Pochopení potřeb vašich zákazníků pomocí prediktivní analýzy

Prediktivní analýza

Pro mnoho prodejních a marketingových profesionálů je to neustálý boj o odvození veškerých proveditelných poznatků ze stávajících dat. Drtivý objem příchozích dat může být zastrašující a zcela ohromující a pokus o získání poslední unce hodnoty nebo dokonce jen klíčových poznatků z těchto dat může být skličující úkol.

V minulosti bylo možností málo:

  • Najměte si datové vědce. Přístup k tomu, aby profesionální analytici dat analyzovali data a vrátili se s odpověďmi, může být nákladný a časově náročný, žvýkat týdny nebo dokonce měsíce a někdy stále přinést jen pochybné výsledky.
  • Důvěřujte svým vnitřnostem. Historie ukazuje, že účinnost těchto výsledků může být ještě pochybnější.
  • Počkejte a uvidíte, co se stane. Tento reaktivní přístup může organizaci nechat v miasmatu soutěžit se všemi ostatními, kteří zaujali stejný přístup.

Prediktivní analytika prolomili kolektivní vědomí profesionálů podnikového prodeje a marketingu a umožnili jim vyvinout a doladit modely bodování olova, které optimalizují výkon kampaně.

Prediktivní analytika technologie transformovala způsob, jakým podniky chápou, hodnotí a zapojují své současné a potenciální klienty pomocí AI a strojového učení, a prochází významným vývojem v tom, jak prodejní a marketingoví odborníci analyzují a získávají hodnotu z jejich dat. To vedlo k dalšímu normativnímu analytika vývoj v oblasti designu a nasazení nástrojů, které efektivněji a hlouběji využívají údaje o zákaznících podniku a jejich potřebách.

Prediktivní analytika dále staví na využití strojového učení a AI k rychlému sestavení prediktivních modelů na míru. Tyto modely umožňují bodování potenciálních zákazníků, generování nových potenciálních zákazníků a vylepšená data o potenciálních zákaznících pomocí existujících údajů o zákaznících a prospektech organizace a předpovídání zapojení těchto potenciálních zákazníků nebo zákazníků - to vše ještě před zahájením prodejních a marketingových aktivit.

Nová technologie zabudovaná do řešení, jako je Microsoft Dynamics 365 a Salesforce CRMpřináší schopnost modelovat chování zákazníků během několika hodin prostřednictvím uživatelsky přívětivých procesů, které jsou automatizované a nevyžadují datové vědce. Umožňuje snadné testování více výsledků a pokročilé znalosti o tom, kteří potenciální zákazníci s největší pravděpodobností koupí produkt společnosti, přihlásí se k odběru firemního zpravodaje nebo převedou na zákazníka jinými způsoby, a také to, kteří potenciální zákazníci si pravděpodobně nikdy nekoupí jak moc je dohoda oslazena.

Tato hluboká znalost chování umožňuje obchodníkům optimalizovat zákaznickou zkušenost využitím síly modelů založených na strojovém učení a atributů obchodních i spotřebitelských dat k získání robustních, vhledných a prediktivních modelů bodování olova. Konverzní poměr se může zvýšit až o 250–350 procent a hodnoty objednávek na jednotku až o 50 procent.

Prediktivní a proaktivní marketing pomáhá podnikání nejen získávat vice zákazníci ale lepší zákazníků.

Tato hluboká analýza vede k lepšímu pochopení pravděpodobnosti firmy nebo jednotlivců k nákupu nebo zapojení, a zároveň poskytuje obchodníkům přístup k použitelným informacím, které nakonec předpovídají budoucí chování. Pokud prodejní a marketingové týmy získají přehled o současném a potenciálním budoucím chování svých zákazníků, pravděpodobně představí služby a produkty, které je osloví. A to znamená efektivnější prodej a marketing a nakonec více zákazníků. Chris Matty, generální ředitel a zakladatel společnosti Versium

Prediktivní analytika umožňuje prodejním a marketingovým týmům získávat cenné poznatky z historických dat zákazníků a CRM a navrhovat prediktivní modely.

Řízení vztahů se zákazníky (CRM) bylo tradičně do značné míry pasivní, reaktivní Pracovní postup. Vzhledem k tomu, že alternativami jsou utrácení peněz a času buď za datové vědce, nebo za tušení, je reaktivita nejméně riskantním přístupem. Prediktivní analytika se pokouší transformovat prodejní a marketingové CRM minimalizací rizika a umožněním marketingovému týmu proaktivně provozovat inteligentní prodejní a marketingové kampaně.

Dále prediktivní analytika umožňuje generování prediktivních skóre olova pro vyhlídky na B2C i B2B marketing, které umožňují laserovým zaměřením marketingových a prodejních týmů na vpravo zákazníkům ve správný čas a nasměrovat je ke správným produktům a správným službám. Tyto druhy analytika umožnit uživatelům generovat a rozšiřovat nové seznamy prospektů s vysokou konverzí na základě stávajících profilů zákazníků organizace využitím proprietární datové sady nebo datového skladu.

Některé z nejčastějších případů použití velkých dat analytika soustředili se kolem odpovědi na otázku, Co zákazník s největší pravděpodobností koupí? Není divu, že BI a analytika nástroje, datoví vědci vyvíjející vlastní algoritmy interních datových sad a nověji marketingové cloudy nabízené poskytovateli jako Adobe, IBM, Oracle a Salesforce. V uplynulém roce se objevil nový hráč se samoobslužným nástrojem, který pod kryty využívá strojové učení podporované proprietární datovou sadou s více než jedním bilionem atributů. Společnost [je] Versium. Tony Baer, ​​hlavní analytik ve společnosti Ovum

Prediktivní analytika o chování spotřebitelů je dobře osídlená oblast, uvedl Baer. Nicméně na základě poznání, že data jsou králemnabízí, že řešení, jako je Versium, jsou přesvědčivou alternativou, protože poskytují přístup k rozsáhlému úložišti spotřebitelských a obchodních dat s platformou, která zahrnuje strojové učení a pomáhá obchodníkům předvídat chování zákazníků.

O společnosti Versium

Versium poskytuje automatickou predikci analytika řešení, která poskytují použitelné datové inteligence rychleji, přesněji a za zlomek nákladů na pronájem drahých týmů pro datovou vědu nebo organizací profesionálních služeb.

Řešení Versium využívají rozsáhlý sklad společnosti LifeData®, který obsahuje více než 1 bilion atributů spotřebitelských a obchodních dat. LifeData® obsahuje údaje o chování online i offline, včetně sociálně-grafických podrobností, údajů o událostech v reálném čase, zájmů o nákupu, finančních informací, aktivit a dovedností, demografických údajů a dalších. Tyto atributy jsou porovnány s interními daty podniku a používají se v modelech strojového učení ke zlepšení akvizice zákazníků, retence a cross-sell a upsell marketingových aktivit.

Další informace o Versium Predict

Co si myslíte?

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