درک نیازهای مشتریان با تجزیه و تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی

برای بسیاری از متخصصان فروش و بازاریابی ، برای بدست آوردن بینش عملی از داده های موجود ، یک مبارزه مداوم است. حجم خرد کردن داده های دریافتی می تواند باعث ایجاد رعب و وحشت و کاملاً طاقت فرسا شود و تلاش برای استخراج آخرین اونس مقدار ، یا حتی فقط بینش های کلیدی ، از این داده ها می تواند یک کار دلهره آور باشد.

در گذشته گزینه ها کم بود:

  • دانشمندان داده را استخدام کنید. رویکرد جلب تجزیه و تحلیلگران حرفه ای داده برای تجزیه و تحلیل داده ها و بازگرداندن آنها با پاسخ می تواند پرهزینه و وقت گیر باشد ، هفته ها یا حتی ماه ها جویده شود و گاهی اوقات فقط نتایج مشکوکی را به همراه داشته باشد.
  • به روده خود اعتماد کنید. تاریخ نشان داده است که اثربخشی این نتایج حتی می تواند مشکوک تر باشد.
  • صبر کنید و ببینید چه اتفاقی می افتد. این رویکرد واکنشی می تواند سازمانی را در رقابت با هر کس دیگری که همان رویکرد را در پیش گرفته است ، بگذارد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی آگاهی جمعی از متخصصان فروش و بازاریابی شرکتی را شکسته و آنها را قادر می سازد مدل های امتیازدهی سرب را تنظیم کرده و عملکرد مبارزات را بهینه کنند.

پیش بینی کننده علم تجزیه و تحلیل این فناوری نحوه درک ، ارزیابی و مشارکت مشتریان فعلی و احتمالی خود را با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توسط شرکت ها تغییر داده است و در چگونگی تجزیه و تحلیل و استخراج ارزش از داده های متخصصان فروش و بازاریابی تحول قابل توجهی را تجربه می کند. این امر منجر به تجویز بیشتر شده است علم تجزیه و تحلیل تحولات در طراحی و استقرار ابزاری که به طور م effectivelyثرتر و عمیق تری از داده ها در مورد مشتریان یک شرکت و نیازهای آنها استفاده می کنند.

پیش بینی کننده علم تجزیه و تحلیل بیشتر با استفاده از قدرت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ، برای جمع آوری سریع مدل های پیش بینی سفارشی ساخته می شود. این مدل ها با استفاده از مشتری موجود در سازمان و داده های چشم انداز و پیش بینی چگونگی تعامل آن لیدها یا مشتریان ، امتیازدهی سرب ، نسل جدید و سرب جدید و داده های پیشرفته را فراهم می کنند - همه اینها حتی قبل از شروع فعالیت های فروش و بازاریابی.

فناوری جدید ، در راه حل هایی مانند مایکروسافت داینامیک 365 و CRM Salesforce، توانایی مدل سازی رفتارهای مشتری را در ساعتها از طریق فرایندهای کاربر پسند که به صورت خودکار انجام می شوند و نیازی به دانشمندان داده ندارند ، ارائه می دهد. این امکان را برای آزمایش آسان نتایج مختلف فراهم می کند و می دانید که منجر به خرید محصول شرکت ، عضویت در خبرنامه شرکت یا تبدیل شدن به مشتری از راه های دیگر به احتمال زیاد منجر می شود. چقدر معامله شیرین شده است.

این دانش رفتاری عمیق ، بازاریابان را قادر می سازد تا از طریق استفاده از قدرت مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین ، و هر دو ویژگی داده های تجاری و مصرف کننده ، تجارب مشتری را بهینه سازند و از این طریق بتوانند مدل های قدرتمند ، بصیرت آمیز و پیش بینی کننده امتیاز را به دست آورند. نرخ تبدیل می تواند تا 250-350 درصد افزایش یابد و مقادیر سفارش واحد تا 50 درصد افزایش یابد.

بازاریابی پیش بینانه و فعال به کسب و کار کمک می کند تا نه تنها کسب کند بیش مشتری اما بهتر مشتریان.

این تجزیه و تحلیل عمیق منجر به درک بیشتر یک کسب و کار یا احتمال خرید افراد یا مشارکت افراد می شود ، در عین حال دسترسی بازاریابان را به هوش عملی که در نهایت رفتارهای آینده را پیش بینی می کند ، فراهم می کند. اگر تیم های فروش و بازاریابی بتوانند از رفتار فعلی و بالقوه مشتریان خود بینشی کسب کنند ، احتمالاً خدمات و محصولی را که مورد علاقه آنها باشد ارائه می دهند. و این به معنای فروش و بازاریابی موثرتر و در نهایت مشتری بیشتر است. کریس متی ، مدیر عامل و بنیانگذار نسخه

پیش بینی کننده علم تجزیه و تحلیل تیم های فروش و بازاریابی را قادر می سازد تا بینش ارزشمندی را از مشتری و داده های CRM برای طراحی مدل های پیش بینی استخراج کنند.

به طور سنتی ، مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) عمدتاً منفعل بوده است ، واکنشی جریان کار. با استفاده از گزینه های دیگر ، صرف وقت و زمان یا برای دانشمندان داده و یا برای برداشتن فشار ، واکنش پذیری کم خطرترین روش است. پیش بینی علم تجزیه و تحلیل تلاش می کند CRM فروش و بازاریابی را با به حداقل رساندن خطر و اجازه دادن به یک تیم بازاریابی برای پیشبرد فعالیت های هوشمند فروش و بازاریابی تغییر دهد.

علاوه بر این ، پیش بینی علم تجزیه و تحلیل تولید نمره پیش بینی پیش بینی را برای هر دو چشم انداز بازاریابی B2C و B2B امکان پذیر می کند که تیم های بازاریابی و فروش را قادر می سازد لیزر بر روی راست مشتریان دقیقاً در زمان مناسب ، آنها را به سمت محصولات مناسب و خدمات مناسب سوق می دهد. این نوع علم تجزیه و تحلیل با استفاده از مجموعه داده های انحصاری یا انبار داده ها ، به کاربران اجازه می دهند تا لیست های چشم انداز جدید با تبدیل بالا را براساس مشخصات مشتری موجود یک سازمان تولید و تقویت کنند.

برخی از موارد متداول استفاده از داده های بزرگ علم تجزیه و تحلیل در اطراف پاسخ دادن به سوال متمرکز شده اند ، مشتری به احتمال زیاد چه چیزی را خریداری می کند؟ جای تعجب نیست که ، این توسط BI و علم تجزیه و تحلیل ابزارها ، توسط دانشمندان داده در حال توسعه الگوریتم های سفارشی در مجموعه داده های داخلی ، و اخیراً توسط ابرهای بازاریابی ارائه شده توسط ارائه دهندگان مانند Adobe ، IBM ، Oracle و Salesforce. در طول سال گذشته ، یک بازیکن جدید با یک ابزار سلف سرویس ظهور کرده است که تحت پوشش ، یادگیری ماشین را پشتیبانی می کند ، با پشتیبانی از یک مجموعه داده اختصاصی با بیش از یک تریلیون ویژگی. شرکت [است] Versium. تونی بائر ، تحلیلگر اصلی در تخمک

پیش بینی کننده علم تجزیه و تحلیل در مورد رفتار مصرف کننده ، یک زمینه پرجمعیت است ، گفت Baer. با این حال ، بر اساس درک است که داده ها پادشاه است، او پیشنهاد می کند که راه حلهایی مانند نسخه Versium یک گزینه جذاب هستند زیرا آنها با دسترسی به مخزن گسترده ای از داده های مصرف کننده و تجاری با یک بستر نرم افزاری که شامل یادگیری ماشین برای کمک به بازاریابان برای پیش بینی رفتار مشتری است ، فراهم می کنند.

درباره Versium

نسخه پیش بینی خودکار ارائه می دهد علم تجزیه و تحلیل راه حل هایی ، که اطلاعات داده عملیاتی را سریعتر ، دقیق تر و با کسری از هزینه استخدام تیم های گران قیمت علم داده یا سازمان های خدمات حرفه ای فراهم می کنند.

راه حل های Versium از انبار گسترده شرکت LifeData® استفاده می کنند که شامل بیش از 1 تریلیون ویژگی داده های تجاری و تجاری است. LifeData® شامل اطلاعات رفتاری آنلاین و آفلاین از جمله جزئیات اجتماعی-گرافیکی ، داده های مبتنی بر رویداد در زمان واقعی ، علایق خرید ، اطلاعات مالی ، فعالیت ها و مهارت ها ، اطلاعات جمعیتی و موارد دیگر است. این ویژگی ها با داده های داخلی یک شرکت مطابقت دارد و در مدل های یادگیری ماشین برای بهبود جذب مشتری ، حفظ و فروش گسترده و فعالیت های بازاریابی استفاده می شود.

درباره پیش بینی نسخه بیشتر بدانید

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.