Memahami Keperluan Pelanggan Anda dengan Analisis Ramalan

Analisis ramalan

Bagi banyak profesional penjualan dan pemasaran, adalah perjuangan berterusan untuk mendapatkan pandangan yang dapat diambil dari data yang ada. Jumlah data masuk yang menghancurkan dapat menakutkan dan benar-benar luar biasa, dan berusaha untuk mengekstrak nilai terakhir, atau bahkan hanya pandangan penting, dari data tersebut dapat menjadi tugas yang menakutkan.

Pada masa lalu, pilihannya adalah sedikit:

  • Mengupah saintis data. Pendekatan untuk mendapatkan penganalisis data profesional untuk menganalisis data dan kembali dengan jawapan boleh menjadi mahal dan memakan masa, mengunyah minggu atau bahkan berbulan-bulan, dan kadang-kadang masih hanya menghasilkan hasil yang meragukan.
  • Percayai usus anda. Sejarah telah membuktikan keberkesanan hasil tersebut lebih meragukan.
  • Tunggu dan lihat apa yang berlaku. Pendekatan reaktif ini dapat meninggalkan organisasi dalam persaingan dengan orang lain yang menggunakan pendekatan yang sama.

Analisis ramalan telah memecahkan kesadaran kolektif para profesional penjualan dan pemasaran perusahaan, memungkinkan mereka mengembangkan dan menyesuaikan model pemarkahan petunjuk yang mengoptimumkan prestasi kempen.

Ramalan analisis teknologi telah mengubah cara perusahaan memahami, menilai dan melibatkan pelanggan semasa dan bakal mereka menggunakan pembelajaran AI dan mesin, dan ia mengalami evolusi yang signifikan dalam bagaimana profesional penjualan dan pemasaran menganalisis dan mengekstrak nilai dari data mereka. Ini menyebabkan preskriptif lebih jauh analisis perkembangan dalam reka bentuk dan penggunaan alat yang lebih berkesan dan lebih mendalam memanfaatkan data mengenai pelanggan dan keperluan syarikat.

Ramalan analisis seterusnya membina pembelajaran mesin dan AI, untuk mengumpulkan model ramalan yang disesuaikan dengan cepat. Model-model ini membolehkan pemarkahan petunjuk, penjanaan petunjuk baru dan data petunjuk yang ditingkatkan dengan menggunakan data pelanggan dan prospek organisasi yang ada dan meramalkan bagaimana petunjuk atau pelanggan tersebut akan terlibat - semuanya sebelum aktiviti penjualan dan pemasaran bermula.

Teknologi baru, disertakan dalam penyelesaian seperti Microsoft Dynamics 365 dan CRM Salesforce, memberikan kemampuan untuk memodelkan tingkah laku pelanggan dalam beberapa jam melalui proses yang mesra pengguna yang automatik dan tidak memerlukan saintis data. Ini memungkinkan pengujian yang mudah terhadap pelbagai hasil dan pengetahuan pendahuluan mengenai petunjuk yang kemungkinan besar akan membeli produk syarikat, melanggan buletin syarikat, atau menukar kepada pelanggan dengan cara lain, dan petunjuk mana yang kemungkinan besar tidak akan pernah dibeli, tidak kira berapa banyak perjanjian itu dipermanis.

Pengetahuan tingkah laku yang mendalam ini memungkinkan pemasar untuk mengoptimumkan pengalaman pelanggan dengan memanfaatkan kekuatan model berasaskan pembelajaran mesin, dan kedua-dua atribut data perniagaan dan pengguna untuk mendapatkan model pemarkahan petunjuk yang kuat, berwawasan, dan ramalan. Kadar penukaran boleh meningkat sebanyak 250-350 persen, dan nilai pesanan per unit meningkat sebanyak 50 persen.

Prediktif, pemasaran proaktif membantu perniagaan bukan sahaja memperoleh lebih pelanggan tetapi lebih baik pelanggan.

Analisis mendalam ini membawa kepada pemahaman yang lebih besar mengenai kemungkinan perniagaan atau individu untuk membeli atau terlibat, sementara juga memberi para pemasar akses kepada kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti yang akhirnya meramalkan perilaku masa depan. Sekiranya pasukan penjualan dan pemasaran dapat memperoleh gambaran mengenai tingkah laku pelanggan mereka saat ini dan berpotensi di masa depan, mereka lebih cenderung memberikan perkhidmatan dan produk yang akan menarik minat mereka. Ini bermaksud penjualan dan pemasaran yang lebih berkesan, dan akhirnya lebih banyak pelanggan. Chris Matty, Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas Versium

Ramalan analisis membolehkan pasukan penjualan dan pemasaran mengambil pandangan berharga dari data pelanggan dan data CRM untuk merancang model ramalan.

Secara tradisinya, Pengurusan Hubungan Pelanggan (CRM) sangat pasif, reaktif aliran kerja. Dengan alternatifnya adalah menghabiskan wang dan masa sama ada pada saintis data atau firasat, menjadi reaktif adalah pendekatan yang paling tidak berisiko. Ramalan analisis cuba mengubah CRM penjualan dan pemasaran dengan meminimumkan risiko dan membolehkan pasukan pemasaran menjalankan kempen pemasaran dan pemasaran pintar secara proaktif.

Selanjutnya, ramalan analisis membolehkan penjanaan skor prospek ramalan untuk prospek pemasaran B2C dan B2B yang membolehkan pasukan pemasaran dan penjualan menjadi fokus laser pada kanan pelanggan pada waktu yang tepat, mengarahkan mereka ke produk dan perkhidmatan yang betul. Ini jenis analisis membolehkan pengguna membuat dan menambah senarai prospek baru dengan penukaran tinggi berdasarkan profil pelanggan organisasi yang ada dengan memanfaatkan set data proprietari atau gudang data.

Beberapa kes penggunaan data besar yang paling biasa analisis telah berpusat menjawab soalan, Apakah yang paling mungkin dibeli oleh pelanggan? Tidak menghairankan, ini telah dilalui oleh BI dan analisis alat, oleh saintis data yang mengembangkan algoritma khusus pada set data dalaman, dan baru-baru ini, dengan pemasaran awan yang ditawarkan oleh penyedia seperti Adobe, IBM, Oracle, dan Salesforce. Sepanjang tahun lalu, pemain baru telah muncul dengan alat layan diri yang, di bawah penutup, memanfaatkan pembelajaran mesin, yang disokong oleh kumpulan data proprietari dengan lebih dari satu trilion atribut. Syarikat itu ialah Versium. Tony Baer, ​​Penganalisis Utama di ovum

Ramalan analisis mengenai tingkah laku pengguna adalah bidang yang dihuni ramai, kata Baer. Walaupun begitu, berdasarkan kesedaran bahawa data adalah raja, dia menawarkan bahawa penyelesaian seperti Versium adalah alternatif yang menarik kerana mereka menyediakan akses ke repositori data pengguna dan perniagaan dengan platform yang menggabungkan pembelajaran mesin untuk membantu pemasar meramalkan tingkah laku pelanggan.

Mengenai Versium

Versium memberikan ramalan automatik analisis penyelesaian, yang memberikan kecerdasan data yang dapat ditindaklanjuti dengan lebih cepat, lebih tepat dan sebahagian kecil daripada kos pengambilan pasukan sains data yang mahal atau organisasi perkhidmatan profesional.

Penyelesaian Versium memanfaatkan gudang LifeData® syarikat yang luas, yang mengandungi lebih dari 1 trilion atribut data pengguna dan perniagaan. LifeData® mengandungi data tingkah laku dalam talian dan luar talian termasuk perincian grafik sosial, data berdasarkan peristiwa masa nyata, minat pembelian, maklumat kewangan, aktiviti dan kemahiran, demografi dan banyak lagi. Atribut-atribut ini dipadankan dengan data internal perusahaan, dan digunakan dalam model pembelajaran mesin untuk meningkatkan perolehan pelanggan, pengekalan dan penjualan silang dan penjualan pemasaran.

Ketahui Lebih Lanjut Mengenai Ramalan Versium

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.