Kuelewa Mahitaji ya Wateja Wako na Takwimu za Utabiri

Uingizaji Analytics

Kwa wataalamu wengi wa uuzaji na uuzaji, ni mapambano ya mara kwa mara kupata maoni yoyote yanayoweza kutekelezwa kutoka kwa data iliyopo. Kiasi cha kusagwa kwa data inayoingia inaweza kuwa ya kutisha na ya kupindukia kabisa, na kujaribu kutoa mwanya wa mwisho wa thamani, au hata ufahamu muhimu tu, kutoka kwa data hiyo inaweza kuwa kazi ya kutisha.

Hapo zamani, chaguzi zilikuwa chache:

  • Kuajiri wanasayansi wa data. Njia ya kupata wachambuzi wa data ya kitaalam kuchanganua data na kurudi na majibu inaweza kuwa ya gharama kubwa na ya kuchukua muda, kutafuna wiki au hata miezi, na wakati mwingine bado kunarudisha tu matokeo ya kutatanisha.
  • Amini utumbo wako. Historia imeonyesha ufanisi wa matokeo hayo yanaweza kutiliwa shaka zaidi.
  • Subiri uone ni nini kitatokea. Njia hii tendaji inaweza kuacha shirika katika miasma ya kushindana na kila mtu mwingine ambaye amechukua njia sawa.

Uchanganuzi wa utabiri wamevunja ufahamu wa pamoja wa mauzo ya biashara na wataalamu wa uuzaji, na kuiwezesha kukuza na kutengeneza mifano bora ya bao inayoboresha utendaji wa kampeni.

Utabiri analytics teknolojia imebadilisha jinsi biashara zinaelewa, kutathmini na kushirikisha wateja wao wa sasa na wanaotazamiwa kutumia AI na ujifunzaji wa mashine, na inafanyika mageuzi muhimu kwa jinsi wataalamu wa uuzaji na uuzaji wanachambua na kutoa thamani kutoka kwa data zao. Hii imesababisha maagizo zaidi analytics maendeleo katika muundo na upelekaji wa zana ambazo kwa ufanisi zaidi na kwa undani zaidi hupata data kuhusu wateja wa biashara na mahitaji yao.

Utabiri analytics inaongeza zaidi juu ya ujifunzaji wa mashine na AI, kukusanya haraka mifano ya utabiri ulioboreshwa. Mifano hizi zinawezesha bao la kuongoza, kizazi kipya cha kuongoza na data ya kuongoza iliyoboreshwa kwa kutumia data iliyopo ya mteja na data ya matarajio na kutabiri jinsi viongozi hao au wateja watahusika - yote kabla ya shughuli za uuzaji na uuzaji hata kuanza.

Teknolojia mpya, iliyoingia katika suluhisho kama vile Microsoft Dynamics 365 na CRM ya mauzo, hutoa uwezo wa kuiga tabia za wateja kwa masaa kupitia michakato inayofaa kutumia ambayo ni otomatiki na haiitaji wanasayansi wa data. Inawezesha upimaji rahisi wa matokeo anuwai na maarifa ya mapema ambayo husababisha uwezekano wa kununua bidhaa ya kampuni, kujiandikisha kwa jarida la kampuni, au kubadilisha kuwa mteja kwa njia zingine, na vile vile mwongozo hauwezi kununua kamwe, bila kujali ni kiasi gani mpango huo umependeza.

Ujuzi huu wa kina wa kitabia unawapa nguvu wauzaji kuboresha uzoefu wa wateja kwa kutumia nguvu ya modeli za ujifunzaji wa mashine, na sifa zote za data za biashara na watumiaji kupata modeli zenye nguvu, za busara, na za utabiri. Viwango vya ubadilishaji vinaweza kuongezeka kwa asilimia 250-350, na viwango vya agizo la kila kitengo huongezeka kwa asilimia 50.

Utabiri, uuzaji unaofaa husaidia biashara sio tu kupata zaidi wateja lakini bora wateja.

Uchunguzi huu wa kina unasababisha uelewa mkubwa wa biashara au uwezekano wa watu kununua au kushiriki, wakati pia unawapa wauzaji fursa ya kupata akili inayoweza kuchukua hatua ambayo mwishowe hutabiri tabia za siku zijazo. Ikiwa timu za uuzaji na uuzaji zinaweza kupata ufahamu juu ya tabia ya wateja wao ya sasa na inayowezekana ya baadaye, wana uwezekano mkubwa wa kuwasilisha huduma na bidhaa ambazo zitawavutia. Na hiyo inamaanisha uuzaji na uuzaji mzuri, na mwishowe wateja zaidi. Chris Matty, Mkurugenzi Mtendaji na mwanzilishi wa Versium

Utabiri analytics inawezesha timu za uuzaji na uuzaji kutoa muhtasari wa thamani kutoka kwa data ya wateja wa kihistoria na CRM kuunda mifano ya utabiri.

Kijadi, Usimamizi wa Uhusiano wa Wateja (CRM) umekuwa mpuuzi tu, tendaji mtiririko wa kazi. Pamoja na njia mbadala kutumia pesa na wakati ama kwa wanasayansi wa data au kwa kuwinda, kuwa tendaji ni njia hatari kabisa. Utabiri analytics majaribio ya kubadilisha CRM ya uuzaji na uuzaji kwa kupunguza hatari na kuruhusu timu ya uuzaji kuendelea kuendesha mauzo ya akili na kampeni za uuzaji.

Zaidi, utabiri analytics inawezesha utengenezaji wa alama za kuongoza za utabiri kwa matarajio ya uuzaji ya B2C na B2B ambayo yanawezesha timu za uuzaji na mauzo kuwa za laser haki wateja kwa wakati unaofaa, akiwaelekeza kwa bidhaa sahihi na huduma sahihi. Aina hizi za analytics ruhusu watumiaji watengeneze na kuongeza orodha mpya za ubadilishaji wa hali ya juu kulingana na maelezo mafupi ya shirika yaliyopo kwa kutumia seti ya data ya wamiliki au ghala la data.

Baadhi ya visa vya kawaida vya matumizi ya data kubwa analytics wamejikita katika kujibu swali, Je! Mteja anaweza kununua nini? Haishangazi, hii imechukuliwa vizuri na BI na analytics zana, na wanasayansi wa data wanaendeleza algorithms za kawaida kwenye seti za data za ndani, na hivi karibuni, na mawingu ya uuzaji yanayotolewa na watoa huduma kama Adobe, IBM, Oracle, na Salesforce. Katika mwaka uliopita, mchezaji mpya ameibuka na zana ya huduma ya kibinafsi ambayo, chini ya vifuniko, inaunganisha ujifunzaji wa mashine, ikiungwa mkono na data ya wamiliki iliyowekwa na zaidi ya sifa trilioni moja. Kampuni hiyo ni Versium. Tony Baer, ​​Mchambuzi Mkuu katika ovum

Utabiri analytics juu ya tabia ya watumiaji ni uwanja ulio na watu wengi, alisema Baer. Walakini, kwa kuzingatia utambuzi kwamba data ni mfalme, hutoa kwamba suluhisho kama za Versium ni mbadala inayolazimisha kwa sababu hutoa ufikiaji wa hazina kubwa ya data ya watumiaji na biashara na jukwaa ambalo linajumuisha ujifunzaji wa mashine kusaidia wauzaji kutabiri tabia ya mteja.

Kuhusu Versium

Versium hutoa utabiri wa kiotomatiki analytics suluhisho, ambazo hutoa ujasusi wa data unaoweza kuchukua hatua haraka, kwa usahihi na kwa sehemu ndogo ya gharama ya kukodisha timu ghali za sayansi ya data au mashirika ya huduma za kitaalam.

Suluhisho za Versium zinaongeza ghala kubwa la kampuni ya LifeData ®, ambayo ina zaidi ya trilioni 1 za watumiaji na sifa za data ya biashara. LifeData ® ina data ya tabia mkondoni na nje ya mkondoni pamoja na maelezo ya picha ya kijamii, data ya wakati halisi, masilahi ya ununuzi, habari ya kifedha, shughuli na ustadi, idadi ya watu na zaidi. Sifa hizi zinafananishwa na data ya ndani ya biashara, na hutumiwa katika modeli za ujifunzaji wa mashine kuboresha ununuzi wa wateja, uhifadhi na uuzaji wa kuuza na shughuli za uuzaji za upsell.

Jifunze zaidi kuhusu Utabiri wa Versium

Unafikiri?

Tovuti hii inatumia Akismet kupunguza spam. Jifunze jinsi maoni yako yanasindika.