Înțelegerea nevoilor clienților dvs. cu ajutorul analizei predictive

Analize predictive

Pentru mulți profesioniști în vânzări și marketing, este o luptă constantă pentru a obține orice informații practice din datele existente. Volumul zdrobitor de date primite poate fi intimidant și cu totul copleșitor și încercarea de a extrage ultima uncie a valorii, sau chiar doar informațiile cheie, din acele date poate fi o sarcină descurajantă.

În trecut, opțiunile erau puține:

  • Angajați oameni de știință de date. Abordarea de a determina analiștii de date profesioniști să analizeze datele și să revină cu răspunsuri poate fi costisitoare și consumatoare de timp, mestecând săptămâni sau chiar luni și, uneori, oferind doar rezultate dubioase.
  • Ai incredere in instinctul tau. Istoria a arătat că eficacitatea acestor rezultate poate fi și mai dubioasă.
  • Așteptați și vedeți ce se întâmplă. Această abordare reactivă poate lăsa o organizație în miasma concurenței cu toți ceilalți care au adoptat aceeași abordare.

Analize predictive au spart conștiința colectivă a profesioniștilor în vânzări și marketing din cadrul întreprinderilor, permițându-le să dezvolte și să regleze modele de scorare a clienților potențiali care optimizează performanța campaniei.

predictiv Google Analytics tehnologia a transformat modul în care întreprinderile își înțeleg, evaluează și implică clienții actuali și potențiali utilizând AI și învățarea automată și trece printr-o evoluție semnificativă a modului în care profesioniștii în vânzări și marketing analizează și extrag valoarea din datele lor. Acest lucru a dus la alte prescripții Google Analytics evoluții în proiectarea și implementarea instrumentelor care valorifică mai eficient și mai profund datele despre clienții unei întreprinderi și nevoile acestora.

predictiv Google Analytics se bazează în continuare pe folosirea învățării automate și a AI, pentru a asambla rapid modele predictive personalizate. Aceste modele permit notarea clienților potențiali, generarea de noi clienți potențiali și date potențiale potențiale, utilizând datele existente ale clienților și prospectului unei organizații și prognozând modul în care acești clienți potențiali sau clienții se vor angaja - totul înainte ca activitatea de vânzări și marketing să înceapă.

Noua tehnologie, încorporată în soluții precum Microsoft Dynamics 365 și Salesforce CRM, oferă abilitatea de a modela comportamentele clienților în câteva ore prin procese ușor de utilizat, care sunt automatizate și nu necesită cercetători de date. Permite testarea ușoară a mai multor rezultate și cunoașterea avansată a clienților potențiali care sunt cel mai probabil să cumpere produsul unei companii, să se aboneze la un buletin informativ al companiei sau să se convertească la un client în alte moduri, precum și care clienți potențiali nu vor cumpăra niciodată, indiferent de cât de mult se îndulcește afacerea.

Această cunoaștere profundă comportamentală îi împuternicește pe specialiștii în marketing să optimizeze experiența clienților, utilizând puterea modelelor bazate pe învățarea automată și a atributelor de date de afaceri și ale consumatorilor, pentru a obține modele robuste, perspicace și predictive de punctare a clienților potențiali. Ratele de conversie pot crește cu până la 250-350 la sută, iar valorile comenzii pe unitate pot crește cu până la 50 la sută.

Marketingul predictiv și proactiv ajută o afacere nu numai să dobândească mai mult clienți dar mai bine clienții.

Această analiză profundă conduce la o mai bună înțelegere a probabilității unei companii sau a indivizilor de a cumpăra sau de a se angaja, oferind, în același timp, specialiștilor în marketing accesul la informații inteligente care pot prezice în cele din urmă comportamente viitoare. Dacă echipele de vânzări și marketing pot obține informații despre comportamentul actual și potențial al clienților lor, este mai probabil să prezinte serviciile și produsele care le vor atrage. Și asta înseamnă vânzări și marketing mai eficiente și, în cele din urmă, mai mulți clienți. Chris Matty, CEO și fondator al Versium

predictiv Google Analytics permite echipelor de vânzări și marketing să extragă informații valoroase din datele istorice ale clienților și CRM pentru a proiecta modele predictive.

În mod tradițional, Managementul relației cu clienții (CRM) a fost în mare măsură pasiv, reactiv flux de lucru. Deoarece alternativele sunt cheltuirea de bani și de timp fie pentru oamenii de știință de date, fie pentru o bănuială, a fi reactiv este cea mai puțin riscantă abordare. Predictiv Google Analytics încearcă să transforme vânzările și marketingul CRM minimizând riscul și permițând unei echipe de marketing să deruleze în mod proactiv campanii de vânzări și marketing inteligente.

Mai mult, predictiv Google Analytics permite generarea de scoruri predictive ale clienților potențiali atât pentru perspectivele de marketing B2C, cât și pentru cele B2B, care permit echipelor de marketing și vânzări să se concentreze cu laser pe dreapta clienții exact la momentul potrivit, direcționându-i către produsele și serviciile potrivite. Acest gen de Google Analytics permite utilizatorilor să genereze și să extindă liste de perspective noi, cu conversie ridicată, pe baza profilurilor de clienți existente ale unei organizații, utilizând un set de date propriu sau un depozit de date.

Unele dintre cele mai frecvente cazuri de utilizare a datelor mari Google Analytics s-au concentrat în jurul răspunsului la întrebare, Ce este cel mai probabil să cumpere clientul? Nu este surprinzător că acest lucru a fost bine păturat de BI și Google Analytics instrumente, de către oamenii de știință de date care dezvoltă algoritmi personalizați pe seturi de date interne și, mai recent, prin cloud de marketing oferit de furnizori precum Adobe, IBM, Oracle și Salesforce. În ultimul an, a apărut un nou jucător cu un instrument de autoservire care, sub capac, valorifică învățarea automată, susținut de un set de date proprietar cu mai mult de un trilion de atribute. Compania [este] Versium. Tony Baer, ​​analist principal la Ovum

predictiv Google Analytics despre comportamentul consumatorilor este un domeniu bine populat, a spus Baer. Cu toate acestea, pe baza realizării că datele sunt rege, el oferă că soluții precum Versium sunt o alternativă convingătoare, deoarece oferă acces la un vast depozit de date despre consumatori și afaceri cu o platformă care încorporează învățarea automată pentru a ajuta marketerii să prezică comportamentul clienților.

Despre Versium

Versium oferă predictiv automat Google Analytics soluții, care furnizează informații de acțiune mai rapide, mai precise și la o fracțiune din costul angajării unor echipe scumpe de date sau organizații de servicii profesionale.

Soluțiile Versium valorifică depozitul extins LifeData® al companiei, care conține mai mult de 1 trilion de atribute de date pentru consumatori și afaceri. LifeData® conține atât date comportamentale online, cât și offline, inclusiv detalii social-grafice, date bazate pe evenimente în timp real, interese de cumpărare, informații financiare, activități și abilități, date demografice și multe altele. Aceste atribute sunt potrivite cu datele interne ale unei întreprinderi și sunt utilizate în modele de învățare automată pentru a îmbunătăți achiziția, păstrarea clienților și vânzarea încrucișată și activitățile de marketing de vânzare.

Aflați mai multe despre Versium Predict

Ce părere ai?

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.