Pagsabut sa mga Kinahanglanon sa Imong Mga Kustomer gamit ang Matag-an nga Analytics

Tagna nga Analytics

Alang sa daghang mga propesyonal sa pamaligya ug pamaligya, kini usa ka makanunayon nga pakigbisog aron makuha ang bisan unsang mahimo’g aksyon nga mga panan-aw gikan sa adunay na datos. Ang pagdugmok nga kadaghan sa nagsulud nga datos mahimo nga makahadlok ug bug-os nga makalupig, ug pagsulay sa pagkuha sa katapusang onsa nga kantidad, o bisan ang mga panguna nga panan-aw, gikan sa datos nga mahimo’g usa ka makahadlok nga buluhaton.

Kaniadto, ang mga kapilian dyutay ra:

  • Pag-abang sa mga siyentista sa datos. Ang pamaagi sa pagkuha propesyonal nga mga analista sa datos aron pag-analisar sa datos ug pagbalik nga adunay mga tubag mahimo’g mahal ug mogugol sa panahon, pag-chewing mga semana o bisan mga bulan, ug usahay ibalik ra gihapon ang kadudahan nga mga sangputanan.
  • Salig sa imong tinai. Gipakita sa kasaysayan ang kaepektibo sa mga sangputanan nga mahimo’g labi kaduda.
  • Paghulat ug tan-awa kung unsa ang nahinabo. Ang kini nga reaktibo nga pamaagi mahimong biyaan ang usa ka organisasyon sa miasma sa pagkompetensya sa uban pa nga nagkuha og parehas nga pamaagi.

Mga pagpanagna sa pagpanagna nakabuak sa hiniusa nga panimuot sa mga nabaligya sa negosyo ug mga propesyonal sa pamaligya, nga nakapaarang kanila sa pagpalambo ug maayong pagkaya sa mga modelo sa pagmarka sa tingga nga gipahiangay ang nahimo sa kampanya.

Pagpang-ayo analytics Gibag-o sa teknolohiya ang paagi sa pagsabut sa mga negosyo, pagtimbang-timbang ug pag-apil sa ilang mga karon ug umaabot nga kliyente nga naggamit sa AI ug pagkat-on sa makina, ug kini nakaagi sa usa ka hinungdanon nga ebolusyon kung giunsa pag-analisar ug pagkuha sa mga propesyonal sa pamaligya ang kantidad gikan sa ilang datos. Kini ang hinungdan sa dugang nga pagtudlo analytics mga kalamboan sa laraw ug pagpahimutang sa mga himan nga labi ka epektibo ug labi ka lawom nga paggamit sa datos bahin sa mga kustomer sa usa ka negosyo ug sa ilang mga panginahanglanon.

Pagpang-ayo analytics dugang nga pagtukod sa pag-gamit sa pagkat-on sa makina ug AI, aron dali nga matapok ang gipasadya nga mga modelo sa matagnaon. Ang kini nga mga modelo nakapaarang sa pagmarka sa tingga, pagmugna og bag-ong nanguna ug gipaayo nga datos sa tingga pinaagi sa paggamit sa adunay na kostumer ug datos sa paglaum sa us aka organisasyon ug forecasting kung giunsa ang pag-apil sa mga nanguna o kustomer - tanan sa wala pa magsugod ang kalihokan sa pamaligya ug pamaligya.

Ang bag-ong teknolohiya, gisulud sa mga solusyon sama sa Microsoft Dynamics 365 ug Salesforce CRM, naghatud katakus nga modelo sa mga pamatasan sa kostumer sa oras pinaagi sa mga proseso nga mahigalaon sa gumagamit nga awtomatiko ug wala magkinahanglan mga siyentista sa datos. Gihimo niini ang dali nga pagsulay sa daghang mga sangputanan ug abante nga nahibal-an kung diin ang mga nanguna nga lagmit nga mapalit produkto sa usa ka kompanya, mag-subscribe sa usa ka newsletter sa kompanya, o mabalhin sa usa ka kostumer sa uban pang mga paagi, ingon man kung unsang mga direksyon ang tingali dili gyud mopalit, dili igsapayan unsa ka daghan ang gipatam-is sa deal.

Ang lawom nga kahibalo sa pamatasan naghatag gahum sa mga tigpamaligya aron ma-optimize ang kasinatian sa kostumer pinaagi sa paggamit sa gahum sa mga modelo nga nakabase sa pagkat-on sa makina, ug parehas nga mga hiyas sa datos sa negosyo ug consumer aron makuha ang mga modelo sa pagmarka sa tingga nga kusgan, masinabuton, ug matagnaon. Ang mga rate sa pagkakabig mahimong motaas hangtod sa 250-350 porsyento, ug ang matag usa ka yunit mihatag bili hangtod 50 porsyento.

Ang mapanag-an, madasigon nga pagpamaligya makatabang sa usa ka negosyo nga dili ra makakuha labaw pa kustomer apan mas maayo kustomer.

Ang lawom nga pagtuki niini nagdala sa labi ka daghang pagsabut sa kalagmitan sa usa ka negosyo o indibidwal sa pagpalit o pag-apil, samtang hatagan usab ang mga tigpamaligya sa pag-access sa maabtik nga salabutan nga sa katapusan nagtagna sa umaabot nga pamatasan. Kung ang mga tim sa pamaligya ug pamaligya mahimong makakuha panan-aw sa karon ug potensyal nga pamatasan sa ilang mga kostumer, labi pa nga gipakita nila ang mga serbisyo ug produkto nga makadani kanila. Ug kana nagpasabut nga labi ka epektibo ang mga baligya ug pamaligya, ug sa katapusan daghang mga kostumer. Chris Matty, CEO ug founder sa Versium

Pagpang-ayo analytics nakapahimo sa mga tim sa pamaligya ug pamaligya aron makuha ang hinungdanon nga mga panabut gikan sa makasaysayanon nga datos sa kustomer ug CRM aron maglaraw sa mga modelo nga matag-an.

Sa naandan, ang Customer Relation Management (CRM) nahimo’g usa ka labi ka pasibo, reactive workflow. Uban sa mga alternatibo nga paggasto sa salapi ug oras bisan sa mga siyentipiko sa datos o sa usa ka kutob, ang pagkaaktibo mao ang labi ka peligro nga pamaagi. Matag-an analytics pagsulay sa pagbag-o sa pagpamaligya ug pagpamaligya CRM pinaagi sa pagpaminus sa peligro ug pagtugot sa usa ka pangkat sa pamaligya nga aktibo nga magpadagan sa maalamon nga mga kampanya sa pagpamaligya ug pamaligya.

Dugang pa, matagnaon analytics nagtugot sa paghimo sa matagnaon nga mga iskor sa tingga alang sa duha nga prospect sa pagpamaligya sa B2C ug B2B nga makahimo sa mga tim sa pagpamaligya ug pamaligya nga nasentro ang laser sa matarung nga kustomer sa ensakto nga husto nga oras, pagdirekta sa kanila sa husto nga mga produkto ug husto nga serbisyo. Kini nga mga lahi sa analytics tugoti ang mga ninggamit sa paghimo ug pagdugang bag-o, taas nga pagbag-o nga lista sa palaaboton pinasukad sa adunay na mga profile sa kostumer sa usa ka organisasyon pinaagi sa paggamit sa usa ka tag-iya sa datos o bodega sa datos.

Ang pila sa labing kasagarang mga kaso sa paggamit sa daghang datos analytics nakasentro sa pagtubag sa pangutana, Unsa ang lagmit nga mapalit sa kostumer? Dili katingad-an, kini nahimo’g maayong dalan sa BI ug analytics mga himan, pinaagi sa mga siyentipiko sa datos nga nagpalambo sa naandan nga mga algorithm sa mga sulud nga set sa datos, ug labi pa karon, pinaagi sa mga cloud marketing sa gitanyag sa mga tagahatag sama sa Adobe, IBM, Oracle, ug Salesforce. Sa miaging tuig, usa ka bag-ong magdudula ang ningtubo nga adunay gamit sa pag-alagad sa kaugalingon nga, sa ilawom sa mga hapin, naggamit sa pagkat-on sa makina, gisuportahan sa usa ka tag-iya nga datos nga gitakda nga adunay labaw sa usa ka trilyon nga mga hiyas. Ang kompanya mao ang Versium. Tony Baer, ​​Punoan nga tigtuki sa Ovum

Pagpang-ayo analytics bahin sa pamatasan sa mamamalit usa ka maayo nga populasyon nga natad, ingon ni Baer. Bisan pa, pinauyon sa pagkaamgo nga datos mao ang hari, gitanyag niya nga ang mga solusyon sama sa Versium usa ka makadani nga alternatibo tungod kay naghatag kini access sa usa ka daghang tipiganan sa datos sa konsyumer ug negosyo nga adunay usa ka plataporma nga gilakip ang pagkat-on sa makina aron matabangan ang mga tigpamaligya nga matagna ang pamatasan sa kostumer.

Bahin sa Versium

Versium naghatud automated matag-an analytics mga solusyon, nga naghatag mas dali nga maaktibo nga salabutan sa datos, labi ka husto ug gamay nga bahin sa gasto sa pagkuha sa mga mahalon nga koponan sa syensya sa datos o mga propesyonal nga serbisyo sa mga organisasyon.

Ang mga solusyon sa Versium nakagamit sa halapad nga bodega sa LifeData® sa kompanya, nga adunay sulud sa 1 ka trilyon nga mga kinaiya sa datos sa mga konsumante ug negosyo. Ang LifeData® adunay sulud nga online ug offline nga datos sa pamatasan lakip ang mga detalye sa sosyal-graphic, datos nga nakabase sa panghitabo sa tinuod nga oras, interes sa pagpalit, kasayuran sa pinansya, kalihokan ug kahanas, demograpiko ug daghan pa. Ang kini nga mga hiyas gitugma sa internal nga datos sa usa ka negosyo, ug gigamit sa mga modelo sa pagkat-on sa makina aron mapaayo ang pagkuha, paghawid ug pag-cross-sell ug pagbaligya sa mga kalihokan sa pagpamaligya.

Hibal-i ang Dugang pa Bahin sa Tagna sa Versium

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.