Hiểu nhu cầu của khách hàng với phân tích dự đoán

Đoán trước Analytics

Đối với nhiều chuyên gia tiếp thị và bán hàng, đó là một cuộc đấu tranh liên tục để có được bất kỳ thông tin chi tiết hữu ích nào từ dữ liệu hiện có. Khối lượng dữ liệu đến có thể đáng sợ và hoàn toàn áp đảo, và cố gắng trích xuất phần giá trị cuối cùng, hoặc thậm chí chỉ là những thông tin chi tiết quan trọng, từ dữ liệu đó có thể là một nhiệm vụ khó khăn.

Trước đây, các tùy chọn rất ít:

  • Thuê các nhà khoa học dữ liệu. Cách tiếp cận nhờ các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp phân tích dữ liệu và đưa ra câu trả lời có thể tốn kém và mất thời gian, tốn kém hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng và đôi khi vẫn chỉ trả lại kết quả đáng ngờ.
  • Tin tưởng vào ruột của bạn. Lịch sử đã cho thấy hiệu quả của những kết quả đó có thể còn đáng ngờ hơn.
  • Chờ xem điều gì sẽ xảy ra. Cách tiếp cận mang tính phản ứng này có thể khiến tổ chức rơi vào chướng ngại cạnh tranh với những người khác có cùng cách tiếp cận.

Phân tích dự đoán đã phá vỡ ý thức tập thể của các chuyên gia tiếp thị và bán hàng doanh nghiệp, cho phép họ phát triển và tinh chỉnh các mô hình tính điểm khách hàng tiềm năng để tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch.

Dự đoán phân tích công nghệ đã thay đổi cách các doanh nghiệp hiểu, đánh giá và thu hút khách hàng hiện tại và tương lai của họ bằng cách sử dụng AI và học máy, đồng thời nó đang trải qua một sự tiến hóa đáng kể trong cách các chuyên gia bán hàng và tiếp thị phân tích và chiết xuất giá trị từ dữ liệu của họ. Điều này đã dẫn đến phân tích phát triển trong việc thiết kế và triển khai các công cụ tận dụng hiệu quả hơn và sâu hơn dữ liệu về khách hàng của doanh nghiệp và nhu cầu của họ.

Dự đoán phân tích tiếp tục xây dựng dựa trên việc tận dụng máy học và AI, để nhanh chóng lắp ráp các mô hình dự đoán tùy chỉnh. Những mô hình này cho phép tính điểm khách hàng tiềm năng, tạo khách hàng tiềm năng mới và dữ liệu khách hàng tiềm năng nâng cao bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện tại của tổ chức và dự báo cách những khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng đó sẽ tương tác - tất cả trước khi hoạt động bán hàng và tiếp thị bắt đầu.

Công nghệ mới, được nhúng trong các giải pháp như Microsoft Dynamics 365Lực lượng bán hàng CRM, mang đến khả năng lập mô hình hành vi của khách hàng trong nhiều giờ thông qua các quy trình thân thiện với người dùng được tự động hóa và không yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu. Nó cho phép dễ dàng kiểm tra nhiều kết quả và nâng cao kiến ​​thức về những khách hàng tiềm năng có nhiều khả năng mua sản phẩm của công ty nhất, đăng ký nhận bản tin của công ty hoặc chuyển đổi thành khách hàng theo những cách khác, cũng như những khách hàng tiềm năng nào có khả năng sẽ không bao giờ mua, bất kể bao nhiêu thỏa thuận được ngọt ngào.

Kiến thức hành vi sâu sắc này cho phép các nhà tiếp thị tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng bằng cách tận dụng sức mạnh của các mô hình dựa trên máy học và cả thuộc tính dữ liệu doanh nghiệp và người tiêu dùng để có được các mô hình tính điểm khách hàng tiềm năng mạnh mẽ, sâu sắc và dự đoán. Tỷ lệ chuyển đổi có thể tăng tới 250-350 phần trăm và giá trị đơn hàng trên mỗi đơn vị tăng lên tới 50 phần trăm.

Tiếp thị tiên đoán, chủ động giúp doanh nghiệp không chỉ đạt được Chi tiết khách hàng nhưng hơn khách hàng.

Phân tích sâu này giúp hiểu rõ hơn về khả năng mua hàng hoặc tương tác của một doanh nghiệp hoặc cá nhân, đồng thời cung cấp cho các nhà tiếp thị quyền truy cập vào thông tin thông minh có thể hành động để dự đoán các hành vi trong tương lai. Nếu đội ngũ bán hàng và tiếp thị có thể hiểu sâu sắc về hành vi hiện tại và tiềm năng trong tương lai của khách hàng, họ có nhiều khả năng sẽ trình bày các dịch vụ và sản phẩm thu hút họ. Và điều đó có nghĩa là bán hàng và tiếp thị hiệu quả hơn, và cuối cùng là nhiều khách hàng hơn. Chris Matty, Giám đốc điều hành và người sáng lập của Versium

Dự đoán phân tích cho phép các nhóm bán hàng và tiếp thị trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu khách hàng và CRM trước đây để thiết kế các mô hình dự đoán.

Theo truyền thống, Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) chủ yếu là thụ động, phản ứng quy trình làm việc. Với các lựa chọn thay thế là dành tiền và thời gian cho các nhà khoa học dữ liệu hoặc theo linh cảm, phản ứng nhanh là cách tiếp cận ít rủi ro nhất. Dự đoán phân tích cố gắng chuyển đổi CRM bán hàng và tiếp thị bằng cách giảm thiểu rủi ro và cho phép nhóm tiếp thị chủ động chạy các chiến dịch tiếp thị và bán hàng thông minh.

Hơn nữa, dự đoán phân tích cho phép tạo điểm số khách hàng tiềm năng dự đoán cho cả triển vọng tiếp thị B2C và B2B, cho phép nhóm tiếp thị và bán hàng tập trung vào ngay khách hàng vào đúng thời điểm, hướng họ đến đúng sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Những loại phân tích cho phép người dùng tạo và bổ sung danh sách khách hàng tiềm năng mới, có mức chuyển đổi cao dựa trên hồ sơ khách hàng hiện tại của tổ chức bằng cách tận dụng bộ dữ liệu hoặc kho dữ liệu độc quyền.

Một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất của dữ liệu lớn phân tích tập trung vào việc trả lời câu hỏi, Khách hàng có khả năng mua gì nhất? Không có gì đáng ngạc nhiên, điều này đã được BI và phân tích các công cụ do các nhà khoa học dữ liệu phát triển các thuật toán tùy chỉnh trên các tập dữ liệu nội bộ và gần đây là các đám mây tiếp thị do các nhà cung cấp như Adobe, IBM, Oracle và Salesforce cung cấp. Trong năm qua, một người chơi mới đã xuất hiện với một công cụ tự phục vụ, dưới vỏ bọc, khai thác máy học, được hỗ trợ bởi tập dữ liệu độc quyền với hơn một nghìn tỷ thuộc tính. Công ty [là] Versium. Tony Baer, ​​Chuyên gia phân tích chính tại trứng

Dự đoán phân tích Baer nói về hành vi của người tiêu dùng là một lĩnh vực đông dân cư. Tuy nhiên, dựa trên nhận thức rằng dữ liệu là vua, ông đưa ra rằng các giải pháp như Versium là một giải pháp thay thế hấp dẫn vì chúng cung cấp quyền truy cập vào một kho dữ liệu lớn về người tiêu dùng và doanh nghiệp với một nền tảng kết hợp học máy để giúp các nhà tiếp thị dự đoán hành vi của khách hàng.

Về Versium

Versium cung cấp dự đoán tự động phân tích giải pháp, cung cấp thông tin dữ liệu có thể hành động nhanh hơn, chính xác hơn và với chi phí thấp hơn so với việc thuê các nhóm khoa học dữ liệu đắt tiền hoặc các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp.

Các giải pháp của Versium tận dụng kho LifeData® rộng lớn của công ty, chứa hơn 1 nghìn tỷ thuộc tính dữ liệu doanh nghiệp và người tiêu dùng. LifeData® chứa cả dữ liệu hành vi trực tuyến và ngoại tuyến bao gồm chi tiết đồ họa xã hội, dữ liệu dựa trên sự kiện thời gian thực, sở thích mua hàng, thông tin tài chính, hoạt động và kỹ năng, nhân khẩu học, v.v. Các thuộc tính này được đối sánh với dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp và được sử dụng trong các mô hình học máy để cải thiện các hoạt động tiếp thị bán kèm và bán thêm.

Tìm hiểu thêm về dự đoán Versium

Bạn nghĩ gì?

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