Verstehen der Bedürfnisse Ihrer Kunden mit Predictive Analytics

Vorausschauende Analytik

Für viele Vertriebs- und Marketingfachleute ist es ein ständiger Kampf, aus vorhandenen Daten umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Das vernichtende Volumen eingehender Daten kann einschüchternd und völlig überwältigend sein, und der Versuch, die letzte Unze des Werts oder sogar nur die wichtigsten Erkenntnisse aus diesen Daten zu extrahieren, kann eine entmutigende Aufgabe sein.

In der Vergangenheit gab es nur wenige Möglichkeiten:

  • Stellen Sie Datenwissenschaftler ein. Der Ansatz, professionelle Datenanalysten dazu zu bringen, Daten zu analysieren und Antworten zu erhalten, kann teuer und zeitaufwändig sein, Wochen oder sogar Monate zerkauen und manchmal immer noch nur zweifelhafte Ergebnisse liefern.
  • Traue deinem Instinkt. Die Geschichte hat gezeigt, dass die Wirksamkeit dieser Ergebnisse noch zweifelhafter sein kann.
  • Warten Sie ab, was passiert. Dieser reaktive Ansatz kann dazu führen, dass eine Organisation im Miasma steht, mit allen anderen zu konkurrieren, die denselben Ansatz gewählt haben.

Predictive Analytics haben das kollektive Bewusstsein von Vertriebs- und Marketingfachleuten in Unternehmen gebrochen und ihnen ermöglicht, Lead-Scoring-Modelle zu entwickeln und zu optimieren, die die Kampagnenleistung optimieren.

Predictive Analytik Die Technologie hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen ihre aktuellen und potenziellen Kunden mithilfe von KI und maschinellem Lernen verstehen, bewerten und einbeziehen. Sie entwickelt sich erheblich dahingehend, wie Vertriebs- und Marketingfachleute den Wert ihrer Daten analysieren und daraus extrahieren. Dies hat zu weiteren Vorschriften geführt Analytik Entwicklungen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Tools, die Daten über die Kunden eines Unternehmens und deren Bedürfnisse effektiver und intensiver nutzen.

Predictive Analytik baut weiter auf der Nutzung von maschinellem Lernen und KI auf, um schnell angepasste Vorhersagemodelle zusammenzustellen. Diese Modelle ermöglichen Lead-Scoring, die Generierung neuer Leads und erweiterte Lead-Daten, indem sie die vorhandenen Kunden- und Interessentendaten eines Unternehmens verwenden und vorhersagen, wie diese Leads oder Kunden sich engagieren werden - alles bevor die Vertriebs- und Marketingaktivitäten überhaupt beginnen.

Die neue Technologie, eingebettet in Lösungen wie Microsoft Dynamics D365 und Salesforce CRMbietet die Möglichkeit, Kundenverhalten in Stunden über benutzerfreundliche Prozesse zu modellieren, die automatisiert sind und keine Datenwissenschaftler erfordern. Es ermöglicht das einfache Testen mehrerer Ergebnisse und das Vorabwissen darüber, welche Leads am wahrscheinlichsten das Produkt eines Unternehmens kaufen, einen Unternehmensnewsletter abonnieren oder auf andere Weise zu einem Kunden konvertieren und welche Leads wahrscheinlich niemals kaufen werden, unabhängig davon wie viel der Deal gesüßt ist.

Dieses umfassende Verhaltenswissen ermöglicht es Marketern, das Kundenerlebnis zu optimieren, indem sie die Leistungsfähigkeit maschinell lernbasierter Modelle sowie Geschäfts- und Verbraucherdatenattribute nutzen, um robuste, aufschlussreiche und prädiktive Lead-Scoring-Modelle zu erhalten. Die Conversion-Raten können um bis zu 250 bis 350 Prozent und die Auftragswerte pro Einheit um bis zu 50 Prozent steigen.

Vorausschauendes, proaktives Marketing hilft einem Unternehmen nicht nur beim Erwerb mehr Kunden aber better Kunden.

Diese gründliche Analyse führt zu einem besseren Verständnis der Wahrscheinlichkeit, dass ein Unternehmen oder eine Person kauft oder sich engagiert, und bietet Marketingfachleuten Zugang zu verwertbaren Informationen, die letztendlich zukünftige Verhaltensweisen vorhersagen. Wenn Vertriebs- und Marketingteams einen Einblick in das aktuelle und potenzielle zukünftige Verhalten ihrer Kunden erhalten, präsentieren sie mit größerer Wahrscheinlichkeit die Dienstleistungen und Produkte, die sie ansprechen. Und das bedeutet effektiveren Vertrieb und Marketing und letztendlich mehr Kunden. Chris Matty, CEO und Gründer von Versium

Predictive Analytik ermöglicht Vertriebs- und Marketingteams, wertvolle Erkenntnisse aus historischen Kunden- und CRM-Daten zu extrahieren, um Vorhersagemodelle zu entwerfen.

Traditionell war Customer Relationship Management (CRM) weitgehend passiv. reaktiv Arbeitsablauf. Da die Alternativen darin bestehen, Geld und Zeit entweder für Datenwissenschaftler oder für eine Ahnung aufzuwenden, ist es am wenigsten riskant, reaktiv zu sein. Vorausschauend Analytik Versuche, Vertriebs- und Marketing-CRM zu transformieren, indem das Risiko minimiert wird und ein Marketing-Team proaktiv intelligente Vertriebs- und Marketingkampagnen durchführen kann.

Weiter vorausschauend Analytik ermöglicht die Generierung von prädiktiven Lead-Scores für B2C- und B2B-Marketinginteressenten, mit denen Marketing- und Vertriebsteams laserfokussiert werden können Recht Kunden genau zur richtigen Zeit und leiten sie zu den richtigen Produkten und Dienstleistungen. Diese Arten von Analytik Ermöglichen Sie Benutzern das Generieren und Erweitern neuer Interessentenlisten mit hoher Conversion basierend auf den vorhandenen Kundenprofilen eines Unternehmens, indem Sie einen proprietären Datensatz oder ein Data Warehouse nutzen.

Einige der häufigsten Anwendungsfälle von Big Data Analytik haben sich auf die Beantwortung der Frage konzentriert, Was kauft der Kunde am wahrscheinlichsten? Es ist nicht überraschend, dass dies von BI und Analytik Tools von Datenwissenschaftlern, die benutzerdefinierte Algorithmen für interne Datensätze entwickeln, und in jüngerer Zeit von Marketing-Clouds, die von Anbietern wie Adobe, IBM, Oracle und Salesforce angeboten werden. Im vergangenen Jahr hat sich ein neuer Player mit einem Self-Service-Tool herausgebildet, das unter dem Deckmantel maschinelles Lernen nutzt und auf einem proprietären Datensatz mit mehr als einer Billion Attributen basiert. Das Unternehmen ist Versium. Tony Baer, ​​Principal Analyst bei Ovum

Predictive Analytik zum Verbraucherverhalten sei ein gut besiedeltes Feld, sagte Baer. Trotzdem basiert auf der Erkenntnis, dass Daten sind KönigEr bietet an, dass Lösungen wie die von Versium eine überzeugende Alternative darstellen, da sie den Zugriff auf ein umfangreiches Repository mit Verbraucher- und Geschäftsdaten mit einer Plattform ermöglichen, die maschinelles Lernen umfasst, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, das Kundenverhalten vorherzusagen.

Über Versium

Versium liefert automatisierte Vorhersage Analytik Lösungen, die verwertbare Dateninformationen schneller, genauer und zu einem Bruchteil der Kosten für die Einstellung teurer Data Science-Teams oder professioneller Serviceorganisationen bereitstellen.

Die Lösungen von Versium nutzen das umfangreiche LifeData®-Lager des Unternehmens, das mehr als 1 Billion Attribute für Verbraucher- und Geschäftsdaten enthält. LifeData® enthält sowohl Online- als auch Offline-Verhaltensdaten, einschließlich sozialgrafischer Details, ereignisbasierter Echtzeitdaten, Kaufinteressen, Finanzinformationen, Aktivitäten und Fähigkeiten, Demografie und mehr. Diese Attribute werden mit den internen Daten eines Unternehmens abgeglichen und in Modellen für maschinelles Lernen verwendet, um die Kundenakquise, -bindung sowie Cross-Selling- und Upsell-Marketingaktivitäten zu verbessern.

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