Հասկանալով ձեր հաճախորդների կարիքները կանխատեսող վերլուծության միջոցով

Կանխատեսելի վերլուծություն

Առևտրի և շուկայավարման շատ մասնագետների համար դա անընդհատ պայքար է գոյություն ունեցող տվյալներից որևէ գործող գործող պատկերացում ստանալու համար: Մուտքային տվյալների ջախջախիչ ծավալը կարող է վախեցնել և ամբողջովին ճնշող լինել, և այդ տվյալների միջից արժեքի վերջին ունցիան, կամ նույնիսկ պարզապես առանցքային պատկերացումները արդյունահանելու փորձը կարող է լինել վախեցնող խնդիր:

Նախկինում տարբերակները քիչ էին.

  • Վարձեք տվյալների գիտնականներ: Տվյալները վերլուծելու և պատասխաններով պատասխանելու համար պրոֆեսիոնալ տվյալների վերլուծաբաններին ներգրավելու մոտեցումը կարող է լինել թանկ և ժամանակատար, շաբաթներ կամ նույնիսկ ամիսներ ծամել, և երբեմն դեռ միայն կասկածելի արդյունքներ է տալիս:
  • Վստահեք ձեր աղիքին, Պատմությունը ցույց է տվել, որ այդ արդյունքների արդյունավետությունը կարող է նույնիսկ ավելի կասկածելի լինել:
  • Սպասեք և տեսեք, թե ինչ կլինի, Այս ռեակտիվ մոտեցումը կարող է կազմակերպությանը թողնել միմյանց մեջ `մրցելու բոլորի հետ, ովքեր նույն մոտեցումն են որդեգրել:

Կանխատեսող վերլուծություն կոտրել են ձեռնարկությունների վաճառքի և շուկայավարման մասնագետների հավաքական գիտակցությունը ՝ նրանց հնարավորություն տալով զարգացնել և կատարելագործել կապարի գնահատման մոդելները, որոնք օպտիմալացնում են քարոզչության արդյունքները:

Կանխատեսող Վերլուծություն Տեխնոլոգիան փոխակերպել է ձեռնարկությունների ընկալման, գնահատման և ներգրավման իրենց ներկայիս և հեռանկարային հաճախորդներին `օգտագործելով AI և մեքենայական ուսուցում, և այն զգալի էվոլյուցիայի է ենթարկվում, թե ինչպես են վաճառքի և շուկայավարման մասնագետները վերլուծում և արդյունքը հանում իրենց տվյալներից: Սա հանգեցրել է հետագա նշանակման Վերլուծություն գործիքների նախագծման և տեղակայման զարգացումներ, որոնք ավելի արդյունավետ և խորը կերպով օգտագործում են ձեռնարկության հաճախորդների և նրանց կարիքների վերաբերյալ տվյալները:

Կանխատեսող Վերլուծություն հետագայում հիմնվում է մեքենայական ուսուցման և AI- ի օգտագործման վրա ՝ արագորեն հավաքագրելով կանխորոշված ​​կանխատեսող մոդելները: Այս մոդելները հնարավորություն են տալիս կապարի գնահատման, նոր կապարի սերնդի և առաջատար կապարի տվյալների հետ `օգտագործելով կազմակերպության առկա հաճախորդների և հեռանկարների վերաբերյալ տվյալները և կանխատեսելով, թե ինչպես են այդ կապերը կամ հաճախորդները ներգրավվելու` ամեն ինչ դեռ վաճառքի և շուկայավարման գործունեության սկիզբը:

Նոր տեխնոլոգիան, ներկառուցված այնպիսի լուծումների մեջ, ինչպիսիք են Microsoft Dynamics 365- ը և Salesforce CRM, մատուցում է հաճախորդների վարքագիծը մոդելավորելու ունակություն ժամվա ընթացքում օգտագործողի համար հարմար գործընթացների միջոցով, որոնք ավտոմատացված են և տվյալների գիտնականներ չեն պահանջում: Այն հնարավորություն է տալիս հեշտությամբ ստուգել բազմաթիվ արդյունքներ և նախապես իմանալ այն մասին, թե ինչն է առավել հավանական, որ գնելու է ընկերության արտադրանքը, բաժանորդագրվի ընկերության լրատուին, կամ այլ ձևերով փոխանակվի հաճախորդի, ինչպես նաև այն, ինչը հավանաբար երբեք չի գնի, անկախ նրանից որքան է քաղցրացել գործարքը:

Վարվելակերպի այս խորը գիտելիքը հնարավորություն է տալիս շուկայավարողներին օպտիմալացնել հաճախորդի փորձը `օգտագործելով մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված մոդելների ուժը, ինչպես և բիզնեսի, այնպես էլ սպառողի տվյալների հատկությունները` ուժեղ, խորաթափանց և կանխատեսող կապարի գնահատման մոդելներ ստանալու համար: Փոխարկման տեմպերը կարող են աճել մինչև 250-350 տոկոսով, իսկ պատվերի արժեքները `յուրաքանչյուրի համար 50 տոկոսով:

Կանխատեսող, ակտիվ մարքեթինգը բիզնեսին օգնում է ոչ միայն ձեռք բերել ավելին հաճախորդներ բայց ավելի լավ հաճախորդների համար:

Այս խորը վերլուծությունը բերում է բիզնեսի կամ անհատների `գնելու կամ ներգրավվելու հավանականության ավելի մեծ ըմբռնումին, միևնույն ժամանակ շուկայավարողներին ապահովում է գործուն հետախուզության հասանելիություն, որն ի վերջո կանխատեսում է հետագա վարքը: Եթե ​​վաճառքի և շուկայավարման թիմերը կարողանան պատկերացում կազմել իրենց հաճախորդների ներկա և հնարավոր ապագա վարքի մասին, ապա նրանք, ամենայն հավանականությամբ, կներկայացնեն իրենց համար գրավիչ ծառայություններն ու ապրանքները: Եվ դա նշանակում է ավելի արդյունավետ վաճառք և շուկայավարում, և, ի վերջո, ավելի շատ հաճախորդներ: Քրիս Մեթին, գործադիր տնօրեն և հիմնադիր Վերսիում

Կանխատեսող Վերլուծություն վաճառքի և շուկայավարման թիմերին հնարավորություն է տալիս արժեքավոր պատկերացումներ քաղել պատմական հաճախորդներից և CRM տվյալներից ՝ կանխատեսող մոդելներ նախագծելու համար:

Ավանդաբար, հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարումը (CRM) հիմնականում պասիվ էր, ռեակտիվ աշխատանքային հոսք Երբ այլընտրանքները փող և ժամանակ են ծախսում կա՛մ տվյալների գիտնականների վրա, կա՛մ սղության վրա, ռեակտիվ լինելը նվազագույն ռիսկային մոտեցումն է: Կանխատեսող Վերլուծություն վաճառքի և շուկայավարման CRM- ի վերափոխման փորձերը `նվազագույնի հասցնելով ռիսկը և թույլ տալով, որ շուկայավարման թիմը ակտիվորեն իրականացնի խելացի վաճառքի և շուկայավարման արշավներ:

Հետագա, կանխատեսող Վերլուծություն հնարավորություն է տալիս գեներացնել կանխատեսման առաջատար միավորներ ինչպես B2C, այնպես էլ B2B շուկայավարման հեռանկարների համար, որոնք հնարավորություն են տալիս շուկայավարման և վաճառքի թիմերին լազերային կենտրոնացնել իրավունք հաճախորդները ճիշտ ճիշտ ժամանակին ՝ ուղղորդելով նրանց դեպի ճիշտ ապրանքներ և ճիշտ ծառայություններ: Այս տեսակի Վերլուծություն թույլ են տալիս օգտվողներին ստեղծել և ավելացնել նոր ՝ բարձր փոխակերպման հեռանկարային ցուցակներ ՝ հիմնվելով կազմակերպության առկա հաճախորդների պրոֆիլների վրա ՝ օգտագործելով գույքային տվյալների հավաքածու կամ տվյալների պահեստ:

Մեծ տվյալների մի քանի ամենատարածված օգտագործման դեպքերը Վերլուծություն կենտրոնացել են հարցին պատասխանելու շուրջ, Ի՞նչ է հաճախորդը ամենաշատը գնելու: Արմանալի չէ, որ դա լավ է տրորվել BI- ի կողմից Վերլուծություն գործիքներ ՝ տվյալների գիտնականների կողմից ներքին տվյալների հավաքածուների համար մաքսային ալգորիթմների մշակմամբ, և վերջերս ՝ Adobe, IBM, Oracle և Salesforce- ի նման պրովայդերների առաջարկած մարքեթինգային ամպերով: Անցյալ տարվա ընթացքում նոր խաղացող է առաջացել `ինքնասպասարկման գործիքով, որը ծածկույթի տակ օգտագործում է մեքենայական ուսուցումը, որն ապահովվում է ավելի քան մեկ տրիլիոն հատկանիշներով գույքային տվյալների հավաքածուով: Ընկերությունը [է] Versium: Թոնի Բաեր, գլխավոր վերլուծաբան Ձու

Կանխատեսող Վերլուծություն սպառողի վարքագիծը լավ բնակեցված ոլորտ է, ասաց Բաերը: Այնուամենայնիվ, գիտակցումից ելնելով, որ տվյալները թագավոր են, նա առաջարկում է, որ Versium- ի նման լուծումները համոզիչ այլընտրանք են, քանի որ դրանք ապահովում են սպառողի և բիզնեսի տվյալների հսկայական պահեստ մուտք մի հարթակով, որը ներառում է մեքենայական ուսուցում ՝ շուկաներին օգնելու համար կանխատեսել հաճախորդի վարքը:

Versium- ի մասին

Վերսիում մատուցում է ավտոմատացված կանխատեսում Վերլուծություն լուծումներ, որոնք տվյալների գործողելի հետախուզություն են տրամադրում ավելի արագ, ավելի ճշգրիտ և տվյալների գիտության թանկարժեք թիմերի կամ մասնագիտական ​​ծառայությունների կազմակերպությունների վարձույթի մի մասի դիմաց:

Versium- ի լուծումները օգտագործում են ընկերության լայնածավալ LifeData® պահեստը, որը պարունակում է ավելի քան 1 տրիլիոն սպառողի և բիզնեսի տվյալների հատկանիշներ: LifeData®- ն պարունակում է ինչպես առցանց, այնպես էլ ցանցից դուրս պահվածքի տվյալներ, ներառյալ սոցիալական գրաֆիկական մանրամասները, իրական ժամանակում իրադարձությունների վրա հիմնված տվյալները, գնման հետաքրքրությունները, ֆինանսական տեղեկատվությունը, գործողություններն ու հմտությունները, ժողովրդագրական տվյալները և այլն: Այս հատկանիշները համընկնում են ձեռնարկության ներքին տվյալների հետ և օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման մոդելներում `հաճախորդների ձեռքբերման, պահպանումների և խաչմերուկային վաճառքի և վաճառքի մարկետինգային գործողությունները բարելավելու համար:

Իմացեք ավելին Versium- ի կանխատեսման մասին

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.