De behoeften fan jo klanten begripe mei foarsizzende analyses

Prediktyf Analytics

Foar in protte professionals yn ferkeap en marketing is it in konstante striid om alle handige ynsjoggen út besteande gegevens te heljen. It ferpletterjende folume fan ynkommende gegevens kin yntimidearjend en folslein oerweldigjend wêze, en besykje de lêste ounce fan 'e wearde, of sels allinich de kaaiynljochtingen, út dy gegevens te heljen kin in drege taak wêze.

Yn it ferline wiene de opsjes pear:

  • Data wittenskippers ynhiere. De oanpak fan it krijen fan profesjonele data-analysten om gegevens te analysearjen en werom te kommen mei antwurden kin djoer en tiidslinend wêze, wiken of sels moannen opknuie, en soms noch mar dubieuze resultaten werombringe.
  • Fertrou jo darm, Skiednis hat toand dat de effektiviteit fan dy resultaten noch dubieuzer kin wêze.
  • Wachtsje en sjoch wat der bart, Dizze reaktive oanpak kin in organisaasje yn 'e miasma litte fan konkurrearje mei elkenien dy't deselde oanpak hat nommen.

Foarsichtige analytyk hawwe it kollektive bewustwêzen fan profesjonele ferkeap- en marketingprofessionals kreake, sadat se lead-skoarmodellen ûntwikkelje en fine kinne dy't de prestaasjes fan 'e kampanje optimisearje.

Foarsichtich analytics technology hat transformearre de manier wêrop bedriuwen har hjoeddeistige en potensjele kliïnten begripe, evaluearje en belûke mei AI- en masine-learen, en it ûndergiet in wichtige evolúsje yn hoe ferkeap- en marketingprofessionals de wearde analysearje en útpakke út har gegevens. Dit hat laat ta fierdere foarskrift analytics ûntjouwingen yn it ûntwerp en de ynset fan ark dat gegevens effektiver en djipper brûkt oer klanten fan in bedriuw en har behoeften.

Foarsichtich analytics bout fierder op it brûken fan masine-learen en AI, om oanpaste foarsizzende modellen fluch te sammeljen. Dizze modellen kinne lead-skoare, generaasje fan nije lead en ferbettere lead-gegevens ynskeakelje troch de besteande klant- en prospectgegevens fan in organisaasje te brûken en te foarsizzen hoe't dy leads of klanten sille dwaande hâlde - alles foardat ferkeap- en marketingaktiviteit sels begjint.

De nije technology, ynbêde yn oplossingen lykas Microsoft Dynamics 365 en Salesforce CRM, levert de mooglikheid om gedrach fan klanten yn oeren te modelearjen fia brûkersfreonlike prosessen dy't automatysk binne en gjin gegevenswittenskippers nedich binne. It makket it maklik te testen fan meardere útkomsten en kennis foarôfgeand fan hokker leads it meast wierskynlik in produkt fan in bedriuw keapje, abonnearje op in bedriuwsnijsbrief, of op oare manieren konvertearje nei in klant, lykas hokker leads wierskynlik noait sille keapje, gjin saak hoefolle is de deal swiet.

Dizze djippe gedrachskennis stelt marketeers yn steat de klantûnderfining te optimalisearjen troch de krêft te brûken fan basearre op machine-learmodellen, en attributen foar saaklike en konsumintegegevens om robúste, ynsjochsume en foarsizzende lead-skoermodellen te krijen. Bekearingsraten kinne mei safolle as 250-350 prosint tanimme, en per-ienheid oarderwearden omheech mei safolle as 50 prosint.

Prediktyf, pro-aktyf marketing helpt in bedriuw net allinich te krijen mear klanten mar better klanten.

Dizze djippe analyze liedt ta grutter begryp fan 'e kâns fan in bedriuw as partikulieren om te keapjen of te belûken, wylst se ek marketeers tagong jouwe ta hannelbere yntelliginsje dy't úteinlik takomstgedrach foarseit. As ferkeap- en marketingteams ynsjoch kinne krije yn it hjoeddeiske en potensjele takomstgedrach fan har klanten, sille se faker de tsjinsten en produkten presintearje dy't har oansprekke. En dat betsjut effektiver ferkeap en marketing, en úteinlik mear klanten. Chris Matty, CEO en oprjochter fan Fersium

Foarsichtich analytics stelt ferkeap- en marketingteams yn steat weardefolle ynsjoggen te ûntfangen út histoaryske klant- en CRM-gegevens om foarsizzende modellen te ûntwerpen.

Tradysjoneel hat Customer Relationship Management (CRM) in foar in grut part passyf west, reaktyf workflow. Mei't de alternativen jild en tiid útjouwe oan gegevenswittenskippers as op in hunch, is reaktyf de minste risikofolle oanpak. Foarsizzend analytics besiket ferkeap- en marketing CRM te transformearjen troch it risiko te minimalisearjen en in marketingteam proaktyf yntelliginte ferkeap- en marketingkampanjes út te fieren.

Fierder, foarsizzend analytics makket it generearjen fan foarsizzende leadscores foar sawol B2C- as B2B-marketingperspektiven wêrtroch marketing- en ferkeapteams laser fokusje kinne op de rjochts klanten op krekt it juste tiid, rjochtsje se nei de juste produkten en juste tsjinsten. Dizze soarten fan analytics tastean brûkers nije prospektlisten te generearjen en oan te wreidzjen op basis fan de besteande klantprofilen fan in organisaasje troch gebrûk te meitsjen fan in eigen dataset of gegevenspakhús.

Guon fan 'e meast foarkommende gebrûk fan grutte gegevens analytics hawwe rjochte op it beantwurdzjen fan 'e fraach, Wat sil de klant it meast keapje? Net ferrassend is dit goed trochstrûpt troch BI en analytics ark, troch gegevenswittenskippers dy't oanpaste algoritmen ûntwikkelje op ynterne datasets, en mear resint, troch marketingwolken oanbean troch oanbieders lykas Adobe, IBM, Oracle en Salesforce. It ôfrûne jier is in nije spiler ûntstien mei in self-service-ark dat ûnder de dekken masjinelearen brûkt, stipe troch in eigen dataset mei mear as ien triljoen attributen. It bedriuw [is] Versium. Tony Baer, ​​haadanalyst by Ovum

Foarsichtich analytics oer konsumintegedrach is in goed befolke fjild, sei Baer. Dochs basearre op it besef dat gegevens is kening, Hy biedt oan dat oplossingen lykas Versium's in twingend alternatyf binne, om't se tagong jouwe ta in grutte repository fan konsumint- en saaklike gegevens mei in platfoarm dat masinelearen omfettet om marketeers te helpen it gedrach fan klanten te foarsizzen.

Oer Versium

Fersium leveret automatyske foarsizzend analytics oplossingen, dy't rapper, krekter en foar in fraksje fan 'e kosten foar it ynhieren fan djoere data science teams as profesjonele tsjinstenorganisaasjes aksjoneel gegevensynformaasje leverje.

De oplossings fan Versium brûke it wiidweidige LifeData®-pakhús fan it bedriuw, dat mear as 1 triljoen attributen foar konsumint en saaklike gegevens befettet. LifeData® befettet sawol online as offline gedrachsgegevens ynklusyf sosjale-grafyske details, real-time evenemint-basearre gegevens, oankeapbelangen, finansjele ynformaasje, aktiviteiten en feardigens, demografy en mear. Dizze attributen wurde oanpast oan 'e ynterne gegevens fan in ûndernimming, en wurde brûkt yn masinelearingsmodellen om marketingaktiviteiten te ferbetterjen, fêst te hâlden en te ferkeapjen en te ferkeapjen.

Mear ynformaasje oer Versium foarsizze

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.