estas reĝo, li ofertas, ke solvoj kiel Versium estas konvinka alternativo, ĉar ili donas aliron al vasta deponejo da konsumantoj kaj komercaj datumoj kun platformo, kiu inkluzivas maŝinan lernadon, por helpi al merkatistoj antaŭdiri konduton de kliento.

Pri Versium

Versio liveras aŭtomatan antaŭdiron analytics solvoj, kiuj provizas prilaboreblan datuminteligentecon pli rapide, pli precize kaj kun frakcio de la kosto dungi multekostajn datumajn sciencajn teamojn aŭ profesiajn servajn organizaĵojn.

La solvoj de Versium utiligas la vastan magazenon LifeData® de la kompanio, kiu enhavas pli ol 1 bilionon da atributoj pri konsumantoj kaj komercaj datumoj. LifeData® enhavas kaj interretajn kaj eksterretajn kondutajn datumojn, inkluzive socia-grafikajn detalojn, realtempajn eventajn datumojn, aĉetajn interesojn, financajn informojn, agadojn kaj kapablojn, demografion kaj pli. Ĉi tiuj atributoj kongruas kun la internaj datumoj de entrepreno, kaj estas uzataj en maŝinaj lernaj modeloj por plibonigi klientan akiron, retenadon kaj krucvendon kaj vendadon de merkataj agadoj.

Lernu Pli Pri Versium Predict

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.