Prospek Baru Infer Net: Identifikasi dan Kirim Prospek Terbaik di Salesforce

menyimpulkan tangkapan layar

Bisnis berjuang untuk menafsirkan segunung data tentang pelanggan mereka dan apa yang memotivasi mereka. Hampir tidak mungkin untuk melihat hutan dari pepohonan saat orang-orang berfokus pada sistem pencatatan mereka vs. mengekstrak wawasan yang berguna dari semua sinyal dalam sistem yang berbeda seperti Salesforce, Marketo dan Google Analytics, serta sumber tidak terstruktur dari web.

Beberapa perusahaan memiliki sumber daya atau keahlian untuk menambang data mereka dan menerapkannya analisis yang menentukan prospek mana yang akan membeli produk mereka, dan kapan. Mereka yang mencoba mengatasi tantangan dengan penilaian prospek dalam sistem otomasi pemasaran mereka harus menentukan aturan secara manual berdasarkan naluri mereka dan sebagian kecil aktivitas pengguna.

Dan sementara beberapa perusahaan memiliki aliran masuk yang stabil, yang lain bergantung pada penjualan keluar dan pemasaran bertarget untuk mendorong pertumbuhan. Pendekatan yang paling umum adalah membeli daftar besar prospek yang meragukan dan berharap menemukan beberapa prospek bagus, tetapi ini membutuhkan banyak waktu dan uang.

Apa perbedaan penilaian prediktif dengan penilaian prospek tradisional dalam otomasi pemasaran?

Alih-alih menambahkan poin secara manual untuk tindakan tertentu, model penilaian perilaku kami menggunakan pembelajaran mesin yang kuat untuk menambang spektrum penuh data aktivitas di dalam platform otomasi pemasaran perusahaan. Tim penjualan dan pemasaran kemudian dapat menggunakan skor perilaku untuk memprediksi prospek mana yang akan berubah dalam tiga minggu ke depan.

Bagaimana Infer menyelesaikannya dan adakah praktik terbaik yang terkait dengan implementasi?

Kami menghasilkan prediksi pelanggan yang akurat dan terbukti secara statistik sepanjang perjalanan pelanggan, yang membantu perusahaan mencapai peningkatan signifikan dalam tingkat kemenangan, konversi prospek, ukuran kesepakatan rata-rata, dan pendapatan berulang. Model fit kami menggunakan prediktif analisis dan pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk mengetahui apakah seseorang cocok untuk membeli produk tertentu, dan model perilaku kami menentukan apakah mereka akan segera membeli.

Infer

Kami melakukan ini dengan menganalisis sinyal utama - seperti model bisnis perusahaan, vendor teknologi, posting pekerjaan yang relevan, pengajuan publik, kehadiran sosial, aktivitas situs web, data otomatisasi pemasaran, data penggunaan produk, dan atribut lainnya. Kami telah menemukan bahwa pelanggan kami membuka kunci nilai paling banyak ketika mereka menggunakan Infer untuk tidak hanya memfilter dan memprioritaskan prospek mereka, tetapi untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran, meningkatkan penjualan keluar, membuat pemeliharaan prospek yang cerdas, merancang perjanjian tingkat layanan penjualan, dll. Salah satu kunci terbaik Praktik yang telah kami lihat yang diterapkan perusahaan adalah matriks kecocokan dan skor perilaku 4X4 sederhana yang membantu mereka mengembangkan program di sekitar segmen yang berbeda, misalnya dengan mengirimkan prospek yang paling sesuai dan kemungkinan akan dibeli langsung ke perwakilan teratas mereka.

Kami Infer Net-Prospek Baru Penawaran memberi tim penjualan sumber baru prospek berkualitas tinggi dengan bermitra dengan penyedia data teratas seperti InsideView, dan menggunakan model prediktif yang dipersonalisasi untuk mengidentifikasi prospek yang paling sesuai dari perusahaan. Tim pemasaran sering menggunakan Infer untuk menilai daftar prospek mereka sendiri, tetapi sekarang mereka juga dapat membeli prospek baru dari kami secara langsung, memanfaatkan model khusus kami yang disesuaikan untuk mencetak kontak dingin, dan hanya membayar untuk akun terbaik.

Apa pembeda utama Infer?

Kami unik dalam ruang prediksi karena beberapa alasan - pertama dan terutama karena rangkaian produk penilaian prediktif kami yang dalam dan terfokus. DNA kami terdiri dari budaya teknik yang kuat yang muncul dari Google, Microsoft, dan Yahoo. Kami kejam dalam memperoleh data dan menemukan area di mana ilmu data dapat membuka nilai paling besar untuk penjualan dan pemasaran B2B.

Proses Infer

Misi Infer adalah membantu perusahaan tumbuh dengan kekuatan ilmu data. Kecerdasan prediktif kami membantu memberdayakan sejumlah aplikasi berbeda untuk penjualan dan pemasaran:

  • Penyaringan - Identifikasi prospek yang baik secara instan sambil menyaring semua gangguan (prospek buruk).
  • Prioritas - Prioritaskan prospek agar Penjualan berfokus pada prospek yang menunjukkan sinyal pembelian yang kuat dan cenderung memiliki dampak pendapatan terbesar.
  • Prospek Baru-Bersih - Dorong penjualan keluar dengan mengidentifikasi prospek paling cocok perusahaan yang saat ini tidak ada di database Anda.
  • Memelihara - Pantau prospek dalam database pemeliharaan untuk mengirim prospek kembali ke penjualan segera setelah mereka terlibat kembali.
  • Jalankan Dasbor - Pandu pengambilan keputusan, temukan tren yang muncul, dan lacak seberapa baik penciptaan permintaan mendorong jalur Anda.

Karena tujuan kami tidak pernah membangun perusahaan konsultan, kami tetap berfokus pada kinerja model dan mendorong hasil yang berdampak dan berulang untuk pelanggan kami, bukan mengandalkan layanan. Itulah mengapa kami mendorong bake-off yang kompetitif dan membiarkan keunggulan teknologi dan teknik kami, serta kinerja model yang berbicara.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.