Ngerti Kabutuhan Pelanggan Sampeyan Kanthi Analytics Prediktif

Prediksi Analytics

Kanggo akeh profesional penjualan lan pemasaran, iku perjuangan terus-terusan kanggo nemokake wawasan sing bisa ditrapake saka data sing ana. Volume data sing mlebu sing ngrusak bisa medeni lan kabeh banget nyoba, lan nyoba ngekstraksi ons pungkasan saka nilai kasebut, utawa uga mung wawasan utama, saka data kasebut bisa dadi tugas sing angel banget.

Biyen, pilihane ana sawetara:

  • Nyewa ilmuwan data. Pendekatan supaya analis data profesional kanggo nganalisis data lan bali kanthi wangsulan bisa uga larang lan akeh wektu, mamah nganti pirang-pirang minggu utawa malah pirang-pirang wulan, lan kadhang kala isih ngasilake asil sing meragukan.
  • Dipercaya usus sampeyan. Sejarah nuduhake khasiat asil kasebut bisa dadi luwih diragukan.
  • Ngenteni lan delengen apa sing kedadeyan. Pendekatan reaktif iki bisa nyebabake organisasi dadi saingan karo wong liya sing padha duwe pendekatan sing padha.

Analytics ramalan wis nggawe kesadaran kolektif saka sales perusahaan lan profesional pemasaran, supaya bisa berkembang lan model skor timah timah sing ngoptimalake kinerja kampanye.

Ramalan Analytics teknologi wis ngowahi cara perusahaan ngerti, ngevaluasi, lan melu klien saiki lan calon panggunaan AI lan pembelajaran mesin, lan ngalami evolusi pinunjul babagan para profesional penjualan lan pemasaran nganalisis lan ngekstrak nilai kasebut saka data kasebut. Iki nyebabake luwih cepet resep Analytics pangembangan desain lan penyebaran alat sing luwih efektif lan luwih migunani babagan data babagan pelanggan perusahaan lan kabutuhane.

Ramalan Analytics luwih suwe digunakake ing nggunakake mesin pembelajaran lan AI, kanthi cepet kanggo nglumpukake model prediktif sing disesuaikan. Model kasebut mbisakake skor timah, generasi timbal anyar lan data timbal sing ditingkatake kanthi nggunakake data prospek pelanggan lan prospek organisasi lan ramalan babagan cara kepemimpinan utawa pelanggan - kabeh sadurunge kegiatan sales lan marketing malah diwiwiti.

Teknologi anyar, ditempelake ing solusi kayata Microsoft Dynamics 365 lan Salesforce CRM, nyedhiyakake kemampuan model model tindak tanduk pelanggan sajrone pirang-pirang jam liwat proses sing ramah pangguna sing otomatis lan ora mbutuhake ilmuwan data. Nggunakake tes gampang macem-macem asil lan ilmu sadurunge sing paling bisa tuku produk perusahaan, langganan buletin perusahaan, utawa dikonversi menyang pelanggan kanthi cara liya, uga petunjuk sing ora bakal bisa tuku, ora preduli pinten kesepakatan digawe manis.

Pengetahuan prilaku sing jero iki nguatake para pemasar kanggo ngoptimalake pengalaman pelanggan kanthi nggunakake kekuatan model adhedhasar pembelajaran mesin, lan uga atribut data bisnis lan konsumen kanggo entuk model skor timbal sing kuat, berwawasan, lan prediktif. Tarif konversi bisa mundhak nganti 250-350 persen, lan urutan pesanan per-unit nganti 50 persen.

Pemasaran kanthi prediksi lan proaktif mbantu bisnis ora mung entuk liyane pelanggan nanging luwih apik pelanggan.

Analisis jero iki nyebabake pemahaman sing luwih gedhe babagan kemungkinan bisnis utawa individu kanggo tuku utawa melu, uga nyedhiyakake akses menyang para pemasar kanthi intelijen sing bisa ditrapake sing pungkasane prédhiksi prilaku mbesuk. Yen tim sales lan marketing bisa entuk wawasan babagan prilaku calon calon saiki lan mbesuk, luwih cenderung bakal nyedhiyakake layanan lan produk sing bakal disenengi. Lan tegese sales lan marketing luwih efektif, lan pungkasane luwih akeh pelanggan. Chris Matty, CEO lan pangadeg Versium

Ramalan Analytics nggawe tim sales lan marketing ngekstrak wawasan terkenal saka data pelanggan lan CRM sejarah kanggo ngrancang model prediktif.

Cara tradisional, Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) pancen pasif, reaktif alur kerja Kanthi alternatif, yaiku mbuwang dhuwit lan wektu kanggo ilmuwan data utawa tujuan, dadi reaktif minangka pendekatan sing paling mbebayani. Ramalan Analytics upaya ngowahi CRM penjualan lan pemasaran kanthi nyilikake risiko lan ngidini tim pemasaran kanthi proaktif nglakokake kampanye sales lan marketing cerdas.

Luwih, prediktif Analytics mbisakake generasi skor timbal prediksi kanggo prospek pemasaran B2C lan B2B sing ndadekake tim pemasaran lan sales bisa fokus ing laser ing tengen pelanggan tepat wektu sing tepat, ngarahake produk lan layanan sing pas. Iki jinis Analytics ngidini pangguna ngasilake lan nambah dhaptar prospek konversi dhuwur anyar adhedhasar profil pelanggan sing ana organisasi kanthi nggunakake set data kepemilikan utawa gudang data.

Sawetara kasus panggunaan data amba sing umum Analytics wis fokus ing njawab pitakonan, Apa sing paling bisa dituku pelanggan? Ora kaget, iki wis mlaku kanthi tliti dening BI lan Analytics alat, dening ilmuwan data sing nggawe algoritma khusus babagan kumpulan data internal, lan sing luwih anyar, kanthi awan pemasaran sing ditawakake panyedhiya kaya Adobe, IBM, Oracle, lan Salesforce. Sajrone taun kepungkur, pemain anyar wis muncul kanthi alat mandhiri sing, ing sangisore tutup, nggunakake mesin pembelajaran, didhukung karo data data tertutup kanthi luwih saka siji triliun atribut. Perusahaan iki [yaiku] Versium. Tony Baer, ​​Analis Utama ing Ovum

Ramalan Analytics babagan tumindak konsumen minangka lapangan sing akeh penduduk, ujare Baer. Nanging, adhedhasar sadhar yen data iku raja, dheweke menehi solusi yen solusi kaya Versium minangka alternatif sing menarik amarga menehi akses menyang gudang data konsumen lan bisnis kanthi platform sing nggabungake pembelajaran mesin kanggo mbantu para pemasar prédhiksi tumindak pelanggan.

Babagan Versium

Versium menehi prediktif otomatis Analytics solusi, sing nyedhiyakake intelijen data sing bisa ditrapake kanthi luwih cepet, luwih akurat lan biaya paling murah saka nyewa tim ilmiah data sing larang utawa organisasi layanan profesional.

Solusi Versium nggunakake gudang LifeData® ekstensif perusahaan, sing ngemot luwih saka 1 triliun data data konsumen lan bisnis. LifeData® ngemot data prilaku online lan offline kalebu rincian grafis sosial, data adhedhasar kedadeyan nyata, minat tuku, informasi finansial, kegiatan lan katrampilan, demografi lan liya-liyane. Atribut kasebut dicocogake karo data internal perusahaan, lan digunakake ing model pembelajaran mesin kanggo ningkatake akuisisi pelanggan, retensi lan penjualan silang lan kegiatan pemasaran sing laris.

Sinau Liyane babagan Prediksi Versium

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.