Forstå dine kunders behov med forudsigende analyse

Prediktiv Analytics

For mange salgs- og marketingfagfolk er det en konstant kamp for at få enhver handlingsbar indsigt fra eksisterende data. Det knusende volumen af ​​indgående data kan være skræmmende og helt overvældende, og forsøg på at udtrække den sidste ounce af værdien eller endda bare nøgleindsigten fra disse data kan være en skræmmende opgave.

Tidligere var mulighederne få:

  • Ansæt dataforskere. Metoden med at få professionelle dataanalytikere til at analysere data og komme tilbage med svar kan være dyrt og tidskrævende og tygge uger eller endda måneder og nogle gange stadig kun returnere tvivlsomme resultater.
  • Stol på din tarm. Historien har vist, at effektiviteten af ​​disse resultater kan være endnu mere tvivlsom.
  • Vent og se hvad der sker. Denne reaktive tilgang kan efterlade en organisation i miasma at konkurrere med alle andre, der har taget den samme tilgang.

Forudsigelig analyse har knækket den kollektive bevidsthed hos professionelle inden for salg og marketing, så de kan udvikle og finjustere blyscoringsmodeller, der optimerer kampagnens ydeevne.

Forudsigende analytics teknologien har transformeret den måde, virksomhederne forstår, evaluerer og engagerer deres nuværende og potentielle kunder ved hjælp af AI og machine learning, og det gennemgår en betydelig udvikling i, hvordan salgs- og marketingfagfolk analyserer og udvinder værdien fra deres data. Dette har ført til yderligere ordinerende analytics udvikling i design og implementering af værktøjer, der mere effektivt og dybere udnytter data om en virksomheds kunder og deres behov.

Forudsigende analytics bygger videre på at udnytte maskinlæring og AI til hurtigt at samle tilpassede forudsigelige modeller. Disse modeller muliggør leadscoring, generering af nye lead og forbedrede leaddata ved at bruge en organisations eksisterende kunde- og prospektdata og forudsige, hvordan disse kundeemner eller kunder vil engagere sig - alt før salg og marketingaktivitet overhovedet begynder.

Den nye teknologi, indlejret i løsninger som f.eks Microsoft Dynamics 365 og Salesforce CRM, leverer muligheden for at modellere kundeadfærd i timevis via brugervenlige processer, der er automatiserede og ikke kræver dataforskere. Det muliggør let test af flere resultater og avanceret viden om, hvilke kundeemner der mest sandsynligt køber en virksomheds produkt, abonnerer på et virksomheds nyhedsbrev eller konverterer til en kunde på andre måder, samt hvilke kundeemner sandsynligvis aldrig vil købe, uanset hvor meget aftalen er sødet.

Denne dybe adfærdsmæssige viden giver markedsførere mulighed for at optimere kundeoplevelsen ved at udnytte styrken i maskinindlæringsbaserede modeller og både forretnings- og forbrugerdataegenskaber for at få robuste, indsigtsfulde og forudsigelige leadscoringsmodeller. Konverteringsfrekvenser kan stige med så meget som 250-350 procent, og ordreværdier pr. Enhed steg med så meget som 50 procent.

Forudsigende, proaktiv markedsføring hjælper en virksomhed med ikke kun at erhverve sig mere kunder men bedre kunder.

Denne dybe analyse fører til større forståelse for en virksomhed eller enkeltpersoners sandsynlighed for at købe eller engagere sig, samtidig med at det giver markedsførere adgang til handlingsmæssig intelligens, der i sidste ende forudsiger fremtidig adfærd. Hvis salgs- og marketingteam kan få indsigt i deres kunders nuværende og potentielle fremtidige adfærd, er de mere tilbøjelige til at præsentere de tjenester og produkter, der vil appellere til dem. Og det betyder mere effektivt salg og marketing og i sidste ende flere kunder. Chris Matty, administrerende direktør og grundlægger af Versium

Forudsigende analytics gør det muligt for salgs- og marketingteam at hente værdifuld indsigt fra historiske kunde- og CRM-data til at designe forudsigelige modeller.

Traditionelt har CRM (Customer Relationship Management) været stort set passivt, reaktiv workflow. Med alternativerne at bruge penge og tid enten på dataforskere eller på en fornemmelse, er det mindst risikabelt at være reaktiv. Forudsigende analytics forsøger at transformere salg og marketing CRM ved at minimere risikoen og lade et marketingteam proaktivt køre intelligente salgs- og marketingkampagner.

Yderligere, forudsigende analytics muliggør generering af prædiktive leadscores for både B2C- og B2B-marketingudsigter, der gør det muligt for marketing- og salgsteam at være laserfokuseret på højre kunder på nøjagtigt det rigtige tidspunkt og dirigerer dem til de rigtige produkter og de rigtige tjenester. Disse slags analytics tillad brugere at generere og udvide nye prospektlister med høj konvertering baseret på en organisations eksisterende kundeprofiler ved at udnytte et proprietært datasæt eller datalager.

Nogle af de mest almindelige anvendelsestilfælde af big data analytics har centreret sig om at besvare spørgsmålet, Hvad er kunden mest sandsynligt at købe? Ikke overraskende er dette blevet gennemgået af BI og analytics værktøjer, af dataforskere, der udvikler brugerdefinerede algoritmer på interne datasæt, og for nylig ved markedsføring af skyer, der tilbydes af udbydere som Adobe, IBM, Oracle og Salesforce. I løbet af det sidste år er der opstået en ny spiller med et selvbetjeningsværktøj, der under dækkene udnytter maskinindlæring, bakket op af et databeskyttet datasæt med mere end en billion attributter. Virksomheden er Versium. Tony Baer, ​​hovedanalytiker hos ovum

Forudsigende analytics om forbrugeradfærd er et velbefolket felt, sagde Baer. Ikke desto mindre baseret på erkendelsen af, at data er konge, tilbyder han, at løsninger som Versiums er et overbevisende alternativ, fordi de giver adgang til et stort lager af forbruger- og virksomhedsdata med en platform, der inkorporerer maskinlæring for at hjælpe marketingfolk med at forudsige kundeadfærd.

Om Versium

Versium leverer automatisk forudsigelse analytics løsninger, der giver handlingsbar datainformation hurtigere, mere præcist og til en brøkdel af prisen for at ansætte dyre datavidenskabsteams eller professionelle serviceorganisationer.

Versiums løsninger udnytter virksomhedens omfattende LifeData® -lager, som indeholder mere end 1 billion forbruger- og forretningsdataattributter. LifeData® indeholder både online og offline adfærdsdata, herunder social-grafiske detaljer, hændelsesbaserede data i realtid, købsinteresser, økonomiske oplysninger, aktiviteter og færdigheder, demografi og mere. Disse attributter matches med en virksomheds interne data og bruges i maskinlæringsmodeller til at forbedre kundernes erhvervelse, fastholdelse og krydssalg og salg af marketingaktiviteter.

Lær mere om Versium Predict

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.