Memahami Kebutuhan Pelanggan Anda dengan Predictive Analytics

Predictive Analytics

Bagi banyak profesional penjualan dan pemasaran, mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang ada merupakan perjuangan yang terus-menerus. Besarnya volume data yang masuk dapat mengintimidasi dan sangat membebani, dan mencoba mengekstrak nilai terakhir, atau bahkan hanya wawasan utama, dari data tersebut dapat menjadi tugas yang menakutkan.

Di masa lalu, pilihannya sedikit:

  • Pekerjakan ilmuwan data. Pendekatan untuk mendapatkan analis data profesional untuk menganalisis data dan kembali dengan jawaban bisa mahal dan memakan waktu, memakan waktu berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan, dan terkadang masih hanya mengembalikan hasil yang meragukan.
  • Percaya instingmu. Sejarah telah menunjukkan kemanjuran hasil tersebut bisa lebih meragukan.
  • Tunggu dan lihat apa yang terjadi. Pendekatan reaktif ini dapat membuat organisasi berada dalam bahaya persaingan dengan semua orang yang mengambil pendekatan yang sama.

Analisis prediktif telah memecahkan kesadaran kolektif para profesional penjualan dan pemasaran perusahaan, memungkinkan mereka mengembangkan dan menyempurnakan model penskoran prospek yang mengoptimalkan kinerja kampanye.

Prediktif analisis Teknologi telah mengubah cara perusahaan memahami, mengevaluasi, dan melibatkan klien mereka saat ini dan calon klien menggunakan AI dan pembelajaran mesin, dan teknologi mengalami evolusi yang signifikan dalam cara profesional penjualan dan pemasaran menganalisis dan mengekstrak nilai dari data mereka. Hal ini mengarah pada preskriptif lebih lanjut analisis pengembangan dalam desain dan penerapan alat yang lebih efektif dan lebih dalam memanfaatkan data tentang pelanggan perusahaan dan kebutuhan mereka.

Prediktif analisis lebih lanjut dibangun dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan AI, untuk dengan cepat merakit model prediktif yang disesuaikan. Model ini memungkinkan penskoran prospek, perolehan prospek baru, dan data prospek yang ditingkatkan dengan menggunakan data pelanggan dan prospek organisasi yang sudah ada dan memperkirakan bagaimana prospek atau pelanggan tersebut akan terlibat - semuanya bahkan sebelum aktivitas penjualan dan pemasaran dimulai.

Teknologi baru, tertanam dalam solusi seperti Microsoft Dynamics 365 serta CRM Salesforce, memberikan kemampuan untuk memodelkan perilaku pelanggan dalam hitungan jam melalui proses yang ramah pengguna yang otomatis dan tidak memerlukan ilmuwan data. Ini memungkinkan pengujian mudah dari berbagai hasil dan pengetahuan lanjutan tentang prospek mana yang paling mungkin untuk membeli produk perusahaan, berlangganan buletin perusahaan, atau mengonversi ke pelanggan dengan cara lain, serta prospek mana yang kemungkinan besar tidak akan pernah membeli, tidak peduli betapa kesepakatan itu dipermanis.

Pengetahuan perilaku yang mendalam ini memberdayakan pemasar untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan dengan memanfaatkan kekuatan model berbasis pembelajaran mesin, dan atribut data bisnis dan konsumen untuk mendapatkan model penskoran prospek yang kuat, berwawasan, dan prediktif. Tingkat konversi dapat meningkat sebanyak 250-350 persen, dan nilai pesanan per unit naik sebanyak 50 persen.

Pemasaran yang prediktif dan proaktif membantu bisnis tidak hanya memperoleh lebih pelanggan tapi lebih baik pelanggan.

Analisis mendalam ini mengarah pada pemahaman yang lebih besar tentang kemungkinan bisnis atau individu untuk membeli atau terlibat, sementara juga memberi pemasar akses ke intelijen yang dapat ditindaklanjuti yang pada akhirnya memprediksi perilaku masa depan. Jika tim penjualan dan pemasaran dapat memperoleh wawasan tentang perilaku pelanggan saat ini dan yang potensial di masa depan, mereka lebih cenderung untuk menyajikan layanan dan produk yang akan menarik bagi mereka. Dan itu berarti penjualan dan pemasaran yang lebih efektif, dan pada akhirnya lebih banyak pelanggan. Chris Matty, CEO dan pendiri versi

Prediktif analisis memungkinkan tim penjualan dan pemasaran untuk mengekstrak wawasan berharga dari data pelanggan dan CRM historis untuk merancang model prediktif.

Secara tradisional, Customer Relationship Management (CRM) sebagian besar bersifat pasif, reaktif alur kerja. Dengan alternatif yang menghabiskan uang dan waktu baik untuk data scientist atau berdasarkan firasat, bersikap reaktif adalah pendekatan yang paling tidak berisiko. Prediktif analisis mencoba mengubah penjualan dan pemasaran CRM dengan meminimalkan risiko dan memungkinkan tim pemasaran untuk secara proaktif menjalankan kampanye penjualan dan pemasaran yang cerdas.

Selanjutnya, prediktif analisis memungkinkan pembuatan skor prospek prediktif untuk prospek pemasaran B2C dan B2B yang memungkinkan tim pemasaran dan penjualan menjadi fokus laser pada benar pelanggan pada waktu yang tepat, mengarahkan mereka ke produk dan layanan yang tepat. Jenis-jenis ini analisis memungkinkan pengguna membuat dan menambah daftar prospek konversi tinggi yang baru berdasarkan profil pelanggan organisasi yang ada dengan memanfaatkan kumpulan data atau gudang data milik.

Beberapa kasus penggunaan big data yang paling umum analisis berpusat pada menjawab pertanyaan, Apa yang paling mungkin dibeli pelanggan? Tidak mengherankan, hal ini telah dilalui dengan baik oleh BI dan analisis alat, oleh ilmuwan data yang mengembangkan algoritme khusus pada kumpulan data internal, dan baru-baru ini, oleh awan pemasaran yang ditawarkan oleh penyedia seperti Adobe, IBM, Oracle, dan Salesforce. Selama setahun terakhir, pemain baru telah muncul dengan alat swalayan yang, secara tersembunyi, memanfaatkan pembelajaran mesin, didukung oleh kumpulan data eksklusif dengan lebih dari satu triliun atribut. Perusahaannya adalah Versium. Tony Baer, ​​Principal Analyst di Telur

Prediktif analisis tentang perilaku konsumen adalah bidang yang padat penduduk, kata Baer. Meskipun demikian, berdasarkan realisasi itu data adalah raja, dia menawarkan bahwa solusi seperti Versium's adalah alternatif yang menarik karena menyediakan akses ke gudang data konsumen dan bisnis yang luas dengan platform yang menggabungkan pembelajaran mesin untuk membantu pemasar memprediksi perilaku pelanggan.

Tentang Versium

versi memberikan prediksi otomatis analisis solusi, yang memberikan kecerdasan data yang dapat ditindaklanjuti dengan lebih cepat, lebih akurat, dan dengan biaya yang lebih murah untuk menyewa tim ilmu data atau organisasi layanan profesional yang mahal.

Solusi Versium memanfaatkan gudang LifeData® perusahaan yang luas, yang berisi lebih dari 1 triliun atribut data konsumen dan bisnis. LifeData® berisi data perilaku online dan offline termasuk detail grafik sosial, data berbasis peristiwa waktu nyata, minat pembelian, informasi keuangan, aktivitas dan keterampilan, demografi, dan lainnya. Atribut ini disesuaikan dengan data internal perusahaan, dan digunakan dalam model pembelajaran mesin untuk meningkatkan akuisisi pelanggan, retensi, dan penjualan silang serta aktivitas pemasaran upsell.

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Prediksi Versium

Bagaimana menurut Anda?

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