Pag-unawa sa Mga Kinakailangan ng Iyong Mga Customer sa Hulaang Analytics

Predictive Analytics

Para sa maraming mga propesyonal sa pagbebenta at marketing, ito ay isang pare-pareho na pakikibaka upang makuha ang anumang naaaksyong mga pananaw mula sa mayroon nang data. Ang pagdurog ng dami ng papasok na data ay maaaring maging nakakatakot at ganap na napakalaki, at pagtatangka na kunin ang huling onsa ng halaga, o kahit na ang mga pangunahing pananaw lamang, mula sa data na iyon ay maaaring maging isang nakakatakot na gawain.

Noong nakaraan, ang mga pagpipilian ay kakaunti:

  • Umarkila ng mga siyentipiko ng data. Ang diskarte ng pagkuha ng mga propesyonal na analista ng data upang pag-aralan ang data at bumalik sa mga sagot ay maaaring maging mahal at gugugol ng oras, ngumunguya ng mga linggo o kahit na buwan, at kung minsan ay nagbabalik lamang ng mga kaduda-dudang resulta.
  • Tiwala sa iyong gat. Ipinakita ng kasaysayan ang bisa ng mga resulta na maaaring maging mas kahina-hinala.
  • Maghintay at tingnan kung ano ang nangyayari. Ang reaktibong diskarte na ito ay maaaring mag-iwan ng isang samahan sa miasma ng pakikipagkumpitensya sa iba pa na kumuha ng parehong diskarte.

Mahuhulaan na analytics ay basag ang sama-sama ng kamalayan ng mga benta ng negosyo at mga propesyonal sa marketing, na nagbibigay-daan sa kanila upang bumuo at pagmultahin ang mga modelo ng pagmamarka ng tingga ng tunog na nag-optimize sa pagganap ng kampanya.

Mahuhulaan analitika Binago ng teknolohiya ang paraan ng pag-unawa ng mga negosyo, suriin at makisali sa kanilang kasalukuyan at prospective na kliyente na gumagamit ng AI at pag-aaral ng makina, at sumasailalim ito ng isang makabuluhang ebolusyon kung paano sinusuri at kinukuha ng mga propesyonal sa benta at marketing ang halaga mula sa kanilang data. Ito ay humantong sa karagdagang prescriptive analitika mga pagpapaunlad sa disenyo at paglawak ng mga tool na mas mabisa at mas malalim na nakakagamit ng data tungkol sa mga customer ng isang negosyo at kanilang mga pangangailangan.

Mahuhulaan analitika karagdagang pagbuo sa leveraging pag-aaral ng machine at AI, upang mabilis na tipunin ang na-customize na mga hulang modelo. Ang mga modelong ito ay nagbibigay-daan sa pagmamarka ng tingga, pagbuo ng bagong lead at pinahusay na data ng lead sa pamamagitan ng paggamit ng mayroon nang data ng customer at prospect ng isang organisasyon at pagtataya kung paano makikipag-ugnayan ang mga lead o customer na iyon - lahat bago pa man magsimula ang aktibidad sa pagbebenta at marketing.

Ang bagong teknolohiya, na naka-embed sa mga solusyon tulad ng Microsoft Dynamics 365 at Salesforce CRM, naghahatid ng kakayahang mag-modelo ng mga pag-uugali ng customer sa mga oras sa pamamagitan ng mga proseso na madaling gamitin ng mga gumagamit na awtomatiko at hindi nangangailangan ng mga siyentipiko ng data. Pinapayagan nito ang madaling pagsubok ng maraming mga kinalabasan at isulong na kaalaman kung aling mga lead ang malamang na bumili ng produkto ng isang kumpanya, mag-subscribe sa isang newsletter ng kumpanya, o i-convert sa isang customer sa iba pang mga paraan, pati na rin kung aling mga lead ang malamang na hindi bumili, kahit na kung magkano ang deal ay sweetened.

Ang malalim na kaalamang ito sa pag-uugali ay nagbibigay kapangyarihan sa mga marketer na i-optimize ang karanasan ng customer sa pamamagitan ng paggamit ng lakas ng mga modelo na batay sa pag-aaral ng makina, at parehong mga katangian ng data ng negosyo at consumer upang makakuha ng mga modelo ng pagmamarka ng tingga, matalino, at mahuhulaan. Ang mga rate ng conversion ay maaaring tumaas ng hanggang 250-350 porsyento, at ang mga halaga ng order ng bawat unit ay umabot ng hanggang 50 porsyento.

Ang prediksyon, proactive na marketing ay tumutulong sa isang negosyo na hindi lamang makakuha mas marami pang mga customer ngunit mas mabuti customer.

Ang malalim na pagsusuri na ito ay humahantong sa higit na pag-unawa sa posibilidad ng isang negosyo o indibidwal na bumili o makisali, habang nagbibigay din ng mga marketer ng access sa naaaksyong katalinuhan na sa huli hinuhulaan ang mga pag-uugali sa hinaharap. Kung ang mga pangkat ng benta at marketing ay maaaring makakuha ng pananaw sa kasalukuyan at potensyal na pag-uugali ng kanilang mga customer, mas malamang na ipakita nila ang mga serbisyo at produkto na aakit sa kanila. At nangangahulugan iyon ng mas mabisang benta at marketing, at sa huli ay mas maraming mga customer. Chris Matty, CEO at founder ng Versium

Mahuhulaan analitika nagbibigay-daan sa mga pangkat ng benta at marketing na kumuha ng mahahalagang pananaw mula sa makasaysayang data ng customer at CRM upang mag-disenyo ng mga hinuhulang modelo.

Ayon sa kaugalian, ang Customer Relation Management (CRM) ay naging isang higit na matuwid, reaktibo daloy ng trabaho Sa mga kahaliling paggugol ng pera at oras alinman sa mga siyentipiko ng data o sa isang kutob, ang pagiging reaktibo ay ang hindi gaanong mapanganib na diskarte. Mapanghula analitika pagtatangka na ibahin ang anyo ang mga benta at marketing CRM sa pamamagitan ng pagliit ng peligro at pahintulutan ang isang koponan sa marketing na aktibong patakbuhin ang mga matalinong kampanya sa pagbebenta at marketing.

Dagdag dito, mahuhulaan analitika nagbibigay-daan sa pagbuo ng mahuhulaan na mga marka ng tingga para sa parehong mga prospect ng B2C at B2B marketing na nagbibigay-daan sa mga koponan sa marketing at sales na maging laser na nakatuon sa karapatan mga customer sa tiyak na tamang oras, pagdidirekta sa kanila sa tamang mga produkto at tamang serbisyo. Ang mga ganitong uri ng analitika payagan ang mga gumagamit na bumuo at dagdagan ang mga bagong listahan ng prospect na may mataas na conversion batay sa mga umiiral nang profile ng customer ng isang organisasyon sa pamamagitan ng paggamit ng isang pagmamay-ari na hanay ng data o warehouse ng data.

Ang ilan sa mga pinaka-karaniwang kaso ng paggamit ng malaking data analitika nakasentro sa paligid ng pagsagot sa tanong, Ano ang malamang na bilhin ng customer? Hindi nakakagulat, ito ay naging maayos na landasan ng BI at analitika mga tool, ng mga siyentipiko ng data na bumubuo ng mga pasadyang algorithm sa mga panloob na hanay ng data, at mas kamakailan, sa pamamagitan ng mga ulap sa marketing na inaalok ng mga tagabigay tulad ng Adobe, IBM, Oracle, at Salesforce. Sa nakaraang taon, isang bagong manlalaro ang lumitaw na may isang tool sa self-service na, sa ilalim ng mga pabalat, gumagamit ng pag-aaral ng makina, na sinusuportahan ng isang pagmamay-ari na itinakda ng data na may higit sa isang trilyong mga katangian. Ang kumpanya [ay] Versium. Tony Baer, ​​Punong Tagapag-aral sa Ovum

Mahuhulaan analitika sa pag-uugali ng mamimili ay isang mahusay na populasyon na larangan, sinabi ni Baer. Gayunpaman, batay sa pagsasakatuparan na ang data ay hari, inaalok niya na ang mga solusyon tulad ng Versium's ay isang nakakahimok na kahalili sapagkat nagbibigay sila ng pag-access sa isang malawak na lalagyan ng data ng consumer at negosyo na may isang platform na isinasama ang pag-aaral ng makina upang matulungan ang mga marketer na mahulaan ang pag-uugali ng customer.

Tungkol sa Versium

Versium naghahatid ng awtomatikong mahuhulaan analitika mga solusyon, na nagbibigay ng mas mabilis na aksyon ng data na mas mabilis, mas tumpak at sa isang maliit na bahagi ng gastos ng pagkuha ng mga mamahaling koponan sa agham ng data o mga organisasyong pang-propesyonal na serbisyo.

Ang mga solusyon sa Versium ay nakakagamit ng malawak na bodega ng LifeData® ng kumpanya, na naglalaman ng higit sa 1 trilyong mga katangian ng data ng consumer at negosyo. Naglalaman ang LifeData® ng parehong online at offline na data ng pag-uugali kabilang ang mga detalye sa social-graphic, data na batay sa kaganapan sa real-time, mga interes sa pagbili, impormasyong pampinansyal, mga aktibidad at kasanayan, demograpiko at marami pa. Ang mga katangiang ito ay naitugma sa panloob na data ng isang negosyo, at ginagamit sa mga modelo ng pag-aaral ng makina upang mapabuti ang pagkuha, pagpapanatili at pag-cross-sell at pagbenta ng mga aktibidad sa marketing ng customer.

Matuto Nang Higit Pa Tungkol sa Versium Predict

Ano sa tingin ninyo?

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.