การทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าของคุณด้วย Predictive Analytics

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการขายและการตลาดจำนวนมากการพยายามหาข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลที่มีอยู่ ปริมาณการบดย่อยของข้อมูลที่เข้ามาอาจเป็นเรื่องที่น่ากลัวและท่วมท้นทั้งหมดและการพยายามดึงค่าออนซ์สุดท้ายหรือแม้แต่ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลนั้นอาจเป็นงานที่น่ากลัว

ในอดีตตัวเลือกมีน้อย:

  • จ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แนวทางในการให้นักวิเคราะห์ข้อมูลมืออาชีพวิเคราะห์ข้อมูลและกลับมาพร้อมคำตอบอาจมีราคาแพงและใช้เวลานานเคี้ยวนานหลายสัปดาห์หรือเป็นเดือนและบางครั้งก็ยังให้ผลลัพธ์ที่น่าสงสัยเท่านั้น
  • เชื่อมั่นในลำไส้ของคุณ. ประวัติศาสตร์ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของผลลัพธ์เหล่านั้นอาจเป็นเรื่องที่น่าสงสัยยิ่งกว่า
  • รอดูว่าจะเกิดอะไรขึ้น. วิธีการที่ตอบสนองนี้สามารถทำให้องค์กรตกอยู่ในความสับสนของการแข่งขันกับคนอื่น ๆ ที่ใช้แนวทางเดียวกัน

การวิเคราะห์เชิงทำนาย ได้ทำลายจิตสำนึกร่วมกันของผู้เชี่ยวชาญด้านการขายและการตลาดขององค์กรทำให้พวกเขาสามารถพัฒนาและปรับแต่งแบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญได้

คาดการณ์ การวิเคราะห์ เทคโนโลยีได้เปลี่ยนวิธีที่องค์กรต่างๆเข้าใจประเมินและมีส่วนร่วมกับลูกค้าปัจจุบันและลูกค้าที่คาดหวังโดยใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงและกำลังอยู่ในช่วงวิวัฒนาการที่สำคัญในการที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการขายและการตลาดวิเคราะห์และดึงคุณค่าจากข้อมูลของตน สิ่งนี้ได้นำไปสู่การกำหนดเพิ่มเติม การวิเคราะห์ การพัฒนาในการออกแบบและการปรับใช้เครื่องมือที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าและความต้องการขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพและลึกซึ้งยิ่งขึ้น

คาดการณ์ การวิเคราะห์ ต่อยอดจากการใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เพื่อประกอบแบบจำลองการคาดการณ์ที่กำหนดเองได้อย่างรวดเร็ว แบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้สามารถให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายการสร้างลูกค้าเป้าหมายใหม่และข้อมูลลูกค้าเป้าหมายที่ปรับปรุงแล้วโดยใช้ข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่ขององค์กรและผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและคาดการณ์ว่าลูกค้าเป้าหมายหรือลูกค้าเหล่านั้นจะมีส่วนร่วมอย่างไร - ทั้งหมดนี้ก่อนที่กิจกรรมการขายและการตลาดจะเริ่มต้นขึ้น

เทคโนโลยีใหม่ที่ฝังอยู่ในโซลูชันเช่น Microsoft Dynamics 365 และ Salesforce CRMมอบความสามารถในการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้าภายในไม่กี่ชั่วโมงผ่านกระบวนการที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ซึ่งเป็นระบบอัตโนมัติและไม่ต้องใช้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วยให้สามารถทดสอบผลลัพธ์ที่หลากหลายได้ง่ายและทราบล่วงหน้าว่าลูกค้าเป้าหมายใดมีแนวโน้มที่จะซื้อผลิตภัณฑ์ของ บริษัท มากที่สุดสมัครรับจดหมายข่าวของ บริษัท หรือเปลี่ยนเป็นลูกค้าด้วยวิธีอื่น ๆ รวมทั้งโอกาสในการขายที่ไม่น่าจะซื้อไม่ว่า ข้อตกลงจะหอมหวานมากแค่ไหน

ความรู้เชิงพฤติกรรมเชิงลึกนี้ช่วยให้นักการตลาดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้าโดยใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดลที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและคุณลักษณะข้อมูลทั้งธุรกิจและผู้บริโภคเพื่อให้ได้รูปแบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพเชิงลึก อัตราการแปลงสามารถเพิ่มขึ้นได้มากถึง 250-350 เปอร์เซ็นต์และมูลค่าการสั่งซื้อต่อหน่วยเพิ่มขึ้นมากถึง 50 เปอร์เซ็นต์

การตลาดเชิงคาดการณ์เชิงรุกช่วยให้ธุรกิจไม่เพียง แต่ได้มา ข้อมูลเพิ่มเติม ลูกค้า แต่ ดีกว่า ลูกค้า

การวิเคราะห์เชิงลึกนี้นำไปสู่ความเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของธุรกิจหรือบุคคลที่จะซื้อหรือมีส่วนร่วมในขณะเดียวกันก็ช่วยให้นักการตลาดสามารถเข้าถึงข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปปฏิบัติได้ซึ่งจะทำนายพฤติกรรมในอนาคตได้ในที่สุด หากทีมขายและการตลาดสามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าในปัจจุบันและอนาคตที่เป็นไปได้พวกเขาก็มีแนวโน้มที่จะนำเสนอบริการและผลิตภัณฑ์ที่ถูกใจพวกเขา นั่นหมายถึงการขายและการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและในที่สุดก็มีลูกค้าเพิ่มขึ้น Chris Matty ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง แวร์เซียม

คาดการณ์ การวิเคราะห์ ช่วยให้ทีมขายและการตลาดดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าจากข้อมูลลูกค้าและ CRM ในอดีตเพื่อออกแบบโมเดลคาดการณ์

ตามเนื้อผ้าการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) เป็นแบบพาสซีฟส่วนใหญ่ ปฏิกิริยา เวิร์กโฟลว์ ด้วยทางเลือกอื่น ๆ คือการใช้จ่ายเงินและเวลาทั้งกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือลางสังหรณ์การมีปฏิกิริยาตอบสนองจึงเป็นแนวทางที่มีความเสี่ยงน้อยที่สุด คาดการณ์ การวิเคราะห์ พยายามที่จะเปลี่ยนการขายและการตลาด CRM โดยลดความเสี่ยงและให้ทีมการตลาดดำเนินการขายและแคมเปญการตลาดอัจฉริยะในเชิงรุก

นอกจากนี้การคาดการณ์ การวิเคราะห์ ช่วยให้สามารถสร้างคะแนนโอกาสในการขายที่คาดการณ์ได้สำหรับทั้งลูกค้าเป้าหมายทางการตลาด B2C และ B2B ที่ช่วยให้ทีมการตลาดและการขายสามารถมุ่งเน้นไปที่เลเซอร์ ขวา ลูกค้าในเวลาที่เหมาะสมนำพวกเขาไปยังผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมและบริการที่เหมาะสม ประเภทนี้ การวิเคราะห์ อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างและเพิ่มรายชื่อผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าใหม่ที่มี Conversion สูงตามโปรไฟล์ลูกค้าที่มีอยู่ขององค์กรโดยใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือคลังข้อมูล

กรณีการใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ที่พบบ่อยที่สุด การวิเคราะห์ มุ่งเน้นไปที่การตอบคำถาม ลูกค้ามีแนวโน้มจะซื้ออะไรมากที่สุด? ไม่น่าแปลกใจที่สิ่งนี้ได้รับความสนใจจาก BI และ การวิเคราะห์ เครื่องมือโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่พัฒนาอัลกอริธึมที่กำหนดเองบนชุดข้อมูลภายในและเมื่อเร็ว ๆ นี้โดยคลาวด์การตลาดที่นำเสนอโดยผู้ให้บริการเช่น Adobe, IBM, Oracle และ Salesforce ในช่วงปีที่ผ่านมาผู้เล่นรายใหม่ได้ปรากฏตัวขึ้นพร้อมกับเครื่องมือบริการตนเองที่ควบคุมการเรียนรู้ของเครื่องโดยได้รับการสนับสนุนจากชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งมีคุณลักษณะมากกว่าหนึ่งล้านล้านรายการ บริษัท [คือ] Versium Tony Baer นักวิเคราะห์หลักที่ ไข่

คาดการณ์ การวิเคราะห์ เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภคเป็นสาขาที่มีประชากรดีเยอร์กล่าว อย่างไรก็ตามบนพื้นฐานของการตระหนักว่า ข้อมูลคือราชาเขาเสนอว่าโซลูชันเช่น Versium เป็นทางเลือกที่น่าสนใจเนื่องจากให้การเข้าถึงที่เก็บข้อมูลผู้บริโภคและธุรกิจจำนวนมากด้วยแพลตฟอร์มที่รวมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้นักการตลาดคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า

เกี่ยวกับ Versium

แวร์เซียม ให้การคาดการณ์อัตโนมัติ การวิเคราะห์ โซลูชันซึ่งให้ข้อมูลอัจฉริยะที่ดำเนินการได้เร็วขึ้นแม่นยำขึ้นและเสียค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อยในการจ้างทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลราคาแพงหรือองค์กรที่ให้บริการระดับมืออาชีพ

โซลูชันของ Versium ใช้ประโยชน์จากคลังสินค้าLifeData®ที่กว้างขวางของ บริษัท ซึ่งมีแอตทริบิวต์ข้อมูลผู้บริโภคและธุรกิจมากกว่า 1 ล้านล้านรายการ LifeData®มีทั้งข้อมูลพฤติกรรมออนไลน์และออฟไลน์รวมถึงรายละเอียดโซเชียลกราฟิกข้อมูลตามเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ความสนใจในการซื้อข้อมูลทางการเงินกิจกรรมและทักษะข้อมูลประชากรและอื่น ๆ แอตทริบิวต์เหล่านี้จับคู่กับข้อมูลภายในขององค์กรและใช้ในรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงการหาลูกค้าการรักษาลูกค้าและการขายต่อเนื่องและการขายต่อ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Versium Predict

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.