Comprendre les besoins de vos clients avec l'analyse prédictive

Predictive Analytics

Pour de nombreux professionnels de la vente et du marketing, il est difficile de tirer des informations exploitables des données existantes. Le volume écrasant de données entrantes peut être intimidant et totalement écrasant, et tenter d'extraire la dernière once de la valeur, ou même simplement les informations clés, de ces données peut être une tâche ardue.

Dans le passé, les options étaient rares:

  • Embauchez des scientifiques des données. L'approche consistant à amener des analystes de données professionnels à analyser les données et à revenir avec des réponses peut être coûteuse et prendre du temps, grignoter des semaines, voire des mois, et parfois ne renvoyer que des résultats douteux.
  • Faites confiance à votre instinct. L'histoire a montré que l'efficacité de ces résultats peut être encore plus douteuse.
  • Attends et regarde ce qu'il va se passer. Cette approche réactive peut laisser une organisation dans le miasme de la concurrence avec tous les autres qui ont adopté la même approche.

Analyses prédictives ont brisé la conscience collective des professionnels de la vente et du marketing d'entreprise, leur permettant de développer et d'affiner des modèles de notation des prospects qui optimisent les performances de la campagne.

Prédictive analytique La technologie a transformé la façon dont les entreprises comprennent, évaluent et engagent leurs clients actuels et potentiels à l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique, et elle subit une évolution significative dans la façon dont les professionnels de la vente et du marketing analysent et extraient la valeur de leurs données. Cela a conduit à de nouvelles normes analytique les développements dans la conception et le déploiement d'outils qui exploitent plus efficacement et plus profondément les données sur les clients d'une entreprise et leurs besoins.

Prédictive analytique s'appuie en outre sur l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'IA pour assembler rapidement des modèles prédictifs personnalisés. Ces modèles permettent la notation des prospects, la génération de nouveaux prospects et des données améliorées sur les prospects en utilisant les données existantes des clients et des prospects d'une organisation et en prévoyant la manière dont ces prospects ou clients s'engageront, le tout avant même le début des activités de vente et de marketing.

La nouvelle technologie, intégrée dans des solutions telles que Microsoft Dynamics 365 et d' Salesforce CRM, offre la possibilité de modéliser les comportements des clients en quelques heures via des processus conviviaux qui sont automatisés et ne nécessitent pas de data scientists. Il permet de tester facilement plusieurs résultats et de connaître à l'avance les prospects les plus susceptibles d'acheter le produit d'une entreprise, de s'abonner à un bulletin d'information de l'entreprise ou de se convertir en client d'une autre manière, ainsi que les prospects qui n'achèteront probablement jamais, peu importe. combien l'affaire est adoucie.

Ces connaissances comportementales approfondies permettent aux spécialistes du marketing d'optimiser l'expérience client en tirant parti de la puissance des modèles basés sur l'apprentissage automatique et des attributs de données commerciales et consommateurs pour obtenir des modèles de notation des prospects robustes, perspicaces et prédictifs. Les taux de conversion peuvent augmenter de 250 à 350% et les valeurs de commande par unité jusqu'à 50%.

Le marketing prédictif et proactif aide une entreprise non seulement à acquérir PLUS clients mais better clients.

Cette analyse approfondie conduit à une meilleure compréhension de la probabilité qu'une entreprise ou des individus achètent ou s'engagent, tout en fournissant également aux spécialistes du marketing un accès à des informations exploitables qui prédisent en fin de compte les comportements futurs. Si les équipes de vente et de marketing peuvent avoir un aperçu du comportement actuel et futur de leurs clients, elles sont plus susceptibles de présenter les services et produits qui les intéresseront. Et cela signifie des ventes et un marketing plus efficaces, et finalement plus de clients. Chris Matty, PDG et fondateur de Versium

Prédictive analytique permet aux équipes de vente et de marketing d'extraire des informations précieuses à partir des données historiques des clients et du CRM pour concevoir des modèles prédictifs.

Traditionnellement, la gestion de la relation client (CRM) a été une réactif workflow. Les alternatives étant de dépenser de l'argent et du temps sur des data scientists ou sur une intuition, la réactivité est l'approche la moins risquée. Prédictif analytique tente de transformer le CRM des ventes et du marketing en minimisant les risques et en permettant à une équipe marketing de mener de manière proactive des campagnes de vente et de marketing intelligentes.

De plus, prédictif analytique permet la génération de scores de leads prédictifs pour les prospects marketing B2C et B2B qui permettent aux équipes marketing et commerciales de se concentrer au laser sur le droite clients au bon moment, en les orientant vers les bons produits et les bons services. Ces types de analytique permettent aux utilisateurs de générer et d'augmenter de nouvelles listes de prospects à taux de conversion élevé en fonction des profils clients existants d'une organisation en exploitant un ensemble de données ou un entrepôt de données propriétaires.

Certains des cas d'utilisation les plus courants du Big Data analytique se sont concentrés sur la réponse à la question, Quel est le client le plus susceptible d'acheter? Sans surprise, cela a été bien rodé par BI et analytique des outils, par des scientifiques de données développant des algorithmes personnalisés sur des ensembles de données internes et, plus récemment, par des clouds marketing proposés par des fournisseurs comme Adobe, IBM, Oracle et Salesforce. Au cours de l'année écoulée, un nouvel acteur est apparu avec un outil en libre-service qui, sous les couvertures, exploite l'apprentissage automatique, soutenu par un ensemble de données propriétaire avec plus d'un billion d'attributs. La société [est] Versium. Tony Baer, ​​analyste principal chez Ovule

Prédictive analytique sur le comportement des consommateurs est un domaine bien peuplé, a déclaré Baer. Néanmoins, sur la base de la prise de conscience que les données sont roi, il affirme que des solutions comme Versium sont une alternative convaincante car elles donnent accès à un vaste référentiel de données sur les consommateurs et les entreprises avec une plate-forme qui intègre l'apprentissage automatique pour aider les spécialistes du marketing à prédire le comportement des clients.

À propos de Versium

Versium offre une fonction prédictive automatisée analytique des solutions, qui fournissent une intelligence de données exploitable plus rapidement, plus précisément et à une fraction du coût de l'embauche d'équipes de science des données ou d'organisations de services professionnels coûteuses.

Les solutions de Versium exploitent le vaste entrepôt LifeData® de l'entreprise, qui contient plus de 1 billion d'attributs de données sur les consommateurs et les entreprises. LifeData® contient des données comportementales en ligne et hors ligne, y compris des détails graphiques sociaux, des données événementielles en temps réel, des intérêts d'achat, des informations financières, des activités et des compétences, des données démographiques et plus encore. Ces attributs sont mis en correspondance avec les données internes d'une entreprise et utilisés dans des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer l'acquisition, la rétention de clients et les activités de marketing croisé et incitatif.

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