पूर्वानुमानात्मक विश्लेषणासह आपल्या ग्राहकांच्या गरजा समजणे

भविष्यवाणी विश्लेषणे

बर्‍याच विक्री आणि विपणन व्यावसायिकांसाठी, विद्यमान डेटावरून कोणतीही कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी मिळविण्याचा सतत संघर्ष असतो. येणार्‍या डेटाचे क्रशिंग व्हॉल्यूम ही भीतीदायक आणि पूर्णपणे जबरदस्त असू शकते आणि त्या डेटामधील मूल्याचे शेवटचे औंस किंवा फक्त की अंतर्दृष्टी काढण्याचा प्रयत्न करणे एक कठीण काम असू शकते.

पूर्वी, पर्याय थोडे होते:

  • डेटा शास्त्रज्ञ भाड्याने घ्या. डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि उत्तरांसह परत येण्यासाठी व्यावसायिक डेटा विश्लेषक घेण्याचा दृष्टीकोन महाग आणि वेळखाऊ असू शकतो, आठवडे किंवा महिने चघळत असू शकतो आणि काहीवेळा केवळ संशयास्पद परिणाम परत मिळतो.
  • आपल्या आतड्यावर विश्वास ठेवा. इतिहासाने दर्शविले आहे की त्या निकालांची कार्यक्षमता आणखी संदिग्ध असू शकते.
  • थांब आणि काय होते ते पहा. हा प्रतिक्रियात्मक दृष्टिकोन ज्याने समान दृष्टिकोन घेतला आहे अशा प्रत्येकाशी स्पर्धा करण्याच्या मियामामध्ये एक संघटना सोडू शकते.

भविष्यवाणी करणारी विश्लेषणे एंटरप्राइझ विक्री आणि विपणन व्यावसायिकांच्या सामूहिक चेतनाला तडा गेला आहे, त्यांना मोहिमेच्या कार्यप्रदर्शनास अनुकूलित करणारे लीड स्कोअरिंग मॉडेल विकसित करण्यास आणि सक्षम करण्यास सक्षम केले.

भविष्यवाणी विश्लेषण तंत्रज्ञानाने एआय आणि मशीन लर्निंगचा वापर करून उद्योजकांना त्यांचे वर्तमान आणि संभाव्य ग्राहक समजून घेण्याचे, त्यांचे मूल्यांकन करण्याचे आणि गुंतविण्याच्या मार्गाचे रूपांतर केले आहे आणि विक्री आणि विपणन व्यावसायिक त्यांच्या डेटामधून मूल्य कसे विश्लेषित करतात आणि कसे काढतात यामध्ये महत्त्वपूर्ण उत्क्रांती होत आहे. यामुळे पुढे लिहून देण्यात आले विश्लेषण साधनांच्या डिझाइन आणि तैनातीतील विकास जे एंटरप्राइझच्या ग्राहकांविषयी आणि त्यांच्या गरजांबद्दल अधिक प्रभावीपणे आणि अधिक खोलवर डेटा घेतात.

भविष्यवाणी विश्लेषण पुढे सानुकूलित भविष्यवाणी मॉडेल द्रुतपणे एकत्रित करण्यासाठी मशीन लर्निंग आणि एआय चा फायदा करण्यास मदत करते. ही मॉडेल्स संस्थेच्या विद्यमान ग्राहक आणि संभाव्य डेटाचा वापर करून लीड स्कोअरिंग, नवीन-लीड जनरेशन आणि वर्धित लीड डेटा सक्षम करतात आणि त्या लीड्स किंवा ग्राहक कशा व्यस्त राहतील याचा अंदाज लावतात - सर्व विक्री आणि विपणन क्रिया सुरू होण्यापूर्वीच.

नवीन तंत्रज्ञान, जसे की समाधानामध्ये एम्बेड केलेले मायक्रोसॉफ्ट डायनामिक्स 365 आणि सेल्सफोर्स सीआरएम, स्वयंचलित असलेल्या आणि डेटा वैज्ञानिकांना आवश्यक नसलेल्या वापरकर्ता-अनुकूल प्रक्रियेद्वारे काही तासांत ग्राहकांचे वर्तन मॉडेल करण्याची क्षमता देते. हे एकाधिक परिणामाची सोपी चाचणी सक्षम करते आणि कोणत्या कंपनीचे उत्पादन खरेदी करते, कंपनीच्या वृत्तपत्राची सदस्यता घेते किंवा ग्राहकाकडे इतर मार्गांनी रूपांतरित करते, तसेच कोणत्या लीड्स कधीही विकत घेतल्या जातील याची पर्वा नाही. सौदा किती गोड आहे.

हे सखोल वर्तनविषयक ज्ञान विपणनकर्त्यांना मशीन लर्निंग-आधारित मॉडेल्सच्या सामर्थ्याने आणि ग्राहक, डेटा आणि दोहोंचे गुणधर्म मजबूत, अंतर्दृष्टीवान आणि भविष्यवाणी करणारे लीड स्कोअरिंग मॉडेल्स मिळवून ग्राहक अनुभवाचे अनुकूलन करते. रूपांतरण दर 250-350 टक्क्यांपर्यंत वाढू शकतात आणि प्रति-युनिट ऑर्डर मूल्ये 50 टक्‍क्‍यांनी वाढू शकतात.

भविष्यवाणी करणारी, सक्रिय मार्केटिंग एखाद्या व्यवसायाला केवळ प्राप्त करण्यासच मदत करते अधिक ग्राहक पण चांगले ग्राहक

या सखोल विश्लेषणामुळे व्यवसाय किंवा व्यक्तींच्या खरेदी किंवा गुंतवणूकीची संभाव्यता अधिकच वाढते, तर मार्केटर्सना कृतीशील बुद्धिमत्तेपर्यंत प्रवेश मिळतो ज्यामुळे भविष्यातील वर्तनांचा अंदाज येतो. जर विक्री आणि विपणन कार्यसंघ त्यांच्या ग्राहकांच्या सद्य आणि संभाव्य भविष्यातील वर्तनाबद्दल अंतर्दृष्टी प्राप्त करू शकले असतील तर, त्या सेवा आणि उत्पादने सादर करतील ज्या त्यांना अपील करतील. आणि याचा अर्थ अधिक प्रभावी विक्री आणि विपणन आणि शेवटी अधिक ग्राहक. ख्रिस मॅटी, सीईओ आणि संस्थापक व्हर्शियम

भविष्यवाणी विश्लेषण भविष्यवाणी करणारे मॉडेल डिझाइन करण्यासाठी ऐतिहासिक ग्राहक आणि सीआरएम डेटाकडून मौल्यवान अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी विक्री आणि विपणन कार्यसंघांना सक्षम करते.

पारंपारिकरित्या, ग्राहक संबंध व्यवस्थापन (सीआरएम) मोठ्या प्रमाणात निष्क्रीय होते, प्रतिक्रियाशील कार्यप्रवाह एकतर डेटा वैज्ञानिकांवर किंवा शिकारीवर पैसे आणि वेळ घालवणे हा पर्याय असल्याने, प्रतिक्रियाशील असणे हा सर्वात कमी धोकादायक दृष्टीकोन आहे. भविष्यवाणी विश्लेषण जोखीम कमी करून विक्री आणि विपणन सीआरएममध्ये बदल घडवून आणण्याचा प्रयत्न आणि विपणन कार्यसंघाला बौद्धिक विक्री आणि विपणन मोहिमेस सक्रियपणे चालविण्याची परवानगी.

पुढे, भाकित विश्लेषण बी 2 सी आणि बी 2 बी मार्केटिंग प्रॉस्पेक्टसाठी भावी आघाडीच्या स्कोअरच्या निर्मितीस सक्षम करते जे विपणन आणि विक्री कार्यसंघांना लेसरवर लक्ष केंद्रित करण्यास सक्षम करते योग्य अचूक वेळी ग्राहक, त्यांना योग्य उत्पादने आणि योग्य सेवांकडे निर्देशित करतात. या प्रकारच्या विश्लेषण वापरकर्त्यास मालकी डेटा सेट किंवा डेटा वेअरहाऊसद्वारे संस्थेच्या विद्यमान ग्राहक प्रोफाइलवर आधारित नवीन, उच्च-रूपांतरण संभाव्य याद्या तयार आणि वाढविण्याची परवानगी द्या.

मोठ्या डेटाची काही सामान्य वापर प्रकरणे विश्लेषण प्रश्नाचे उत्तर देण्याच्या भोवती केंद्रीत केले आहे, ग्राहक बहुधा काय खरेदी करेल? हे आश्चर्यकारक नाही की हे बीआय आणि कडून चांगले ट्रॉड मैदान आहे विश्लेषण अ‍ॅडॉब, आयबीएम, ओरॅकल आणि सेल्सफोर्स सारख्या प्रदात्यांद्वारे ऑफर केलेल्या ढगांचे विपणन करून अंतर्गत डेटा सेटवर सानुकूल अल्गोरिदम विकसित करणार्‍या डेटा वैज्ञानिकांद्वारे आणि साधने. गेल्या वर्षभरात, एक नवीन प्लेअर एक सेल्फ सर्व्हिस टूलसह उदयास आला आहे जो कव्हर्सच्या खाली, एका ट्रिलियनपेक्षा जास्त गुणधर्म असलेल्या मालकीच्या डेटा सेट केलेल्या कवच अंतर्गत मशीन लर्निंगचा वापर करतो. कंपनी [वर्सियम] आहे. टोनी बायर, येथील प्रधान विश्लेषक ओव्हम

भविष्यवाणी विश्लेषण ग्राहकांचे वर्तन हे एक चांगले लोकसंख्या असलेले क्षेत्र आहे, असे बायर यांनी सांगितले. तथापि, त्या अनुभूतीवर आधारित डेटा किंग आहे, तो ऑफर करतो की व्हर्शिअम सारखे निराकरण करणे एक आकर्षक पर्याय आहे कारण ते विपणकांना ग्राहकांच्या वर्तनाचा अंदाज लावण्यास मदत करण्यासाठी मशीन लर्निंगसह व्यासपीठासह ग्राहक आणि व्यवसाय डेटाच्या विशाल भांडारात प्रवेश प्रदान करतात.

व्हर्शिअम बद्दल

व्हर्शियम स्वयंचलित भविष्यवाणी देते विश्लेषण निराकरण, जे कार्यवाहीयोग्य डेटा बुद्धिमत्ता वेगवान, अधिक अचूकपणे आणि महागडे डेटा सायन्स टीम किंवा व्यावसायिक सेवा संस्थांच्या भाड्याने घेतलेल्या खर्चाच्या अपूर्णांकात प्रदान करते.

व्हर्शिअमचे सोल्यूशन्स कंपनीच्या विस्तृत लाइफ डेटा are वेअरहाउसचा लाभ घेतात, ज्यात 1 ट्रिलियनपेक्षा जास्त ग्राहक आणि व्यवसाय डेटा विशेषता आहेत. LifeData® मध्ये सामाजिक आणि ग्राफिक तपशील, रीअल-टाइम इव्हेंट-आधारित डेटा, खरेदी रूची, आर्थिक माहिती, क्रियाकलाप आणि कौशल्ये, लोकसंख्याशास्त्र आणि बरेच काही यासह ऑनलाइन आणि ऑफलाइन दोन्ही वर्तनसंबंधित डेटा असतो. हे गुणधर्म एंटरप्राइझच्या अंतर्गत डेटाशी जुळले आहेत आणि ग्राहक अधिग्रहण, धारणा आणि क्रॉस-सेल आणि विक्री विक्री कार्य सुधारण्यासाठी मशीन शिक्षण मॉडेलमध्ये वापरले जातात.

व्हर्शिअम पूर्वानुमान बद्दल अधिक जाणून घ्या

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.