Következtetés nettó új leadekről: Azonosítsa és küldje el a Salesforce legjobb vezetőit

következtetni a képernyőképre

A vállalkozások küzdenek azzal, hogy értelmezzék az ügyfelekről szóló adatok sokaságát és azt, hogy mi motiválja őket. Szinte lehetetlen látni az erdőt a fáktól, amikor az emberek a nyilvántartási rendszerükre összpontosítanak, és hasznos statisztikákat vonnak le az egymástól eltérő rendszerek, például a Salesforce, a Marketo és a Google Analytics összes jeléből, valamint az internet strukturálatlan forrásaiból.

Kevés vállalat rendelkezik erőforrásokkal vagy szakértelemmel adatainak bányászatához és alkalmazásához analitika amelyek meghatározzák, hogy melyik potenciális vásárló és mikor vásárolja meg termékeiket. Azoknak, akik marketing-automatizálási rendszereikben ólomértékeléssel próbálnak megoldani a kihívást, kézzel kell meghatározniuk a szabályokat a bélrendszeri ösztönük és a felhasználó tevékenységének kis részhalmaza alapján.

És bár egyes vállalatoknak folyamatosan bejövő leadjeik vannak, mások a kimenő értékesítésektől és a célzott marketingtől függenek a növekedés ösztönzéséhez. A legelterjedtebb megközelítés a megkérdőjelezhető vezetők nagy listájának megvásárlása, és remélem, hogy találunk néhány jó kilátást, de ez sok időt és pénzt igényel.

Miben különbözik a prediktív pontozás a marketing-automatizálásban a hagyományos vezető pontszámtól?

Ahelyett, hogy manuálisan adnánk pontokat egy adott cselekvéshez, viselkedési pontozási modelljeink erőteljes gépi tanulással bányásszák le a tevékenységi adatok teljes spektrumát a vállalat marketing automatizálási platformján belül. Az értékesítési és a marketing csapatok ezután viselkedési pontszámok segítségével megjósolhatják, hogy mely potenciális ügyfelek válnak meg a következő három hétben.

Hogyan oldja meg az Infer, és vannak-e a megvalósítással kapcsolatos legjobb gyakorlatok?

Pontos, statisztikailag igazolt ügyfél-előrejelzéseket készítünk az egész ügyfélút során, amelyek segítenek a vállalatoknak a nyereség, az ólomkonverzió, az átlagos ügyletméret és az ismétlődő bevételek jelentős emelésében. Fitt modelljeink prediktív módszert alkalmaznak analitika és fejlett gépi tanulás annak kiderítésére, hogy valaki alkalmas-e egy adott termék megvásárlására, és viselkedési modelljeink meghatározzák, hogy valószínűleg vásárol-e hamarosan.

illes

Ezt a legfontosabb jelek elemzésével tesszük - például a vállalat üzleti modelljét, a technológiai szállítókat, a releváns álláshirdetéseket, a nyilvános bejelentéseket, a társadalmi jelenlétet, a weboldalon végzett tevékenységeket, a marketing-automatizálási adatokat, a termékhasználati adatokat és más attribútumokat. Megállapítottuk, hogy ügyfeleink akkor érik el a legtöbb értéket, ha az Infer segítségével nemcsak a leadeiket szűrik és rangsorolják, hanem a marketingkampányok optimalizálására, a kimenő értékesítés javítására, intelligens vezetőgondozás létrehozására, értékesítési szolgáltatási szintű megállapodások megtervezésére stb. A cégek által alkalmazott gyakorlat egy egyszerű 4X4 fit és viselkedési pontszám mátrix, amely segít nekik programokat fejleszteni a különböző szegmensek körül, például a legjobban illeszkedő, valószínűleg vásárolni kívánt leadek közvetlen eljuttatásával a legfrissebb képviselőikhez.

termékeink Net-New Leads következtetés A felajánlás az értékesítési csapatok számára egy új, kiváló minőségű kilátások forrását kínálja azáltal, hogy partneri viszonyt folytat a legjobb adatszolgáltatókkal, például az InsideView-val, és személyre szabott prediktív modellekkel azonosítja a vállalat legjobban illő leadjeit. A marketingcsapatok gyakran használták az Infert a lead listák önálló megszerzéséhez, de most már közvetlenül is vásárolhatnak tőlünk új, új leadeket, kihasználhatják a hideg kapcsolatok megszerzésére szabott speciális modelljeinket, és csak a legjobb számlákért fizethetnek.

Melyek az Infer legfontosabb megkülönböztetői?

Pár okból egyedülállóak vagyunk a prediktív térben - elsősorban az elmebeteg intelligens prediktív pontozási termékek mély és koncentrált készletének köszönhetően. DNS-ünk a Google, a Microsoft és a Yahoo által létrehozott erős mérnöki kultúra alkotja. Gonoszul állunk szemben az adatok megszerzésével és azon területek felkutatásával, ahol az adattudomány a legnagyobb értéket rejtheti a B2B értékesítésben és marketingben.

Következtetési folyamat

Infer küldetése, hogy segítse a vállalatokat az adattudomány erejével. A prediktív intelligenciánk számos értékesítési és marketingalkalmazás hatékonyságát segíti:

  • Szűrő - Azonnal azonosítsa a jó vezetékeket, miközben kiszűri az összes zajt (rossz vezetéket).
  • Fontossági sorrend - A leadek fontossági sorrendbe állítása annak érdekében, hogy az értékesítés olyan vásárlásokra összpontosítson, amelyek erős vásárlási jeleket mutatnak és valószínűleg a legnagyobb a bevételi hatás.
  • Nettó új potenciális ügyfelek - Üzemanyag-kimenő értékesítés a vállalat legjobban illeszkedő potenciális ügyfeleinek azonosításával, amelyek jelenleg nincsenek az adatbázisban.
  • Táplálkozás - A figyelő vezet az ápolási adatbázisokban, hogy a potenciális ügyfeleket azonnal visszaküldje az értékesítéshez, amint újból bekapcsolódnak.
  • Exec Irányítópultok - Útmutatás a döntéshozatalhoz, a felmerülő trendek észlelése és annak nyomon követése, hogy a keresletgenerálás mennyire táplálja a vezetéket.

Mivel soha nem az volt a célunk, hogy tanácsadó céget építsünk, továbbra is a modell teljesítményére és az ügyfelek számára hatásos, megismételhető eredményekre összpontosítottunk, szemben azzal, hogy erősen támaszkodtunk a szolgáltatásokra. Ezért ösztönözzük a versenyképes sütési lehetőségeket, és hagyjuk, hogy mind a műszaki, mind a mérnöki kiválóság, mind a modell teljesítménye beszéljen.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.