予測分析で顧客のニーズを理解する

予測分析

多くの販売およびマーケティングの専門家にとって、既存のデータから実用的な洞察を引き出すことは常に苦労しています。 膨大な量の受信データは、威圧的で完全に圧倒される可能性があり、そのデータから最後のXNUMXオンスの値、または単に重要な洞察を抽出しようとすることは、困難な作業になる可能性があります。

以前は、オプションはほとんどありませんでした。

  • データサイエンティストを雇う。 プロのデータアナリストにデータを分析して回答を返すように依頼するアプローチは、費用と時間がかかり、数週間から数か月もかみ砕かれ、時には疑わしい結果しか返さない場合があります。
  • あなたの腸を信頼してください。 歴史は、これらの結果の有効性がさらに疑わしい可能性があることを示しています。
  • 待って、何が起こるか見てください。 この反応的なアプローチは、同じアプローチを採用している他のすべての人と競争するという瘴気に組織を残す可能性があります。

予測分析 エンタープライズセールスおよびマーケティングの専門家の集合意識を打ち砕き、キャンペーンのパフォーマンスを最適化するリードスコアリングモデルを開発および微調整できるようにしました。

予言の 分析論 テクノロジーは、企業がAIと機械学習を使用して現在および将来のクライアントを理解、評価、関与する方法を変革し、販売およびマーケティングの専門家がデータから価値を分析および抽出する方法が大幅に進化しています。 これはさらに規範的なものになりました 分析論 企業の顧客とそのニーズに関するデータをより効果的かつ深く活用するツールの設計と展開の開発。

予言の 分析論 さらに、機械学習とAIを活用して、カスタマイズされた予測モデルをすばやく組み立てます。 これらのモデルは、組織の既存の顧客および見込み客のデータを使用し、それらのリードまたは顧客がどのように関与するかを予測することにより、販売およびマーケティング活動が始まる前に、リードスコアリング、新しいリード生成、および拡張リードデータを可能にします。

次のようなソリューションに組み込まれた新しいテクノロジー Microsoft Dynamics 365 影響により Salesforce CRMは、自動化され、データサイエンティストを必要としないユーザーフレンドリーなプロセスを介して、顧客の行動を数時間でモデル化する機能を提供します。 これにより、複数の結果を簡単にテストし、どのリードが会社の製品を購入する可能性が高いか、会社のニュースレターを購読するか、または他の方法で顧客に変換する可能性が高いか、またどのリードが購入しない可能性が高いかについての事前知識が可能になります。取引がどれだけ甘くなるか。

この深い行動知識により、マーケティング担当者は、機械学習ベースのモデルの力と、ビジネスと消費者の両方のデータ属性を活用して、堅牢で洞察に満ちた予測リードスコアリングモデルを取得することで、カスタマーエクスペリエンスを最適化できます。 コンバージョン率は250〜350パーセントも増加し、ユニットあたりの注文値は50パーセントも増加する可能性があります。

予測的でプロアクティブなマーケティングは、企業が買収するだけでなく、 他には? 顧客が 優れた お客さま。

この詳細な分析により、企業または個人が購入または関与する可能性をより深く理解すると同時に、マーケターに将来の行動を最終的に予測する実用的なインテリジェンスへのアクセスを提供します。 営業チームとマーケティングチームが顧客の現在および将来の潜在的な行動について洞察を得ることができれば、顧客にアピールするサービスと製品を提示する可能性が高くなります。 そしてそれは、より効果的な販売とマーケティング、そして最終的にはより多くの顧客を意味します。 クリス・マティ、CEO兼創設者 ヴェルシウム

予言の 分析論 営業およびマーケティングチームが過去の顧客およびCRMデータから貴重な洞察を抽出して予測モデルを設計できるようにします。

従来、顧客関係管理(CRM)は主に受動的でしたが、 反応性 ワークフロー。 代替案は、データサイエンティストまたは勘のいずれかにお金と時間を費やすことであり、反応的であることは最もリスクの低いアプローチです。 予測 分析論 リスクを最小限に抑え、マーケティングチームがインテリジェントな販売およびマーケティングキャンペーンを積極的に実行できるようにすることで、販売およびマーケティングCRMの変革を試みます。

さらに、予測 分析論 B2CとB2Bの両方のマーケティング見込み客の予測リードスコアの生成を可能にし、マーケティングチームとセールスチームがレーザーに集中できるようにします。 正確に適切なタイミングで顧客を適切な製品とサービスに誘導します。 これらの種類 分析論 ユーザーが独自のデータセットまたはデータウェアハウスを活用することにより、組織の既存の顧客プロファイルに基づいて、新しい高コンバージョンの見込み客リストを生成および拡張できるようにします。

ビッグデータの最も一般的なユースケースのいくつか 分析論 質問に答えることを中心にしています、 購入する可能性が最も高い顧客は何ですか? 当然のことながら、これはBIによって十分に踏み込まれています。 分析論 ツール、内部データセットでカスタムアルゴリズムを開発するデータサイエンティスト、最近ではAdobe、IBM、Oracle、Salesforceなどのプロバイダーが提供するマーケティングクラウドによるツール。 過去XNUMX年間で、XNUMX兆を超える属性を持つ独自のデータセットに裏打ちされた、機械学習を活用するセルフサービスツールを備えた新しいプレーヤーが登場しました。 会社はVersiumです。 Tony Baer、プリンシパルアナリスト 卵子

予言の 分析論 消費者行動に関する研究は人口の多い分野である、とベアーは述べた。 それにもかかわらず、その認識に基づいて データが王様、彼は、Versiumのようなソリューションは、マーケティング担当者が顧客の行動を予測するのに役立つ機械学習を組み込んだプラットフォームを使用して、消費者およびビジネスデータの膨大なリポジトリへのアクセスを提供するため、魅力的な代替手段であると提案しています。

Versiumについて

ヴェルシウム 自動予測を提供 分析論 実用的なデータインテリジェンスをより速く、より正確に、高価なデータサイエンスチームや専門サービス組織を雇うコストの何分のXNUMXかで提供するソリューション。

Versiumのソリューションは、1兆を超える消費者およびビジネスデータ属性を含む同社の広範なLifeData®ウェアハウスを活用しています。 LifeData®には、ソーシャルグラフィックの詳細、リアルタイムのイベントベースのデータ、購入意欲、財務情報、活動とスキル、人口統計など、オンラインとオフラインの両方の行動データが含まれています。 これらの属性は企業の内部データと照合され、機械学習モデルで使用されて、顧客の獲得、維持、クロスセルおよびアップセルのマーケティング活動を改善します。

VersiumPredictの詳細

どう思いますか?

このサイトはAkismetを使用して迷惑メールを減らします。 コメントの処理方法を学ぶ.