预测分析应用程序入门

文章 (18) 2021-02-27 17:35:28

毫无疑问,您已经听说过使用机器学习来预测买家行为的新一代销售和营销应用程序。分析师对此事进行了报道,营销和销售主管夸耀其结果,而风险投资公司则对该领域进行了大赌注。但是,并不是所有的市场营销和销售团队都准备好投入到预测模型中。

在开始使用预测性应用程序时,营销人员需要三思而后行。尽管预测分析可能会对收入产生巨大影响,但营销人员在评估是否应该进行预测营销时应牢记以下几点:

考虑一下您要解决的问题
预测模型都是建立在一些假设的基础上的。如果您没有要解决的特定营销问题,那么预测性营销将毫无价值。

许多公司已经开始通过预测性营销来开始他们的工作,即着重于使用预测性潜在客户评分方法对潜在客户进行评分和细分的常见问题。可预测的潜在客户评分适用于潜在客户数量大,销售团队容量大或两者兼而有之的公司。

与潜在客户数量和销售能力相关的三个常见挑战。

富裕的诅咒:当公司拥有大量潜在客户和有限的销售团队时,就会发生富裕的诅咒。预测性线索得分可以确定哪些线索具有最高的收入机会,以便您的销售团队知道在哪里至少打一次电话。
树木成林:即使拥有庞大的销售队伍,有时也很难确定如何始终如一地使用大型潜在客户数据库。预测性线索评分可以帮助识别倾向较高的线索,因此您的销售团队知道如何分配更多的跟进时间。
养活野兽:大型销售团队的潜在客户数量少会导致预测方法可以解决的问题。具体来说,它可以确定新的有吸引力的潜在客户,以便您可以将容量分配给最佳潜在客户和潜在客户。
预测性营销应用程序还可以帮助您专注于许多营销人员忽略的隐藏机会,即现有客户群中的那些机会。如果您销售多种产品,则可以考虑使用一种解决方案,该解决方案可以预测客户要购买的产品(尚未购买)。许多人将此称为预测性交叉销售和追加销售。同样,预测性营销可用于保留您的现有客户。预测性应用程序可以帮助您确定客户群中的模式,从而可以确定最有可能吸引哪些帐户,从而为您提供数据驱动的“有风险”列表。想一想,利用这些知识,您在减少客户流失方面会更有效。

确保您拥有正确的数据资产
整理数据可能会令人生畏。您想确保自己有足够的数据,以免造成误导。根据经验,更多数据通常会带来更好的结果。

从内部数据的角度来看,您应该考虑合并以下数据:市场营销自动化,CRM,客户服务,使用情况和交易历史记录。预测性应用程序领域中的许多供应商还将合并来自Web,社交媒体,第三方数据提供者和公共网站的外部数据。这将有助于发现诸如招聘趋势,资金公告,技术使用等方面的洞察力,而仅依靠基于规则的计分方法可能会错过这些洞察力。

了解成功的模样
从一开始,重要的是要确定您认为成功的因素。假设您将成功定义为“提升得分的前10%”。此定义以及其他定义将纳入预测性应用程序中开发的模型,并有助于确保您选择合适的供应商作为合作伙伴。预测性营销的许多用户将成功与否视为转化,平均交易规模和收入增长的提升。

想一想您将如何处理输出
知道要对输出执行什么操作至关重要。您可能会发现一些见解,这些见解最终会改变组织中一个完善的流程。尽早让同行参与销售对他们进行新的预测性营销和销售方法方面的教育可能是有意义的。

与购买任何新的营销技术一样,在做出最终决定之前一定要做好功课。这四个最佳做法应该使您走上正确的道路。

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