Analisis & Pangujian

Ngartos Kabutuhan Pelanggan anjeun ku Ramalan Analytics

Pikeun seueur propésional penjualan sareng pamasaran, mangrupikeun perjuangan anu tetep pikeun nurunkeun wawasan anu tiasa ditindak tina data anu aya. Volume data anu asup tiasa nyingsieunan sareng sacara gembleng ngabahekeun, sareng nyobian nimba ons terakhir tina nilai, atanapi bahkan ngan ukur wawasan konci, tina data éta tiasa janten tugas anu pikasieuneun.

Baheula, pilihanana saeutik;

  • Nyewa élmuwan data. Pendekatan kéngingkeun analis data propésional pikeun nganalisis data sareng sumping deui sareng waleran tiasa mahal sareng nyéépkeun waktos, mamah minggu atanapi bahkan bulan, sareng kadang-kadang ngan ukur ngahasilkeun hasil anu diragukeun.
  • Percanten kana peujit anjeun. Sejarah parantos nunjukkeun hasiat tina hasil éta tiasa langkung diragukeun.
  • Antosan sareng tingali naon anu kajantenan. Pendekatan réaktif ieu tiasa ngantepkeun organisasi dina miasma bersaing sareng anu sanés anu nyandak pendekatan anu sami.

Analytics ramalan parantos retak kasadaran koléktif ngeunaan penjualan perusahaan sareng ahli pamasaran, ngamungkinkeun aranjeunna ngembangkeun sareng modél skor timah timah anu ngaoptimalkeun kinerja kampanye.

Ramalan analytics téknologi parantos ngarobih cara perusahaan ngartos, ngaevaluasi sareng ngalaksanakeun klien ayeuna sareng calon aranjeunna ngagunakeun AI sareng pembelajaran mesin, sareng éta ngalaman épolusi anu signifikan dina kumaha para ahli penjualan sareng pamasaran nganalisis sareng nimba nilai tina data-na. Ieu nyababkeun resép langkung lengkep analytics kamajuan dina rarancang sareng nyebarkeun alat anu langkung épéktip sareng langkung jero ngungkit data ngeunaan konsumén perusahaan sareng kabutuhanna.

Ramalan analytics salajengna diwangun dina ngamangpaatkeun pembelajaran mesin sareng AI, pikeun gancang ngarakit modél prediksi anu dikustomisasi. Modél ieu ngaktipkeun skor timah, generasi anyar-timbel sareng data timbel ditingkatkeun ku ngagunakeun palanggan sareng data prospek data anu aya sareng ramalan kumaha pamimpin atanapi palanggan éta bakal kalibet - sadayana sateuacan kagiatan penjualan sareng pamasaran bahkan dimimitian.

Teknologi anyar, dilebetkeun kana solusi sapertos Microsoft Dinamika 365 jeung Salesforce CRM, Nganteurkeun kamampuan modél paripolah palanggan dina sababaraha jam ngalangkungan prosés ramah-pangguna anu otomatis sareng henteu meryogikeun ilmuwan data. Éta ngamungkinkeun tés anu gampang tina sababaraha hasil sareng pangetahuan sateuacanna anu ngawujud paling dipikaresep mésér produk perusahaan, ngalanggan buletin perusahaan, atanapi ngarobih palanggan ku cara sanésna, ogé anu nuju sigana moal pernah ngagaleuh, henteu masalah sabaraha perjanjian anu dimaniskeun.

Pangetahuan tingkah laku anu jero ieu nguatkeun pemasar pikeun ngaoptimalkeun pangalaman palanggan ku ngamangpaatkeun kakawasaan modél basis pembelajaran mesin, sareng duanana atribut data bisnis sareng konsumén pikeun kéngingkeun modél nyetak kalungguhan anu mantep, wawasan, sareng prediktip. Tingkat konvérsi tiasa ningkat dugi ka 250-350 persén, sareng urutan per-unit nilai dugi ka 50 persén.

Prédiktif, pamasaran proaktif ngabantosan bisnis henteu ngan ukur ngagaduhan Tambih deui konsumén tapi leuwih alus konsumén.

Analisis jero ieu ngakibatkeun pamahaman anu langkung ageung ngeunaan kamungkinan bisnis atanapi individu pikeun mésér atanapi kalibet, bari ogé nyayogikeun aksés ka pemasar kana kapinteran anu tiasa dilakukeun anu pamustunganana ngaramal paripolah pikahareupeun. Upami tim penjualan sareng pamasaran tiasa mendakan wawasan palanggan na ayeuna sareng poténsi paripolah ka hareup, aranjeunna langkung gampang nampilkeun jasa sareng produk anu bakal narik aranjeunna. Sareng éta hartosna penjualan sareng pamasaran langkung épéktip, sareng pamustunganana langkung seueur palanggan. Chris Matty, CEO sareng pangadeg Versium

Ramalan analytics ngamungkinkeun tim penjualan sareng pamasaran nimba wawasan berharga tina nasabah sajarah sareng data CRM pikeun ngarancang modél duga.

Sacara tradisional, Manajemén Hubungan Palanggan (CRM) parantos sacara pasip, réaktif alur kerja. Kalayan alternatipna nyéépkeun artos sareng waktos boh dina élmuwan data atanapi dina pamundut, janten réaktif mangrupikeun pendekatan anu paling picilakaeun. Ramalan analytics usaha ngarobih penjualan sareng pamasaran CRM ku ngaminimalkeun résiko sareng ngamungkinkeun tim pamasaran pikeun sacara proaktif ngajalankeun penjualan sareng kampanye pamasaran anu cerdas.

Salajengna, prediktip analytics ngamungkinkeun generasi skor kalungguhan prediktip pikeun prospek pamasaran B2C sareng B2B anu ngamungkinkeun tim pamasaran sareng penjualan janten laser anu fokus kana bener konsumén tepat dina waktos anu pas, ngarahkeun ka produk sareng jasa anu leres. Jenis ieu tina analytics ngantepkeun pangguna pikeun ngahasilkeun sareng nambahan daptar prospek konvérsi luhur anyar dumasar kana propil palanggan anu aya ku hiji organisasi ku ngamangpaatkeun kumpulan data milik atanapi gudang data.

Sababaraha kasus pamakean umum data ageung analytics parantos museur kana ngawaler patarosan, Naon konsumén paling dipikaresep mésér? Teu anéh, ieu parantos diaspal ku BI sareng analytics pakakas, ku élmuwan data anu ngembangkeun algoritma khusus dina set data internal, sareng anu langkung anyar, ku awan pamasaran anu ditawarkeun ku panyadia sapertos Adobe, IBM, Oracle, sareng Salesforce. Salami sataun katukang, pamuter anyar muncul ku alat mandiri anu, dina sampul éta, ngagunakeun mesin diajar, didukung ku set data propriétari sareng langkung ti hiji triliun atribut. Perusahaan [nyaéta] Versium. Tony Baer, ​​Analis Utama di Ovum

Ramalan analytics ngeunaan paripolah konsumen mangrupikeun bidang anu kapendudukan, saur Baer. Sanaos kitu, dumasar kana éling yén data nyaéta raja, anjeunna nawiskeun yén solusi sapertos Versium mangrupikeun alternatif anu pikaresepeun kusabab éta nyayogikeun aksés ka Repository data konsumen sareng bisnis kalayan platform anu ngalebetkeun pembelajaran mesin pikeun ngabantosan para pemasar prédiksi kabiasaan palanggan.

Ngeunaan Versium

Versium nganteurkeun prediksi otomatis analytics solusi, anu nyayogikeun kecerdasan data anu tiasa dilaksanakeun langkung gancang, langkung akurat sareng sakedik biaya tina nyewa tim élmu data anu mahal atanapi organisasi jasa propésional.

Solusi Versium ngungkit gudang éksténsif LifeData® perusahaan, anu ngandung langkung ti 1 triliun atribut data konsumen sareng bisnis. LifeData® ngandung data paripolah online sareng offline kalebet detil-grapik sosial, data dumasar-kajadian waktos-nyata, minat mésér, inpormasi kauangan, kagiatan sareng katerampilan, demografi sareng seueur deui. Atribut-atribut ieu cocog sareng data internal perusahaan, sareng dianggo dina modél pembelajaran mesin pikeun ningkatkeun akuisisi konsumén, ingetan sareng lintas-jual sareng kagiatan pamasaran upsell.

pintonan slaid ieu merlukeun JavaScript.

Diajar langkung seueur ngeunaan ramalan Versium

Douglas Karr

Douglas Karr nyaeta CMO tina OpenINSIGHTS jeung pangadeg nu Martech Zone. Douglas geus mantuan puluhan startups MarTech suksés, geus mantuan dina karajinan alatan leuwih $ 5 bil dina akuisisi jeung Investasi Martech, sarta terus mantuan pausahaan dina ngalaksanakeun jeung ngajadikeun otomatis jualan na strategi marketing maranéhanana. Douglas mangrupikeun transformasi digital anu diakui sacara internasional sareng ahli MarTech sareng spiker. Douglas ogé panulis anu diterbitkeun tina pituduh Dummie sareng buku kapamimpinan bisnis.

Artikel nu patali

Deui tombol luhur
deukeut

Adblock Dideteksi

Martech Zone tiasa masihan anjeun eusi ieu tanpa biaya sabab kami ngamonetisasi situs kami ngalangkungan pendapatan iklan, tautan afiliasi, sareng sponsor. Kami bakal ngahargaan upami anjeun ngahapus pameungpeuk iklan anjeun nalika anjeun ningali situs kami.