Pagsusi sa Analytics ug PagsulayPaghatag Enablemento

Pagpangisip sa Mga Bag-ong Nangulo sa Net: Pag-ila ug Pagpadala sa Labing Maayong Mga Pangulo sa Salesforce

Ang mga negosyo naglisud paghubad sa mga bukid sa datos bahin sa ilang mga kostumer ug kung unsa ang nakapadasig kanila. Hapit imposible nga makit-an ang lasang gikan sa mga kahoy kung ang mga tawo naka-focus sa ilang sistema sa rekord kumpara sa pagkuha sa mga mapuslanon nga panan-aw gikan sa tanan nga mga signal sa magkalainlain nga mga sistema sama sa Salesforce, Marketo ug Google Analytics, ingon man dili istruktura nga mga gigikanan gikan sa web.

Gamay nga mga kompanya ang adunay mga kahinguhaan o kahanas sa pagmina sa ilang datos ug magamit analytics mahibal-an kung unsang mga prospect ang mopalit sa ilang mga produkto, ug kanus-a. Kadtong misulay sa pagsulbad sa hagit sa pagmarka sa tingga sa ilang mga sistema sa awtomatiko nga pamaligya kinahanglan manwal nga ipasabut ang mga lagda pinasukad sa ilang kinaiyanhon nga tinai ug usa ka gamay nga subset sa kalihokan sa usa ka mogamit.

Ug samtang ang pipila ka mga kompanya adunay kanunay nga agianan sa pagsulud sa mga lead, ang uban nagsalig sa gawas nga pagpamaligya ug gipunting nga pagpamaligya aron mapadako ang pagtubo. Ang labing kasagarang pamaagi mao ang pagpalit daghang lista sa kuwestiyonableng mga tingga ug gilauman nga makit-an ang pipila ka maayong mga palaaboton, apan nanginahanglan kini daghang oras ug salapi.

Unsa man ang lahi sa matagnaon nga pagmarka kaysa tradisyonal nga pag-iskor sa tingga sa automation sa pagpamaligya?

Hinuon nga pagdugang nga kamut nga mga puntos alang sa usa ka gihatag nga aksyon, ang among mga modelo sa pagmarka sa pamatasan naggamit kusug nga pagkat-on sa makina aron minaon ang bug-os nga kolor sa datos sa kalihokan sa sulud sa plataporma nga awtomatiko nga pamaligya sa usa ka kompanya Ang mga koponan sa pamaligya ug pamaligya mahimong magamit ang mga marka sa pamatasan aron matagna kung unsang mga prospect ang magbag-o sa sunod nga tulo ka semana.

Giunsa kini masulbad sa Infer ug adunay bisan unsang labing kaayo nga buhat nga kauban sa pagpatuman?

Naghimo kami husto, pamatud-an nga pamatud-an nga gitagna sa kostumer sa tibuuk nga panaw sa kostumer, nga makatabang sa mga kompanya nga makab-ot ang hinungdanon nga pagtaas sa mga rate sa win, pagbag-o sa lead, average nga gidak-on sa deal ug nagbalik-balik nga kita. Ang among mga angay nga modelo naggamit matagnaon analytics ug abante nga pagkat-on sa makina aron mahibal-an kung adunay usa ka tawo angayan ba nga mopalit usa ka piho nga produkto, ug ang among mga modelo sa pamatasan kung kinsa ba sila mapalit sa dili madugay.

Pagpangutana

Gihimo namon kini pinaagi sa pag-analisar sa mga hinungdan nga signal - sama sa modelo sa negosyo sa usa ka kompanya, mga vendor sa teknolohiya, may kalabutan nga mga pag-post sa trabaho, pagsumite sa publiko, presensya sa sosyal, kalihokan sa website, datos sa pagpamaligya sa awto, datos sa paggamit sa produkto, ug uban pang mga hiyas. Nahibal-an namon nga gibuksan sa among mga kostumer ang labi ka kantidad kung gigamit nila ang Infer aron dili lang pagsala ug unahon ang ilang mga lead, apan aron ma-optimize ang mga kampanya sa pagpamaligya, mapaayo ang mga pagpamaligya sa gawas, maghimo og intelihente nga pag-amuma, paglaraw sa mga kasabutan sa lebel sa serbisyo sa pamaligya, ug uban pa. Ang praktis nga nakita namon nga gigamit sa mga kompanya usa ka yano nga 4X4 fit ug behavior score matrix nga makatabang kanila sa pagpalambo sa mga programa sa palibot sa lainlaing mga bahin, pananglitan pinaagi sa pagpadala sa labing kaayo nga angay, lagmit nga mapalit nga mga direksyon nga direkta sa ilang mga top reps.

Amua Nagpahinumdom sa mga Bag-ong Bag-ong Nangulo Ang paghalad naghatag mga koponan sa pagbaligya sa usa ka bag-ong gigikanan sa taas nga kalidad nga mga palaaboton pinaagi sa pakigtambayayong sa mga nanguna nga mga tagahatag data sama sa InsideView, ug paggamit sa mga kaugalingon nga modelo sa matagnaon aron mahibal-an ang labing kaarang nga mga lead sa usa ka kompanya. Kanunay nga gigamit sa mga tem sa pagpamaligya ang Infer aron makapuntos ang mga lista sa tingga sa ilang kaugalingon, apan karon mahimo usab sila makapamalit nga mga bag-ong nangulo gikan sa amon nga direkta, magamit ang among mga espesyalista nga modelo nga gipahaum aron makapuntos ang mga bugnaw nga kontak, ug magbayad ra alang sa labing kaayo nga mga account.

Unsa ang hinungdanon nga mga kalainan sa Infer?

Talagsaon kami sa matag-an nga wanang tungod sa us aka hinungdan nga una - una ug labi ka hinungdan tungod sa among lawom ug naka-focus nga hugpong nga wala’y salabutan nga mga produkto sa pagtala sa matagna. Ang among DNA gilangkuban sa usa ka kusug nga kultura sa engineering nga gikan sa Google, Microsoft ug Yahoo. Mabangis kami bahin sa pagkuha datos ug pagpangita sa mga lugar diin maablihan sa syensya sa datos ang labing kantidad alang sa pagpamaligya ug pagpamaligya sa B2B.

Pagpadayon proseso

Ang misyon ni Infer mao ang pagtabang sa mga kompanya nga motubo uban ang gahum sa datos sa datos. Ang among pangisip nga paniktik makatabang sa kusog sa daghang lainlaing mga aplikasyon alang sa pagpamaligya ug pamaligya:

  • pagsala - Gilayon nga maila ang maayo nga mga lead samtang gisala ang tanan nga kasaba (dili maayo nga mga lead).
  • Prayoridad - Pag-una ang mga lead aron ang Sales mahimo nga mag-focus sa mga palaaboton nga nagpakita sa kusug nga signal sa pagpalit ug lagmit adunay labing dako nga epekto sa kita.
  • Mga Bag-ong Nangulo nga Net - Pagbaligya sa gasolina sa gawas pinaagi sa pag-ila sa labing maayo nga mga lead sa usa ka kompanya nga wala karon sa imong database.
  • Pag-amuma - Monitor nanguna sa pag-amuma mga database aron ipadala ang mga prospect sa pagbaligya sa dayon nga pag-apil usab nila.
  • Mga Exec Dashboard - Giya ang paghimo og desisyon, makita ang mga nag-uswag nga uso, ug subaya kung unsa ka maayo ang paghimo sa panginahanglan sa pagpadako sa imong pipeline.

Tungod kay ang among katuyoan dili mao ang pagtukod usa ka kompanya sa pagkonsulta, nagpabilin kami nga naka-focus sa laser sa paghimo sa modelo ug nagmaneho nga adunay epekto, masubli nga mga sangputanan alang sa among mga kostumer sukwahi sa pagsalig kaayo sa mga serbisyo. Mao nga gidasig namon ang mga kompetisyon sa kompetisyon nga pagluto sa bake-off ug gipasagdan ang pareho sa among kahanas sa teknolohiya ug inhenyeriya, ug ang pagbuhat sa modelo ang nagsulti.

Sean Zinsmeister

Gibuhat sa Sean ang pagpahimutang, pagmemensahe ug kinatibuk-ang estratehiya sa pag-adto sa merkado alang sa pagsusi sa sunod nga henerasyon nga mga modelo sa tagna nga analitiko. Sa higayon nga matagbaw Pagpangutana ang kostumer mismo, si Sean miapil sa Infer gikan sa Nitro, usa ka kompanya nga nagdumala sa dokumento sa software sa San Francisco, diin siya naugmad ug nangulo sa usa ka nagdaog nga award sa usa ka tim sa pamaligya sa kalibutan. Si Sean adunay taas nga degree gikan sa Suffolk Sawyer School of Business ug Northeheast matag usa sa estratehikong pagpamaligya ug pagdumala sa proyekto.

Nalangkit nga mga Artikulo

Balik sa ibabaw nga button
Close

Nakit-an ang Adblock

Martech Zone makahatag kanimo niini nga sulod nga walay bayad tungod kay among gi-monetize ang among site pinaagi sa ad revenue, affiliate links, ug sponsorships. Mapasalamaton kami kung imong tangtangon ang imong ad blocker samtang imong gitan-aw ang among site.