नेट न्यू लीड्स को इंप्रूव करें: सेल्सफोर्स में सर्वश्रेष्ठ लीड्स को पहचानें और भेजें

अवर स्क्रीनशॉट

व्यवसाय अपने ग्राहकों के बारे में डेटा के पहाड़ों की व्याख्या करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं और उन्हें क्या प्रेरित करते हैं। पेड़ों से जंगल को देखना लगभग असंभव है, जब लोग अपने रिकॉर्ड पर ध्यान केंद्रित करते हैं बनाम सेल्सफोर्स, मार्केटो और Google एनालिटिक्स जैसे सभी सिग्नलों से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालते हैं, साथ ही वेब से असंरचित स्रोत भी।

कुछ कंपनियों के पास अपने डेटा को लागू करने और लागू करने के लिए संसाधन या विशेषज्ञता है विश्लेषिकी यह निर्धारित करें कि कौन सी संभावनाएं उनके उत्पादों को खरीदेगी, और कब। जो लोग अपने मार्केटिंग ऑटोमेशन सिस्टम में लीड स्कोरिंग के साथ चुनौती से निपटने की कोशिश करते हैं, उन्हें मैन्युअल रूप से अपनी आंत की प्रवृत्ति और उपयोगकर्ता की गतिविधि का एक छोटा सबसेट के आधार पर नियमों को परिभाषित करना होगा।

और जबकि कुछ कंपनियों के पास इनबाउंड लीड्स की एक स्थिर धारा होती है, अन्य लोग आउटबाउंड बिक्री पर निर्भर होते हैं और वृद्धि को चलाने के लिए लक्षित विपणन करते हैं। सबसे आम दृष्टिकोण संदिग्ध लीडों की बड़ी सूची खरीदना है और कुछ अच्छी संभावनाओं को खोजने की उम्मीद है, लेकिन इसके लिए बहुत समय और धन की आवश्यकता होती है।

मार्केटिंग ऑटोमेशन में पारंपरिक लीड स्कोरिंग की तुलना में भविष्यवाणियां अलग-अलग कैसे होती हैं?

किसी दिए गए कार्य के लिए मैन्युअल रूप से अंक जोड़ने के बजाय, हमारे व्यवहार स्कोरिंग मॉडल कंपनी के मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म के अंदर गतिविधि डेटा के पूर्ण स्पेक्ट्रम को खदान करने के लिए शक्तिशाली मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। बिक्री और विपणन टीमें तब अनुमान लगाने के लिए व्यवहारिक स्कोर का उपयोग कर सकती हैं कि अगले तीन सप्ताह में कौन सी संभावनाएं बदल जाएंगी।

Infer इसे कैसे हल करता है और क्या कार्यान्वयन से जुड़ी कोई सर्वोत्तम प्रथा है?

हम ग्राहक यात्रा के दौरान सटीक, सांख्यिकीय रूप से सिद्ध ग्राहक भविष्यवाणियों का उत्पादन करते हैं, जो कंपनियों को जीत दर, प्रमुख रूपांतरण, औसत सौदा आकार और आवर्ती राजस्व में महत्वपूर्ण लिफ्टों को प्राप्त करने में मदद करते हैं। हमारे फिट मॉडल पूर्वानुमान का उपयोग करते हैं विश्लेषिकी और यदि कोई निश्चित उत्पाद खरीदने के लिए फिट है, तो यह जानने के लिए उन्नत मशीन सीखना, और हमारे व्यवहार मॉडल यह निर्धारित करते हैं कि क्या वे जल्द ही खरीदने की संभावना रखते हैं।

तर्क करना

हम प्रमुख संकेतों का विश्लेषण करके ऐसा करते हैं - जैसे कि कंपनी का व्यवसाय मॉडल, प्रौद्योगिकी विक्रेता, प्रासंगिक नौकरी पोस्टिंग, सार्वजनिक फाइलिंग, सामाजिक उपस्थिति, वेबसाइट गतिविधियां, विपणन स्वचालन डेटा, उत्पाद उपयोग डेटा और अन्य विशेषताएँ। हमने पाया है कि हमारे ग्राहक सबसे अधिक मूल्य तब अनलॉक करते हैं जब वे Infer का उपयोग न केवल फ़िल्टर करने और अपने लीड को प्राथमिकता देने के लिए करते हैं, बल्कि मार्केटिंग अभियानों का अनुकूलन करने के लिए, आउटबाउंड बिक्री में सुधार करते हैं, बुद्धिमान लीड पोषण, डिज़ाइन बिक्री सेवा स्तर समझौतों आदि को बनाते हैं। अभ्यास हमने देखा है कि कंपनियां काम करती हैं एक सरल 4X4 फिट और व्यवहार स्कोर मैट्रिक्स है जो उन्हें विभिन्न खंडों के आसपास के कार्यक्रमों को विकसित करने में मदद करता है, उदाहरण के लिए बहुत अच्छा फिट भेजकर, संभवतया-खरीद सीधे अपने शीर्ष प्रतिनिधि की ओर जाता है।

हमारे नेट-न्यू लीड्स का आविष्कार करें ऑफरिंग टीम, इनर व्यू जैसे शीर्ष डेटा प्रदाताओं के साथ साझेदारी करके और कंपनी के सर्वश्रेष्ठ-फिट लीड की पहचान करने के लिए व्यक्तिगत पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता की संभावनाओं के एक नए स्रोत के साथ बिक्री टीम प्रदान करती है। मार्केटिंग टीमों ने अक्सर अपने दम पर लीड लिस्ट स्कोर करने के लिए Infer का उपयोग किया है, लेकिन अब वे हमसे सीधे नेट-नई लीड्स भी खरीद सकते हैं, हमारे विशेष मॉडलों का लाभ उठाकर ठंडे संपर्कों को स्कोर कर सकते हैं, और केवल सर्वश्रेष्ठ खातों के लिए भुगतान कर सकते हैं।

इन्फर के प्रमुख विभेदक क्या हैं?

हम एक दो कारणों के लिए भविष्य कहनेवाला अंतरिक्ष में अद्वितीय हैं - पहला और सबसे महत्वपूर्ण, क्योंकि हमारे गहरे और केंद्रित बुद्धिमान भविष्यवाचक स्कोरिंग उत्पादों का गहरा और केंद्रित सेट है। हमारा डी.एन.ए. Google, Microsoft और Yahoo से उत्पन्न एक मजबूत इंजीनियरिंग संस्कृति से बना है। हम डेटा प्राप्त करने और उन क्षेत्रों को खोजने के बारे में शातिर हैं जहां डेटा विज्ञान बी 2 बी बिक्री और विपणन के लिए सबसे अधिक मूल्य को अनलॉक कर सकता है।

इंफ़र प्रक्रिया

इन्फर का मिशन कंपनियों को डेटा साइंस की शक्ति के साथ बढ़ने में मदद करना है। हमारी भविष्य कहनेवाला बुद्धि बिक्री और विपणन के लिए कई अलग-अलग अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करने में मदद करती है:

  • छनन - तुरंत शोर (खराब लीड) के सभी को छानते हुए अच्छे लीड की पहचान करें।
  • प्राथमिकता - बिक्री को मजबूत बनाने के लिए संभावनाओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्राथमिकताओं की ओर जाता है जो मजबूत खरीद संकेतों का प्रदर्शन कर रहे हैं और सबसे बड़ा राजस्व प्रभाव होने की संभावना है।
  • नेट-न्यू लीड्स - किसी कंपनी की सबसे अच्छी लीड की पहचान करके ईंधन की आउटबाउंड बिक्री जो वर्तमान में आपके डेटाबेस में नहीं है।
  • पालन ​​- पोषण - मॉनीटर पोषाहार डेटाबेस में फिर से संलग्न होने के बाद बिक्री के लिए संभावनाओं को भेजने के लिए होता है।
  • डैशबोर्ड से बाहर निकलें - गाइड निर्णय लेने, उभरते हुए रुझान, और ट्रैक करें कि आपकी पाइपलाइन को कितनी अच्छी तरह से मांग की जा रही है।

क्योंकि हमारा लक्ष्य कभी भी एक परामर्श कंपनी का निर्माण नहीं हुआ है, हम लेजर प्रदर्शन पर केंद्रित रहे हैं और सेवाओं पर बहुत अधिक भरोसा करने के विपरीत, अपने ग्राहकों के लिए प्रभावशाली परिणाम दोहरा रहे हैं। यही कारण है कि हम प्रतिस्पर्धी सेंक-ऑफ को प्रोत्साहित करते हैं और हमारे तकनीकी और इंजीनियरिंग दोनों को उत्कृष्टता देते हैं, और मॉडल प्रदर्शन बात करते हैं।

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यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.