Forstå kundenes behov med prediktiv analyse

Prediktiv Analytics

For mange salgs- og markedsføringsfagfolk er det en konstant kamp for å få ut hvilken som helst handlingsbar innsikt fra eksisterende data. Det knusende volumet av innkommende data kan være skremmende og helt overveldende, og det kan være en skremmende oppgave å prøve å hente ut den siste unse verdien, eller til og med bare nøkkelinnsikten, fra disse dataene.

Tidligere var alternativene få:

  • Ansett forskere. Tilnærmingen med å få profesjonelle dataanalytikere til å analysere data og komme tilbake med svar kan være dyrt og tidkrevende, tygge opp uker eller til og med måneder, og noen ganger fremdeles bare returnere tvilsomme resultater.
  • Stol på tarmen. Historien har vist at effekten av disse resultatene kan være enda mer tvilsom.
  • Vent og se hva som skjer. Denne reaktive tilnærmingen kan forlate en organisasjon i miasma å konkurrere med alle andre som har tatt samme tilnærming.

Prediktiv analyse har knekt den kollektive bevisstheten til profesjonelle salgs- og markedsføringsfagfolk, slik at de kan utvikle og finjustere blyscoringsmodeller som optimaliserer kampanjens ytelse.

Forutsigende analytics teknologien har transformert måten bedrifter forstår, evaluerer og engasjerer sine nåværende og potensielle kunder ved hjelp av AI og maskinlæring, og det gjennomgår en betydelig utvikling i hvordan salgs- og markedsføringsfagfolk analyserer og henter ut verdien fra dataene sine. Dette har ført til ytterligere forskrivning analytics utvikling i design og distribusjon av verktøy som mer effektivt og dypere utnytter data om bedriftens kunder og deres behov.

Forutsigende analytics videre bygger på utnyttelse av maskinlæring og AI, for raskt å sette sammen tilpassede prediktive modeller. Disse modellene muliggjør lead-scoring, generering av nye potensielle kunder og forbedrede potensielle data ved å bruke en organisasjons eksisterende kunde- og prospektdata og forutsi hvordan disse potensielle kunder eller kunder vil engasjere seg - alt før salgs- og markedsføringsaktivitet til og med begynner.

Den nye teknologien, innebygd i løsninger som Microsoft Dynamics 365 og Salesforce CRM, gir muligheten til å modellere kundeatferd i timevis via brukervennlige prosesser som er automatiserte og som ikke krever dataforskere. Det muliggjør enkel testing av flere utfall og forhåndskunnskap om hvilke potensielle kunder som mest sannsynlig vil kjøpe et selskaps produkt, abonnere på et selskapets nyhetsbrev eller konvertere til en kunde på andre måter, samt hvilke potensielle kunder som sannsynligvis aldri vil kjøpe, uansett hvor mye avtalen er søtet.

Denne dype atferdskunnskapen gir markedsførere muligheten til å optimalisere kundeopplevelsen ved å utnytte kraften til maskinlæringsbaserte modeller, og både forretnings- og forbrukerdataegenskaper for å få robuste, innsiktsfulle og prediktive blyscoringsmodeller. Konverteringsfrekvensen kan øke med så mye som 250-350 prosent, og ordrenivåene per enhet opp med så mye som 50 prosent.

Forutsigende, proaktiv markedsføring hjelper en bedrift ikke bare å skaffe seg mer kunder men bedre kunder.

Denne dype analysen fører til større forståelse av en virksomhet eller enkeltpersons sannsynlighet for å kjøpe eller engasjere seg, samtidig som markedsførere får tilgang til handlingsbar intelligens som til slutt forutsier fremtidig atferd. Hvis salgs- og markedsføringsteam kan få innsikt i kundenes nåværende og potensielle fremtidige atferd, er det mer sannsynlig at de presenterer tjenestene og produktene som vil appellere til dem. Og det betyr mer effektivt salg og markedsføring, og til slutt flere kunder. Chris Matty, administrerende direktør og grunnlegger av Versium

Forutsigende analytics gjør det mulig for salgs- og markedsføringsteam å hente ut verdifull innsikt fra historiske kunde- og CRM-data for å designe prediktive modeller.

Tradisjonelt har CRM (Customer Relationship Management) vært stort sett passivt, reaktiv arbeidsflyt. Med alternativene som å bruke penger og tid på dataforskere eller på en følelse, er det minst risikabelt å være reaktiv. Forutsigende analytics forsøker å transformere salgs- og markedsførings-CRM ved å minimere risikoen og la et markedsføringsteam proaktivt kjøre intelligente salgs- og markedsføringskampanjer.

Videre prediktiv analytics muliggjør generering av prediktive leadscores for både B2C- og B2B-markedsføringsutsikter som gjør det mulig for markedsførings- og salgsteam å være laserfokusert på ikke sant kunder til rett tid, og henvise dem til riktige produkter og riktige tjenester. Denne typen analytics tillate brukere å generere og utvide nye prospektlister med høy konvertering basert på organisasjonens eksisterende kundeprofiler ved å utnytte et proprietært datasett eller datalager.

Noen av de vanligste brukssakene med big data analytics har sentrert rundt å svare på spørsmålet, Hva er mest sannsynlig at kunden vil kjøpe? Ikke overraskende har dette blitt godt tråkket av BI og analytics verktøy, av dataforskere som utvikler egendefinerte algoritmer på interne datasett, og mer nylig, av markedsføringsskyer som tilbys av leverandører som Adobe, IBM, Oracle og Salesforce. I løpet av det siste året har en ny aktør dukket opp med et selvbetjeningsverktøy som, under dekslene, utnytter maskinlæring, støttet av et eget datasett med mer enn en billion attributter. Selskapet er Versium. Tony Baer, ​​hovedanalytiker ved ovum

Forutsigende analytics om forbrukeradferd er et godt befolket felt, sa Baer. Likevel, basert på erkjennelsen at data er konge, tilbyr han at løsninger som Versium er et overbevisende alternativ fordi de gir tilgang til et stort lager av forbruker- og forretningsdata med en plattform som inkluderer maskinlæring for å hjelpe markedsførere med å forutsi kundeatferd.

Om Versium

Versium leverer automatisert prediktiv analytics løsninger som gir handlingsbar datainformasjon raskere, mer nøyaktig og til en brøkdel av kostnadene ved å ansette dyre datavitenskapsteam eller profesjonelle tjenesteorganisasjoner.

Versiums løsninger utnytter selskapets omfattende LifeData®-lager, som inneholder mer enn 1 billion forbruker- og forretningsdataegenskaper. LifeData® inneholder både online og offline atferdsdata inkludert sosial-grafiske detaljer, sanntids hendelsesbasert data, kjøpsinteresser, finansiell informasjon, aktiviteter og ferdigheter, demografi og mer. Disse attributtene samsvares med bedriftens interne data, og brukes i maskinlæringsmodeller for å forbedre kundetilkjøp, oppbevaring og kryssalg og oppsalg av markedsføringsaktiviteter.

Lær mer om Versium Predict

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.