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Infer Net New Leads: Identifiez et envoyez les meilleurs leads dans Salesforce

Les entreprises ont du mal à interpréter des montagnes de données sur leurs clients et ce qui les motive. Il est presque impossible de voir la forêt depuis les arbres lorsque les gens se concentrent sur leur système d'enregistrement plutôt que d'extraire des informations utiles de tous les signaux dans des systèmes disparates tels que Salesforce, Marketo et Google Analytics, ainsi que sur des sources non structurées du Web.

Peu d'entreprises ont les ressources ou l'expertise nécessaires pour extraire leurs données et postuler analytique qui déterminent quels prospects achèteront leurs produits et quand. Ceux qui tentent de relever le défi avec la notation des prospects dans leurs systèmes d'automatisation du marketing doivent définir manuellement des règles en fonction de leur instinct et d'un petit sous-ensemble de l'activité d'un utilisateur.

Et si certaines entreprises ont un flux constant de prospects entrants, d'autres dépendent des ventes sortantes et du marketing ciblé pour stimuler la croissance. L'approche la plus courante consiste à acheter de grandes listes de prospects douteux et à espérer trouver quelques bons prospects, mais cela demande beaucoup de temps et d'argent.

En quoi la notation prédictive est-elle différente de la notation traditionnelle des leads dans l'automatisation du marketing?

Au lieu d'ajouter manuellement des points pour une action donnée, nos modèles de notation comportementale utilisent un puissant apprentissage automatique pour extraire le spectre complet des données d'activité au sein de la plate-forme d'automatisation du marketing d'une entreprise. Les équipes commerciales et marketing peuvent ensuite utiliser les scores comportementaux pour prédire quels prospects se convertiront dans les trois prochaines semaines.

Comment Infer le résout-il et existe-t-il des meilleures pratiques associées à la mise en œuvre?

Nous produisons des prévisions client précises et statistiquement prouvées tout au long du parcours client, ce qui aide les entreprises à obtenir des augmentations significatives des taux de réussite, des conversions de leads, de la taille moyenne des transactions et des revenus récurrents. Nos modèles d'ajustement utilisent des analytique et l'apprentissage automatique avancé pour déterminer si quelqu'un est apte à acheter un certain produit, et nos modèles comportementaux déterminent s'il est susceptible d'acheter bientôt.

Inférer

Nous faisons cela en analysant les signaux clés - comme le modèle commercial d'une entreprise, les fournisseurs de technologie, les offres d'emploi pertinentes, les dépôts publics, la présence sociale, les activités du site Web, les données d'automatisation du marketing, les données d'utilisation des produits et d'autres attributs. Nous avons constaté que nos clients débloquent le plus de valeur lorsqu'ils utilisent Infer non seulement pour filtrer et hiérarchiser leurs prospects, mais aussi pour optimiser les campagnes marketing, améliorer les ventes sortantes, créer une gestion intelligente des leads, concevoir des accords de niveau de service de vente, etc. La pratique que nous avons vue dans les entreprises est une simple matrice de score d'ajustement et de comportement 4X4 qui les aide à développer des programmes autour de différents segments, par exemple en envoyant les meilleurs prospects susceptibles d'acheter directement à leurs principaux représentants.

Nos Déduire Net-New Leads L'offre offre aux équipes de vente une nouvelle source de prospects de haute qualité en s'associant aux principaux fournisseurs de données tels que InsideView et en utilisant des modèles prédictifs personnalisés pour identifier les prospects les mieux adaptés à une entreprise. Les équipes marketing ont souvent utilisé Infer pour évaluer elles-mêmes les listes de prospects, mais elles peuvent désormais également acheter directement de nouveaux prospects, tirer parti de nos modèles spécialisés conçus pour marquer des contacts froids et ne payer que pour les meilleurs comptes.

Quels sont les principaux différenciateurs d'Infer?

Nous sommes uniques dans l'espace prédictif pour plusieurs raisons - d'abord et avant tout en raison de notre ensemble approfondi et ciblé de produits de notation prédictive incroyablement intelligents. Notre ADN est constitué d'une forte culture d'ingénierie issue de Google, Microsoft et Yahoo. Nous sommes vicieux dans l'acquisition de données et dans la recherche des domaines dans lesquels la science des données peut libérer le plus de valeur pour les ventes et le marketing B2B.

Infer processus

La mission d'Infer est d'aider les entreprises à se développer grâce à la puissance de la science des données. Notre intelligence prédictive permet d'alimenter un certain nombre d'applications différentes pour les ventes et le marketing:

  • Filtration - Identifiez instantanément les bons fils tout en filtrant tout le bruit (mauvais fils).
  • Priorisation - Hiérarchisez les prospects afin que les ventes se concentrent sur les prospects qui présentent des signaux d'achat forts et sont susceptibles d'avoir le plus grand impact sur les revenus.
  • Nouveaux prospects nets - Alimentez les ventes sortantes en identifiant les meilleurs prospects d'une entreprise qui ne sont pas actuellement dans votre base de données.
  • Nourrir - Surveillez les prospects dans les bases de données de nourrir pour renvoyer les prospects aux ventes dès qu'ils se réengagent.
  • Tableaux de bord Exec - Guider la prise de décision, repérer les tendances émergentes et suivre dans quelle mesure la génération de la demande alimente votre pipeline.

Parce que notre objectif n'a jamais été de créer une société de conseil, nous sommes restés concentrés sur les performances des modèles et sur l'obtention de résultats percutants et reproductibles pour nos clients, plutôt que de dépendre fortement des services. C'est pourquoi nous encourageons les bake-off compétitifs et laissons à la fois notre excellence en matière de technologie et d'ingénierie, ainsi que les performances des modèles faire parler.

Sean Zinsmeister

Sean élabore le positionnement, la messagerie et la stratégie globale de mise sur le marché pour le trésor d'Infer de modèles d'analyse prédictive de nouvelle génération. Une fois satisfait Inférer client lui-même, Sean a rejoint Infer après avoir quitté Nitro, une société de logiciels de gestion de documents basée à San Francisco, où il a développé et dirigé une équipe de marketing mondiale primée. Sean détient des diplômes d'études supérieures de la Suffolk Sawyer School of Business et du Northeastern respectivement en marketing stratégique et en gestion de projet.

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