अपने ग्राहकों की जरूरतों को समझने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी के साथ

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी

कई बिक्री और विपणन पेशेवरों के लिए, मौजूदा डेटा से किसी भी कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करना एक निरंतर संघर्ष है। इनकमिंग डेटा का क्रशिंग वॉल्यूम डराने और पूरी तरह से भारी हो सकता है, और मूल्य के अंतिम औंस, या यहां तक ​​कि सिर्फ महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि को निकालने का प्रयास किया जा सकता है, उस डेटा से एक कठिन काम हो सकता है।

अतीत में, विकल्प कुछ थे:

  • डाटा वैज्ञानिकों को किराए पर लें। डेटा का विश्लेषण करने और उत्तरों के साथ वापस आने के लिए पेशेवर डेटा विश्लेषकों को प्राप्त करने का दृष्टिकोण महंगा और समय लेने वाला हो सकता है, हफ्तों या महीनों तक चबा सकता है, और कभी-कभी केवल संदिग्ध परिणाम भी लौटा सकता है।
  • अपने हौसले पर भरोसा रखो। इतिहास ने दिखाया है कि उन परिणामों की प्रभावकारिता और भी अधिक संदिग्ध हो सकती है।
  • रुको और देखो क्या होता है। यह प्रतिक्रियात्मक दृष्टिकोण एक संगठन को हर किसी के साथ प्रतिस्पर्धा करने के मम्मा में छोड़ सकता है जिसने समान दृष्टिकोण लिया है।

भविष्यिक विश्लेषण उद्यम की बिक्री और विपणन पेशेवरों की सामूहिक चेतना में दरार कर दी है, जिससे उन्हें विकास और फाइन ट्यून लीड स्कोरिंग मॉडल के लिए सक्षम किया गया है जो अभियान प्रदर्शन का अनुकूलन करते हैं।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी प्रौद्योगिकी ने एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके अपने वर्तमान और संभावित ग्राहकों को समझने, मूल्यांकन और संलग्न करने के तरीके को बदल दिया है, और यह एक महत्वपूर्ण विकास के दौर से गुजर रहा है कि बिक्री और विपणन पेशेवर अपने डेटा से मूल्य का विश्लेषण और निष्कर्षण कैसे करते हैं। यह आगे के लिए निर्धारित कर दिया गया है विश्लेषिकी उपकरणों के डिजाइन और परिनियोजन में विकास जो किसी उद्यम के ग्राहकों और उनकी आवश्यकताओं के बारे में अधिक प्रभावी और अधिक गहराई से डेटा का लाभ उठाते हैं।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी आगे मशीन सीखने और एआई का लाभ उठाते हुए, अनुकूलित पूर्वानुमान मॉडल को जल्दी से इकट्ठा करने के लिए। ये मॉडल किसी संगठन के मौजूदा ग्राहक और संभावना डेटा और पूर्वानुमान का उपयोग करके लीड स्कोरिंग, नई-लीड पीढ़ी और एन्हांस्ड लीड डेटा को सक्षम करते हैं और पूर्वानुमान लगाते हैं कि बिक्री या विपणन गतिविधि शुरू होने से पहले - सभी कैसे जुड़ेंगे।

नई तकनीक, जैसे समाधानों में सन्निहित है माइक्रोसॉफ्ट डायनेमिक्स 365 और सेल्सफोर्स CRM, उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रक्रियाओं के माध्यम से घंटों में ग्राहक व्यवहार को मॉडल करने की क्षमता प्रदान करता है जो स्वचालित हैं और डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता नहीं है। यह कई परिणामों और अग्रिम ज्ञान के आसान परीक्षण को सक्षम बनाता है, जिसके कारण कंपनी के उत्पाद खरीदने, कंपनी समाचार पत्र की सदस्यता लेने या किसी अन्य तरीके से ग्राहक में परिवर्तित होने की संभावना होती है, साथ ही साथ लीड कभी भी खरीदने की संभावना नहीं है, कोई फर्क नहीं पड़ता सौदा कितना मीठा है।

यह गहन व्यवहार ज्ञान, विपणन सीखने वाले मॉडल की शक्ति का लाभ उठाकर ग्राहकों के अनुभव का अनुकूलन करने के लिए विपणक को सशक्त बनाता है, और मजबूत, आनंदमय और भविष्य कहनेवाला लीड स्कोरिंग मॉडल प्राप्त करने के लिए व्यवसाय और उपभोक्ता डेटा विशेषताओं दोनों। रूपांतरण दरें 250-350 प्रतिशत तक बढ़ सकती हैं, और प्रति-यूनिट ऑर्डर मूल्यों में 50 प्रतिशत तक की वृद्धि हो सकती है।

भविष्य कहनेवाला, सक्रिय विपणन एक व्यवसाय को न केवल हासिल करने में मदद करता है अधिक ग्राहक लेकिन बेहतर ग्राहकों.

यह गहन विश्लेषण एक व्यवसाय या व्यक्तियों की खरीद या संलग्न होने की संभावना को अधिक से अधिक समझने की ओर ले जाता है, साथ ही साथ बाजार में उपलब्ध कार्रवाईत्मक बुद्धि तक पहुंच प्रदान करता है जो अंततः भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करता है। यदि बिक्री और विपणन दल अपने ग्राहकों के वर्तमान और संभावित भविष्य के व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, तो वे उन सेवाओं और उत्पादों को पेश करने की अधिक संभावना रखते हैं जो उनके लिए अपील करेंगे। और इसका मतलब है कि अधिक प्रभावी बिक्री और विपणन, और अंततः अधिक ग्राहक। क्रिस मैटी, सीईओ और के संस्थापक वर्साय

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी भविष्यवाणियों को डिजाइन करने के लिए ऐतिहासिक ग्राहक और सीआरएम डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए बिक्री और विपणन टीमों को सक्षम बनाता है।

परंपरागत रूप से, ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) काफी हद तक निष्क्रिय रहा है, प्रतिक्रियाशील कार्यप्रवाह। विकल्प के साथ पैसा और समय या तो डेटा वैज्ञानिकों पर या एक कूबड़ पर खर्च किया जा रहा है, प्रतिक्रियाशील होना कम से कम जोखिम भरा दृष्टिकोण है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी बिक्री को कम करने और विपणन सीआरएम को जोखिम को कम करने और मार्केटिंग टीम को सक्रिय रूप से बुद्धिमान बिक्री और विपणन अभियान चलाने की अनुमति देता है।

इसके अलावा, भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी बी 2 सी और बी 2 बी विपणन संभावनाओं के लिए भविष्य कहनेवाला प्रमुख स्कोर की पीढ़ी को सक्षम करता है जो विपणन और बिक्री टीमों को लेजर पर केंद्रित करने में सक्षम बनाता है सही ग्राहकों को सही समय पर, उन्हें सही उत्पादों और सही सेवाओं के लिए निर्देशित करना। इस प्रकार के विश्लेषिकी उपयोगकर्ताओं को एक मालिकाना डेटा सेट या डेटा वेयरहाउस का लाभ उठाकर संगठन के मौजूदा ग्राहक प्रोफाइल के आधार पर नई, उच्च रूपांतरण संभावना सूची बनाने और बढ़ाने की अनुमति देता है।

बड़े डेटा के सबसे आम उपयोग मामलों में से कुछ विश्लेषिकी सवाल का जवाब देने के आसपास केंद्रित है, ग्राहक सबसे अधिक क्या खरीद सकता है? आश्चर्य की बात नहीं, यह बीआई और द्वारा अच्छी तरह से ट्रॉड ग्राउंड है विश्लेषिकी उपकरण, डेटा वैज्ञानिकों द्वारा एडोब, आईबीएम, ओरेकल, और सेल्सफोर्स जैसे प्रदाताओं द्वारा पेश किए गए क्लाउड द्वारा विपणन करके आंतरिक डेटा सेट पर कस्टम एल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं, और हाल ही में। पिछले एक साल में, एक नया खिलाड़ी एक स्वयं-सेवा उपकरण के साथ उभरा है, जो कवर के तहत, मशीन सीखने के लिए, एक ट्रिलियन विशेषताओं के साथ एक मालिकाना डेटा सेट द्वारा समर्थित है। कंपनी [है] बनाम। टोनी बेयर, प्रधान विश्लेषक डिंब

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उपभोक्ता व्यवहार एक अच्छी तरह से आबादी वाला क्षेत्र है, बेयर ने कहा। बहरहाल, उस बोध पर आधारित है डेटा किंग है, वह प्रदान करता है कि वर्सियम जैसे समाधान एक सम्मोहक विकल्प हैं क्योंकि वे एक मंच के साथ उपभोक्ता और व्यावसायिक डेटा के विशाल भंडार तक पहुंच प्रदान करते हैं जो विपणक को ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग को शामिल करता है।

बनाम के बारे में

वर्साय स्वचालित भविष्यवाणी करता है विश्लेषिकी समाधान, जो महंगी डेटा साइंस टीमों या पेशेवर सेवा संगठनों को काम पर रखने की लागत के एक हिस्से पर, अधिक सटीक और तेज़ी से कार्रवाई योग्य डेटा खुफिया प्रदान करते हैं।

Versium के समाधान कंपनी के व्यापक LifeData® वेयरहाउस का लाभ उठाते हैं, जिसमें 1 ट्रिलियन से अधिक उपभोक्ता और व्यावसायिक डेटा विशेषताएँ शामिल हैं। LifeData® में सोशल-ग्राफ़िक विवरण, रीयल-टाइम इवेंट-आधारित डेटा, खरीदारी रुचियां, वित्तीय जानकारी, गतिविधियां और कौशल, जनसांख्यिकी आदि सहित ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों व्यवहार संबंधी डेटा शामिल हैं। इन विशेषताओं का एक उद्यम के आंतरिक डेटा से मिलान किया जाता है, और ग्राहक अधिग्रहण, प्रतिधारण और क्रॉस-सेल और अपसेल मार्केटिंग गतिविधियों को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल में उपयोग किया जाता है।

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