예측 분석으로 고객의 요구 사항 이해

예측 분석

많은 영업 및 마케팅 전문가에게 기존 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 것은 끊임없는 노력입니다. 들어오는 데이터의 엄청난 양은 위협적이고 전적으로 압도적 일 수 있으며, 해당 데이터에서 가치의 마지막 온스 또는 핵심 통찰력을 추출하려는 시도는 어려울 수 있습니다.

과거에는 옵션이 거의 없었습니다.

  • 데이터 과학자를 고용하십시오. 전문 데이터 분석가가 데이터를 분석하고 답변을 제공하는 방법은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 몇 주 또는 몇 달이 걸리며 때로는 여전히 모호한 결과 만 반환 할 수 있습니다.
  • 당신의 직감을 믿으세요. 역사는 이러한 결과의 효능이 훨씬 더 모호 할 수 있음을 보여주었습니다.
  • 잠시만 기다려주세요. 이 반응 적 접근 방식은 조직이 동일한 접근 방식을 취한 다른 모든 사람과 경쟁하는 혼동에 빠질 수 있습니다.

예측 분석 기업 영업 및 마케팅 전문가의 집단 의식을 깨고 캠페인 성과를 최적화하는 리드 스코어링 모델을 개발하고 미세 조정할 수 있습니다.

예측 적 분석 기술은 AI와 머신 러닝을 사용하여 기업이 현재 및 잠재 고객을 이해하고 평가하고 참여시키는 방식을 변화 시켰으며, 영업 및 마케팅 전문가가 데이터에서 가치를 분석하고 추출하는 방식에서 상당한 발전을 겪고 있습니다. 이것은 더 규범적인 분석 기업의 고객과 고객의 요구에 대한 데이터를보다 효과적이고 심층적으로 활용하는 도구의 설계 및 배포 개발

예측 적 분석 머신 러닝과 AI를 활용하여 맞춤형 예측 모델을 신속하게 조립할 수 있습니다. 이러한 모델을 사용하면 조직의 기존 고객 및 잠재 고객 데이터를 사용하고 해당 리드 또는 고객이 어떻게 참여할지 예측함으로써 리드 스코어링, 새로운 리드 생성 및 향상된 리드 데이터를 사용할 수 있습니다.이 모든 것이 영업 및 마케팅 활동이 시작되기도 전에 이루어집니다.

다음과 같은 솔루션에 내장 된 신기술 Microsoft Dynamics 365Salesforce CRM, 자동화되고 데이터 과학자가 필요하지 않은 사용자 친화적 인 프로세스를 통해 몇 시간 내에 고객 행동을 모델링 할 수있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 여러 결과를 쉽게 테스트하고 어떤 리드가 회사 제품을 구매하거나, 회사 뉴스 레터를 구독하거나, 다른 방식으로 고객으로 전환 할 가능성이 가장 높은 리드와 어떤 리드가 구매하지 않을 가능성이 높은지에 대한 지식을 사전에 파악할 수 있습니다. 거래가 얼마나 달콤 해 졌는지.

이 심층적 인 행동 지식은 마케터가 머신 러닝 기반 모델의 힘과 비즈니스 및 소비자 데이터 속성을 모두 활용하여 강력하고 통찰력 있고 예측 가능한 리드 스코어링 모델을 확보함으로써 고객 경험을 최적화 할 수 있도록 지원합니다. 전환율은 최대 250 ~ 350 %까지 증가 할 수 있으며 단위 주문 값은 최대 50 %까지 증가 할 수 있습니다.

예측적이고 사전 예방적인 마케팅은 기업이 더보기 고객이지만 고객.

이 심층 분석을 통해 비즈니스 또는 개인의 구매 또는 참여 가능성을 더 잘 이해할 수있을뿐만 아니라 마케팅 담당자에게 미래의 행동을 궁극적으로 예측하는 실행 가능한 인텔리전스에 액세스 할 수 있습니다. 영업 및 마케팅 팀이 고객의 현재 및 잠재적 인 미래 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있다면 고객에게 호소 할 서비스와 제품을 제시 할 가능성이 더 높습니다. 이는 더 효과적인 영업 및 마케팅, 궁극적으로 더 많은 고객을 의미합니다. Chris Matty, CEO 겸 설립자 버전

예측 적 분석 영업 및 마케팅 팀은 과거 고객 및 CRM 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하여 예측 모델을 설계 할 수 있습니다.

전통적으로 고객 관계 관리 (CRM)는 대체로 수동적 이었지만 반응적인 워크 플로우. 대안은 데이터 과학자에게 또는 직감으로 돈과 시간을 소비하는 것이므로 대응하는 것이 가장 위험한 접근 방식입니다. 예측 분석 위험을 최소화하고 마케팅 팀이 지능형 영업 및 마케팅 캠페인을 사전에 실행할 수 있도록하여 영업 및 마케팅 CRM을 혁신하려고합니다.

또한, 예측 분석 B2C 및 B2B 마케팅 잠재 고객 모두에 대한 예측 리드 점수를 생성하여 마케팅 및 영업 팀이 연락해주세요 정확한 시간에 고객을 올바른 제품과 서비스로 안내합니다. 이런 종류의 분석 사용자는 독점 데이터 세트 또는 데이터웨어 하우스를 활용하여 조직의 기존 고객 프로필을 기반으로 전환율이 높은 새 잠재 고객 목록을 생성하고 보강 할 수 있습니다.

빅 데이터의 가장 일반적인 사용 사례 중 일부 분석 질문에 대한 답을 중심으로 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 것은 무엇입니까? 당연히 이것은 BI와 분석 도구, 내부 데이터 세트에 대한 사용자 정의 알고리즘을 개발하는 데이터 과학자, 그리고 최근에는 Adobe, IBM, Oracle 및 Salesforce와 같은 제공 업체가 제공하는 마케팅 클라우드에서 제공합니다. 지난 XNUMX 년 동안 XNUMX 조 개 이상의 속성을 가진 독점 데이터 세트로 뒷받침되는 머신 러닝을 활용하는 셀프 서비스 도구를 갖춘 새로운 플레이어가 등장했습니다. 회사는 Versium입니다. Tony Baer, ​​책임 분석가 난자

예측 적 분석 소비자 행동에 관한 분야는 인구가 많은 분야라고 Baer는 말했습니다. 그럼에도 불구하고 데이터가 왕이다, 그는 Versium과 같은 솔루션이 마케터가 고객 행동을 예측하는 데 도움이되는 기계 학습을 통합하는 플랫폼을 통해 소비자 및 비즈니스 데이터의 방대한 저장소에 대한 액세스를 제공하기 때문에 강력한 대안이라고 제안합니다.

Versium 정보

버전 자동화 된 예측 제공 분석 값 비싼 데이터 과학 팀이나 전문 서비스 조직을 고용하는 비용보다 훨씬 적은 비용으로 실행 가능한 데이터 인텔리전스를 더 빠르고 정확하게 제공하는 솔루션입니다.

Versium의 솔루션은 1 조 개 이상의 소비자 및 비즈니스 데이터 속성을 포함하는 회사의 광범위한 LifeData®웨어 하우스를 활용합니다. LifeData®에는 소셜 그래픽 세부 정보, 실시간 이벤트 기반 데이터, 구매 관심 사항, 재무 정보, 활동 및 기술, 인구 통계 등을 포함한 온라인 및 오프라인 행동 데이터가 모두 포함되어 있습니다. 이러한 속성은 기업의 내부 데이터와 일치하며 기계 학습 모델에 사용되어 고객 확보, 유지, 교차 판매 및 상향 판매 마케팅 활동을 개선합니다.

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