Neue Leads ableiten: Identifizieren und senden Sie die besten Leads in Salesforce

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Unternehmen haben Probleme, Datenberge über ihre Kunden und deren Motivation zu interpretieren. Es ist fast unmöglich, den Wald von den Bäumen aus zu sehen, wenn sich die Benutzer auf ihr Aufzeichnungssystem konzentrieren und nützliche Erkenntnisse aus allen Signalen in unterschiedlichen Systemen wie Salesforce, Marketo und Google Analytics sowie aus unstrukturierten Quellen aus dem Web extrahieren.

Nur wenige Unternehmen verfügen über die Ressourcen oder das Fachwissen, um ihre Daten abzubauen und anzuwenden Analytik das bestimmt, welche Interessenten ihre Produkte wann kaufen werden. Diejenigen, die versuchen, die Herausforderung mit Lead Scoring in ihren Marketing-Automatisierungssystemen anzugehen, müssen manuell Regeln definieren, die auf ihrem Bauchgefühl und einer kleinen Teilmenge der Aktivitäten eines Benutzers basieren.

Während einige Unternehmen einen stetigen Strom von Inbound-Leads haben, sind andere auf Outbound-Verkäufe und gezieltes Marketing angewiesen, um das Wachstum voranzutreiben. Der gebräuchlichste Ansatz besteht darin, große Listen fragwürdiger Leads zu kaufen und einige gute Aussichten zu finden. Dies erfordert jedoch viel Zeit und Geld.

Wie unterscheidet sich Predictive Scoring von herkömmlichem Lead Scoring in der Marketingautomatisierung?

Anstatt manuell Punkte für eine bestimmte Aktion hinzuzufügen, verwenden unsere Verhaltensbewertungsmodelle leistungsstarkes maschinelles Lernen, um das gesamte Spektrum der Aktivitätsdaten innerhalb der Marketing-Automatisierungsplattform eines Unternehmens abzubauen. Vertriebs- und Marketingteams können dann anhand von Verhaltensbewertungen vorhersagen, welche potenziellen Kunden in den nächsten drei Wochen konvertieren werden.

Wie löst Infer das Problem und gibt es Best Practices für die Implementierung?

Wir erstellen während der gesamten Customer Journey genaue, statistisch nachgewiesene Kundenvorhersagen, mit denen Unternehmen signifikante Steigerungen bei Gewinnraten, Lead-Conversions, durchschnittlichen Geschäftsgrößen und wiederkehrenden Einnahmen erzielen können. Unsere Fit-Modelle verwenden Predictive Analytik und fortgeschrittenes maschinelles Lernen, um herauszufinden, ob jemand zum Kauf eines bestimmten Produkts geeignet ist, und unsere Verhaltensmodelle bestimmen, ob er wahrscheinlich bald kaufen wird.

Infer

Dazu analysieren wir wichtige Signale - wie das Geschäftsmodell eines Unternehmens, Technologieanbieter, relevante Stellenausschreibungen, öffentliche Einreichungen, soziale Präsenz, Website-Aktivitäten, Marketing-Automatisierungsdaten, Produktnutzungsdaten und andere Attribute. Wir haben festgestellt, dass unsere Kunden den größten Nutzen erzielen, wenn sie Infer verwenden, um nicht nur ihre Leads zu filtern und zu priorisieren, sondern auch Marketingkampagnen zu optimieren, den Outbound-Vertrieb zu verbessern, eine intelligente Lead-Pflege zu erstellen, Sales Service Level Agreements zu entwerfen usw. Ein Schlüssel am besten Wir haben gesehen, dass Unternehmen eine einfache 4X4-Matrix für Anpassungs- und Verhaltensbewertungen verwenden, mit deren Hilfe sie Programme für verschiedene Segmente entwickeln können, indem sie beispielsweise die am besten geeigneten, wahrscheinlich zu kaufenden Leads direkt an ihre Top-Mitarbeiter senden.

Unsere Schliessen Sie auf neue Netto-Leads Das Angebot bietet Verkaufsteams eine neue Quelle für qualitativ hochwertige Perspektiven, indem es mit Top-Datenanbietern wie InsideView zusammenarbeitet und personalisierte Vorhersagemodelle verwendet, um die am besten geeigneten Leads eines Unternehmens zu ermitteln. Marketingteams haben Infer oft verwendet, um selbst Lead-Listen zu erstellen. Jetzt können sie auch neue Netto-Leads direkt bei uns kaufen, unsere speziellen Modelle nutzen, um kalte Kontakte zu erzielen, und nur für die besten Konten bezahlen.

Was sind die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale von Infer?

Wir sind aus mehreren Gründen im Bereich der Vorhersage einzigartig - vor allem aufgrund unserer umfassenden und fokussierten Reihe von wahnsinnig intelligenten Produkten für die prädiktive Bewertung. Unsere DNA besteht aus einer starken Ingenieurkultur, die sich aus Google, Microsoft und Yahoo ergibt. Wir sind bösartig darin, Daten zu erfassen und Bereiche zu finden, in denen Data Science den größten Nutzen für B2B-Vertrieb und Marketing erzielen kann.

Infer-Prozess

Infers Mission ist es, Unternehmen dabei zu helfen, mit der Kraft der Datenwissenschaft zu wachsen. Unsere Predictive Intelligence unterstützt eine Reihe verschiedener Anwendungen für Vertrieb und Marketing:

  • Filterung - Identifizieren Sie sofort gute Kabel, während Sie das gesamte Rauschen herausfiltern (schlechte Kabel).
  • Priorisierung - Priorisieren Sie Leads, damit sich der Vertrieb auf potenzielle Kunden konzentrieren kann, die starke Kaufsignale aufweisen und wahrscheinlich die größten Auswirkungen auf den Umsatz haben.
  • Netto-neue Leads - Steigern Sie den Outbound-Umsatz, indem Sie die am besten geeigneten Leads eines Unternehmens ermitteln, die sich derzeit nicht in Ihrer Datenbank befinden.
  • Nähren - Überwachen Sie Leads in Pflegedatenbanken, um potenzielle Kunden an den Vertrieb zurückzusenden, sobald sie sich erneut engagieren.
  • Dashboards ausführen - Führen Sie die Entscheidungsfindung, erkennen Sie aufkommende Trends und verfolgen Sie, wie gut die Nachfragegenerierung Ihre Pipeline befeuert.

Da unser Ziel nie darin bestand, ein Beratungsunternehmen aufzubauen, haben wir uns weiterhin auf die Modellleistung konzentriert und für unsere Kunden effektive, wiederholbare Ergebnisse erzielt, anstatt uns stark auf Dienstleistungen zu verlassen. Aus diesem Grund fördern wir wettbewerbsfähige Back-offs und lassen sowohl unsere technischen als auch technischen Spitzenleistungen und die Modellleistung sprechen.

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