Suy ra khách hàng tiềm năng mới ròng: Xác định và gửi khách hàng tiềm năng tốt nhất trong lực lượng bán hàng

suy ra ảnh chụp màn hình

Các doanh nghiệp đang vật lộn để giải thích hàng núi dữ liệu về khách hàng của họ và điều gì thúc đẩy họ. Gần như không thể nhìn thấy khu rừng từ trên cây khi mọi người tập trung vào hệ thống ghi chép của họ so với việc trích xuất thông tin chi tiết hữu ích từ tất cả các tín hiệu trong các hệ thống khác nhau như Salesforce, Marketo và Google Analytics, cũng như các nguồn không có cấu trúc từ web.

Rất ít công ty có đủ tài nguyên hoặc chuyên môn để khai thác dữ liệu của họ và áp dụng phân tích xác định khách hàng tiềm năng nào sẽ mua sản phẩm của họ và khi nào. Những người cố gắng giải quyết thách thức bằng cách tính điểm khách hàng tiềm năng trong hệ thống tự động hóa tiếp thị của họ phải xác định thủ công các quy tắc dựa trên bản năng ruột của họ và một nhóm nhỏ hoạt động của người dùng.

Và trong khi một số công ty có một lượng khách hàng tiềm năng trong nước ổn định, những công ty khác phụ thuộc vào doanh số bán hàng ra bên ngoài và tiếp thị có mục tiêu để thúc đẩy tăng trưởng. Cách tiếp cận phổ biến nhất là mua danh sách lớn các khách hàng tiềm năng đáng ngờ và hy vọng tìm được một vài khách hàng tiềm năng tốt, nhưng điều này đòi hỏi nhiều thời gian và tiền bạc.

Điểm dự đoán khác với tính điểm khách hàng tiềm năng truyền thống trong tự động hóa tiếp thị như thế nào?

Thay vì cộng điểm theo cách thủ công cho một hành động nhất định, các mô hình chấm điểm hành vi của chúng tôi sử dụng công nghệ máy học mạnh mẽ để khai thác toàn bộ dữ liệu hoạt động bên trong nền tảng tự động hóa tiếp thị của công ty. Sau đó, nhóm bán hàng và tiếp thị có thể sử dụng điểm số hành vi để dự đoán khách hàng tiềm năng nào sẽ chuyển đổi trong ba tuần tới.

Infer giải quyết nó như thế nào và có bất kỳ phương pháp hay nhất nào liên quan đến việc triển khai không?

Chúng tôi đưa ra các dự đoán khách hàng chính xác, đã được chứng minh bằng thống kê trong suốt hành trình của khách hàng, giúp các công ty đạt được mức tăng đáng kể về tỷ lệ giành chiến thắng, chuyển đổi khách hàng tiềm năng, quy mô giao dịch trung bình và doanh thu định kỳ. Các mô hình phù hợp của chúng tôi sử dụng dự đoán phân tích và công nghệ máy học nâng cao để tìm hiểu xem ai đó có phù hợp để mua một sản phẩm nhất định hay không và các mô hình hành vi của chúng tôi xác định xem họ có khả năng mua sớm hay không.

Suy luận

Chúng tôi thực hiện điều này bằng cách phân tích các tín hiệu chính - như mô hình kinh doanh của công ty, nhà cung cấp công nghệ, tin tuyển dụng có liên quan, hồ sơ công khai, sự hiện diện trên mạng xã hội, hoạt động trang web, dữ liệu tự động hóa tiếp thị, dữ liệu sử dụng sản phẩm và các thuộc tính khác. Chúng tôi nhận thấy rằng khách hàng của chúng tôi nhận được nhiều giá trị nhất khi họ sử dụng Suy luận để không chỉ lọc và ưu tiên khách hàng tiềm năng của họ mà còn để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, cải thiện doanh số bán hàng ra nước ngoài, tạo khả năng nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng thông minh, thiết kế các thỏa thuận cấp dịch vụ bán hàng, v.v. Một chìa khóa tốt nhất thực tế mà chúng tôi đã thấy các công ty sử dụng là ma trận điểm hành vi và phù hợp 4X4 đơn giản giúp họ phát triển các chương trình xung quanh các phân khúc khác nhau, chẳng hạn như bằng cách gửi trực tiếp những khách hàng tiềm năng phù hợp nhất, có khả năng mua hàng đầu của họ.

Của chúng ta Suy ra khách hàng tiềm năng mới ròng cung cấp cho các nhóm bán hàng một nguồn khách hàng tiềm năng chất lượng cao mới bằng cách hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu hàng đầu như InsideView và sử dụng các mô hình dự đoán được cá nhân hóa để xác định khách hàng tiềm năng phù hợp nhất của công ty. Các nhóm tiếp thị thường sử dụng Suy luận để tự mình ghi điểm danh sách khách hàng tiềm năng, nhưng giờ đây họ cũng có thể trực tiếp mua các khách hàng tiềm năng hoàn toàn mới từ chúng tôi, tận dụng các mô hình chuyên biệt của chúng tôi được thiết kế riêng để ghi điểm các liên hệ lạnh và chỉ trả tiền cho các tài khoản tốt nhất.

Những điểm khác biệt chính của Infer là gì?

Chúng tôi là duy nhất trong lĩnh vực dự đoán vì một vài lý do - trước hết là do bộ sản phẩm chấm điểm dự đoán cực kỳ thông minh và sâu sắc của chúng tôi. DNA của chúng tôi được tạo nên từ một nền văn hóa kỹ thuật mạnh mẽ phát sinh từ Google, Microsoft và Yahoo. Chúng tôi luẩn quẩn trong việc thu thập dữ liệu và tìm ra các lĩnh vực mà khoa học dữ liệu có thể mang lại giá trị cao nhất cho việc bán hàng và tiếp thị B2B.

Suy ra quy trình

Nhiệm vụ của Infer là giúp các công ty phát triển nhờ sức mạnh của khoa học dữ liệu. Trí thông minh dự đoán của chúng tôi giúp cung cấp năng lượng cho một số ứng dụng khác nhau để bán hàng và tiếp thị:

  • Lọc - Ngay lập tức xác định các đạo trình tốt trong khi lọc bỏ tất cả các tạp âm (các đạo trình xấu).
  • Ưu tiên - Ưu tiên khách hàng tiềm năng để Bán hàng tập trung vào các khách hàng tiềm năng đang có tín hiệu mua mạnh và có khả năng tác động đến doanh thu lớn nhất.
  • Khách hàng tiềm năng mới thực - Thúc đẩy doanh số bán hàng ra nước ngoài bằng cách xác định khách hàng tiềm năng phù hợp nhất của công ty hiện không có trong cơ sở dữ liệu của bạn.
  • Dưỡng dục - Giám sát khách hàng tiềm năng trong việc nuôi dưỡng cơ sở dữ liệu để gửi khách hàng tiềm năng trở lại bán hàng ngay khi họ tham gia lại.
  • Bảng điều khiển Exec - Hướng dẫn ra quyết định, phát hiện các xu hướng mới nổi và theo dõi việc tạo ra nhu cầu đang thúc đẩy đường ống của bạn tốt như thế nào.

Bởi vì mục tiêu của chúng tôi chưa bao giờ là xây dựng một công ty tư vấn, chúng tôi vẫn tập trung vào hiệu suất mô hình và thúc đẩy kết quả có tác động, có thể lặp lại cho khách hàng thay vì phụ thuộc nhiều vào dịch vụ. Đó là lý do tại sao chúng tôi khuyến khích sự thành công trong cạnh tranh và để cả sự xuất sắc về công nghệ và kỹ thuật của chúng tôi cũng như hiệu suất mô hình thực hiện cuộc thảo luận.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.