Förstå dina kunders behov med förutsägbar analys

Predictive Analytics

För många försäljnings- och marknadsföringspersonal är det en ständig kamp för att få fram handlingsbar insikt från befintlig data. Den krossande volymen av inkommande data kan vara skrämmande och helt överväldigande, och det kan vara en skrämmande uppgift att försöka extrahera den sista uns av värdet, eller till och med bara de viktigaste insikterna.

Tidigare var alternativen få:

  • Hyra datavetare. Tillvägagångssättet att få professionella dataanalytiker att analysera data och komma tillbaka med svar kan vara dyrt och tidskrävande, tugga upp veckor eller till och med månader och ibland bara återvända till tvivelaktiga resultat.
  • Lita på din magkänsla. Historien har visat att effekten av dessa resultat kan bli ännu mer tveksam.
  • Vänta och se vad som händer. Detta reaktiva tillvägagångssätt kan lämna en organisation i miasma att konkurrera med alla andra som har tagit samma inställning.

Prediktiv analys har knäckt det kollektiva medvetandet hos företagsförsäljare och marknadsföringspersonal, vilket gör det möjligt för dem att utveckla och finjustera blypoängmodeller som optimerar kampanjprestanda.

Förutsägande analytics tekniken har förändrat sättet företag förstår, utvärderar och engagerar sina nuvarande och potentiella kunder med hjälp av AI och maskininlärning, och det genomgår en betydande utveckling i hur sälj- och marknadsföringspersonal analyserar och extraherar värdet från sina data. Detta har lett till ytterligare recept analytics utveckling inom design och användning av verktyg som mer effektivt och djupare utnyttjar data om företagets kunder och deras behov.

Förutsägande analytics bygger vidare på att utnyttja maskininlärning och AI för att snabbt montera anpassade förutsägbara modeller. Dessa modeller möjliggör lead-poängsättning, ny leadgenerering och förbättrad lead-data genom att använda en organisations befintliga kund- och prospektdata och förutsäga hur dessa leads eller kunder kommer att engagera sig - allt innan försäljnings- och marknadsföringsaktiviteter till och med börjar.

Den nya tekniken, inbäddad i lösningar som Microsoft Dynamics 365 och Salesforce CRM, ger möjlighet att modellera kundbeteenden i timmar via användarvänliga processer som är automatiserade och inte kräver datavetare. Det möjliggör enkel testning av flera resultat och fördjupad kunskap om vilka leads som mest sannolikt kommer att köpa ett företags produkt, prenumerera på ett företags nyhetsbrev eller konvertera till en kund på andra sätt, liksom vilka leads som troligen aldrig kommer att köpa, oavsett hur mycket affären är sötad.

Denna djupa beteendekunskap gör det möjligt för marknadsförare att optimera kundupplevelsen genom att utnyttja kraften i maskininlärningsbaserade modeller, och både affärs- och konsumentdataegenskaper för att få robusta, insiktsfulla och förutsägbara blypoängmodeller. Omvandlingsfrekvensen kan öka med så mycket som 250-350 procent och ordervärden per enhet upp med så mycket som 50 procent.

Prediktiv, proaktiv marknadsföring hjälper ett företag att inte bara förvärva mer kunder men bättre kunder.

Denna djupa analys leder till större förståelse för ett företag eller enskildes sannolikhet att köpa eller engagera sig, samtidigt som marknadsförare får tillgång till handlingsbar intelligens som i slutändan förutsäger framtida beteenden. Om sälj- och marknadsföringsteam kan få inblick i sina kunders nuvarande och potentiella framtida beteende är det mer troligt att de presenterar de tjänster och produkter som kommer att tilltala dem. Och det betyder mer effektiv försäljning och marknadsföring och i slutändan fler kunder. Chris Matty, VD och grundare av Versium

Förutsägande analytics gör det möjligt för sälj- och marknadsföringsteam att hämta värdefull insikt från historiska kund- och CRM-data för att utforma förutsägbara modeller.

Traditionellt har CRM (Customer Relationship Management) varit i stort sett passivt, reaktiva arbetsflöde. Med alternativen att spendera pengar och tid antingen på datavetare eller på en aning är det minst riskabelt att vara reaktiv. Förutsägande analytics försöker förändra CRM för försäljning och marknadsföring genom att minimera risken och låta ett marknadsföringsteam proaktivt köra intelligenta försäljnings- och marknadsföringskampanjer.

Vidare prediktiv analytics möjliggör generering av prediktiva leadpoäng för både B2C- och B2B-marknadsföringsutsikter som gör det möjligt för marknadsförings- och försäljningsteam att vara laserfokuserade på höger kunder vid precis rätt tidpunkt och riktar dem till rätt produkter och rätt tjänster. Dessa typer av analytics tillåta användare att skapa och utöka nya prospektlistor med hög omvandling baserat på en organisations befintliga kundprofiler genom att använda en egen datauppsättning eller datalager.

Några av de vanligaste användningsfallet med big data analytics har centrerat kring att svara på frågan, Vad är det mest troligt att kunden köper? Inte överraskande har detta blivit väl trampat av BI och analytics verktyg, av dataforskare som utvecklar anpassade algoritmer på interna datamängder, och mer nyligen, genom marknadsföringsmoln som erbjuds av leverantörer som Adobe, IBM, Oracle och Salesforce. Under det senaste året har en ny spelare dykt upp med ett självbetjäningsverktyg som, under omslaget, utnyttjar maskininlärning, stöds av en egen datauppsättning med mer än en biljon attribut. Företaget är Versium. Tony Baer, ​​huvudanalytiker vid Ovum

Förutsägande analytics om konsumentbeteende är ett välbefolkat område, säger Baer. Ändå baserat på insikten att data är kung, han erbjuder att lösningar som Versiums är ett övertygande alternativ eftersom de ger tillgång till ett stort lager av konsument- och affärsdata med en plattform som innehåller maskininlärning för att hjälpa marknadsförare att förutsäga kundbeteende.

Om Versium

Versium levererar automatiserad förutsägelse analytics lösningar, som ger användbar datainformation snabbare, mer exakt och till en bråkdel av kostnaden för att anställa dyra datavetenskapsteam eller professionella serviceorganisationer.

Versiums lösningar utnyttjar företagets omfattande LifeData®-lager, som innehåller mer än 1 biljon konsument- och affärsdataattribut. LifeData® innehåller både online och offline beteendedata inklusive social-grafiska detaljer, händelsebaserad data i realtid, köpintressen, finansiell information, aktiviteter och färdigheter, demografi och mer. Dessa attribut matchas till företagets interna data och används i maskininlärningsmodeller för att förbättra kundförvärv, lagring och korsförsäljning och marknadsföring.

Läs mer om Versium Predict

Vad tror du?

Den här sidan använder Akismet för att minska spam. Läs om hur din kommentardata behandlas.