Odvodit čisté nové potenciální zákazníky: Identifikujte a pošlete nejlepší potenciální zákazníky v Salesforce

odvodit snímek obrazovky

Firmy se snaží interpretovat množství údajů o svých zákaznících a o tom, co je motivuje. Je téměř nemožné vidět les ze stromů, když se lidé soustředí na svůj systém záznamu vs. získávání užitečných poznatků ze všech signálů v různých systémech, jako jsou Salesforce, Marketo a Google Analytics, stejně jako nestrukturované zdroje z webu.

Jen málo společností má zdroje nebo odborné znalosti k těžbě svých dat a podání žádosti analytika které určují, kteří vyhlídky koupí jejich produkty a kdy. Ti, kteří se snaží vyřešit problém s olověným bodováním ve svých systémech automatizace marketingu, musí ručně definovat pravidla na základě jejich instinktu a malé podmnožiny aktivity uživatele.

A zatímco některé společnosti mají stálý proud příchozích potenciálních zákazníků, jiné závisí na odchozím prodeji a cíleném marketingu, který podporuje růst. Nejběžnějším přístupem je koupit velké seznamy pochybných potenciálních zákazníků a doufat, že najdete několik dobrých vyhlídek, ale to vyžaduje spoustu času a peněz.

Jak se v marketingové automatizaci liší prediktivní skórování od tradičního skórování olova?

Namísto manuálního přidávání bodů za danou akci používají naše modely hodnocení chování výkonné strojové učení k těžbě celého spektra dat o aktivitách na platformě marketingové automatizace společnosti. Prodejní a marketingové týmy pak mohou pomocí skóre chování předpovědět, které vyhlídky se v příštích třech týdnech převedou.

Jak to Infer řeší a existují nějaké osvědčené postupy spojené s implementací?

Po celou dobu cesty k zákazníkovi vytváříme přesné, statisticky ověřené předpovědi zákazníků, které společnostem pomáhají dosáhnout významného zvýšení míry výhry, konverzí potenciálních zákazníků, průměrných velikostí obchodů a opakujících se výnosů. Naše fit modely používají prediktivní analytika a pokročilé strojové učení, abychom zjistili, zda je někdo vhodný ke koupi určitého produktu, a naše modely chování určují, zda je pravděpodobné, že si koupí brzy.

Usoudit

Děláme to analýzou klíčových signálů - jako je obchodní model společnosti, prodejci technologií, relevantní nabídky pracovních míst, veřejné přihlášky, sociální přítomnost, aktivity na webu, údaje o automatizaci marketingu, údaje o používání produktů a další atributy. Zjistili jsme, že naši zákazníci odemknou největší hodnotu, když používají Infer nejen k filtrování a stanovení priorit svých potenciálních zákazníků, ale také k optimalizaci marketingových kampaní, zlepšení odchozích prodejů, vytváření inteligentní péče o zákazníky, navrhování dohod o úrovni služeb prodeje atd. Jeden klíč nejlepší Praxe, kterou jsme viděli u společností, je jednoduchá matice 4X4 fit a behaviorální skóre, která jim pomáhá rozvíjet programy kolem různých segmentů, například zasíláním nejvhodnějších potenciálních zákazníků s pravděpodobným nákupem přímo jejich nejlepším zástupcům.

Náš Odvodit čisté nové potenciální zákazníky nabídka poskytuje prodejním týmům nový zdroj vysoce kvalitních vyhlídek prostřednictvím partnerství s předními poskytovateli dat, jako je InsideView, a pomocí personalizovaných prediktivních modelů k identifikaci nejlépe vyhovujících potenciálních zákazníků společnosti. Marketingové týmy často používaly Infer k bodování seznamů potenciálních zákazníků samostatně, ale nyní si mohou přímo od nás zakoupit nové nové potenciální zákazníky, využívat naše specializované modely šité na míru pro získávání studených kontaktů a platit pouze za nejlepší účty.

Jaké jsou klíčové rozdíly Infer?

V prediktivním prostoru jsme jedineční z několika důvodů - především díky naší hluboké a soustředěné sadě šíleně inteligentních produktů pro prediktivní skórování. Naše DNA je tvořen silnou inženýrskou kulturou vycházející z Googlu, Microsoftu a Yahoo. Jsme hrdí na získávání dat a hledání oblastí, kde věda o datech může odemknout největší hodnotu pro B2B prodej a marketing.

Vyvodit proces

Posláním společnosti Infer je pomáhat společnostem růst pomocí síly datové vědy. Naše prediktivní inteligence pomáhá napájet řadu různých aplikací pro prodej a marketing:

  • Filtrování - Okamžitě identifikujte dobré vodiče a odfiltrujte veškerý hluk (špatné vodiče).
  • Prioritizace - Upřednostněte potenciální zákazníky, aby se prodej mohl soustředit na vyhlídky, které prokazují silné nákupní signály a pravděpodobně budou mít největší dopad na tržby.
  • Čisté nové potenciální zákazníky - Odchozí prodej pohonných hmot určením nejvhodnějších potenciálních zákazníků společnosti, kteří momentálně nejsou ve vaší databázi.
  • Živit - Monitorujte potenciální zákazníky v databázích, které vám pomohou poslat vyhlídky zpět do prodeje, jakmile se znovu zapojí.
  • Řídicí panely Exec - Proveďte rozhodování, sledujte nové trendy a sledujte, jak dobře generuje poptávka vaše potrubí.

Vzhledem k tomu, že naším cílem nikdy nebylo vybudovat poradenskou společnost, zůstali jsme laserově zaměřeni na výkon modelu a dosahování efektivních a opakovatelných výsledků pro naše zákazníky, na rozdíl od toho, že se budeme silně spoléhat na služby. Proto podporujeme konkurenceschopné pečení a necháme mluvit jak technickou, tak technickou dokonalost a výkon modelu.

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.