შეიყვანეთ ქსელის ახალი ლიდერები: გამოავლინეთ და გაგზავნეთ საუკეთესო ლიდერი Salesforce- ში

ეკრანის ანაბეჭდის დასკვნა

ბიზნესი ცდილობს ინტერპრეტაცია გაუწიოს მთის მონაცემებს მათი მომხმარებლების შესახებ და რა იწვევს მათ. თითქმის შეუძლებელია ხეებისგან ტყის დანახვა, როდესაც ადამიანები ორიენტირებულნი არიან თავიანთი ჩანაწერების სისტემაზე და გამოაქვეყნებენ სასარგებლო ინფორმაციას ყველა სიგნალიდან განსხვავებულ სისტემებში, როგორებიცაა Salesforce, Marketo და Google Analytics, ასევე ქსელისგან არასტრუქტურირებული წყაროები.

რამდენიმე კომპანიას აქვს რესურსი ან ექსპერტიზა, რომ მოახდინოს მათი მონაცემების მოპოვება და გამოყენება ანალიტიკა რომ განსაზღვროს რომელი პერსპექტივები შეიძენს მათ პროდუქციას და როდის. მათ, ვინც ცდილობს გაუმკლავდეს გამოწვევას ტყვიის ქულის მინიჭებით, მათი მარკეტინგის ავტომატიზაციის სისტემებში, ხელით უნდა განსაზღვროს წესები მათი ნაწლავის ინსტინქტისა და მომხმარებლის საქმიანობის მცირე ქვეჯგუფის საფუძველზე.

მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთ კომპანიას აქვს შემომავალი ლიდერების მუდმივი ნაკადი, სხვები დამოკიდებულია გამავალ გაყიდვებზე და მიზანმიმართულ მარკეტინგზე, ზრდის ზრდისკენ. ყველაზე გავრცელებული მიდგომა არის საეჭვო ლიდერების დიდი სიების შეძენა და იმედი მაქვს, რომ იპოვით რამდენიმე კარგ პერსპექტივას, მაგრამ ამისათვის საჭიროა ბევრი დრო და ფული.

რით განსხვავდება პროგნოზირების ქულა, ვიდრე ტრადიციული ტყვიის ქულის მინიჭება მარკეტინგის ავტომატიზაციაში?

იმის ნაცვლად, რომ ხელით დაამატოთ ქულები მოცემული მოქმედებისათვის, ჩვენი ქცევითი ქულების შეფასების მოდელები იყენებენ მძლავრ მანქანას, რომელიც შეისწავლის კომპანიის სპექტრის მარკეტინგის ავტომატიზაციის პლატფორმის საქმიანობის სრულ სპექტრს. შემდეგ გაყიდვებისა და მარკეტინგის ჯგუფებს შეუძლიათ გამოიყენონ ქცევითი ქულები იმის პროგნოზირებისთვის, თუ რომელ პერსპექტივებს გარდაქმნიან მომდევნო სამი კვირის განმავლობაში.

როგორ ხსნის მას Infer და არსებობს თუ არა საუკეთესო პრაქტიკა, რომელიც დაკავშირებულია განხორციელებასთან?

ჩვენ ვაწარმოებთ ზუსტ, სტატისტიკურად დამტკიცებულ მომხმარებლის პროგნოზებს მომხმარებლის მთელი მოგზაურობის განმავლობაში, რაც კომპანიებს ეხმარება მიაღწიონ მნიშვნელოვან ზრდას მოგების განაკვეთებში, ტყვიის გადაკეთებაში, გარიგების საშუალო ზომებსა და განმეორებად შემოსავლებში. ჩვენი fit მოდელები იყენებენ პროგნოზირებას ანალიტიკა და მოწინავე მანქანით სწავლა იმის გარკვევაში არის თუ არა ვინმე შესაფერისი გარკვეული პროდუქტის შესაძენად და ჩვენი ქცევითი მოდელები განსაზღვრავენ, აპირებენ თუ არა მათ მალე ყიდვას.

შეჰყავთ

ჩვენ ამას ვაკეთებთ ძირითადი სიგნალების ანალიზით - კომპანიის ბიზნეს მოდელის, ტექნოლოგიის მომწოდებლების, შესაბამისი ვაკანსიების გამოქვეყნების, საზოგადოების შევსების, სოციალური არსებობის, ვებსაიტების აქტივობების, მარკეტინგის ავტომატიზაციის მონაცემების, პროდუქტის გამოყენების მონაცემების და სხვა ატრიბუტების გამოყენებით. ჩვენ დავადგინეთ, რომ ჩვენი მომხმარებლები ყველაზე მნიშვნელოვნად ხსნიან ფასს, როდესაც ისინი იყენებენ არა მხოლოდ ფილტრის და პრიორიტეტების მინიჭებას, არამედ მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაციას, გამავალი გაყიდვების გაუმჯობესებას, ტყვიის ინტელექტის შექმნას, გაყიდვების მომსახურების დონის შეთანხმებებს და ა.შ. პრაქტიკა, რომელიც ჩვენ ვნახეთ, კომპანიებს იყენებენ არის მარტივი 4X4 ფორმატისა და ქცევის ქულის მატრიცა, რომელიც ეხმარება მათ განავითარონ პროგრამები სხვადასხვა სეგმენტის გარშემო.

ჩვენი შეიყვანეთ Net-New Leads შეთავაზება უზრუნველყოფს გაყიდვების გუნდს მაღალი ხარისხის პერსპექტივების ახალი წყაროს საშუალებით, პარტნიორობით მონაცემთა წამყვან პროვაიდერებთან, როგორიცაა InsideView, და პერსონალური პროგნოზირების მოდელების გამოყენებით კომპანიის საუკეთესოდ შესაფერისი ლიდერების დასადგენად. მარკეტინგის გუნდები ხშირად იყენებდნენ Infer- ს, რომ ტყვიის სიები თავად გაეტანათ, მაგრამ ახლა მათ ასევე შეუძლიათ პირდაპირ შეიძინონ ჩვენგან ახალი ლიდერობა, გამოიყენონ ჩვენი სპეციალიზებული მოდელები, რომლებიც მორგებულია ცივი კონტაქტების მისაღებად და გადაიხდიან მხოლოდ საუკეთესო ანგარიშებზე.

რა არის Infer- ის ძირითადი დიფერენცირება?

ჩვენ პროგნოზირების სივრცეში უნიკალური ვართ ორიოდე მიზეზის გამო - პირველ რიგში, ჩვენი ღრმა და ფოკუსირებული გიჟური ინტელიგენტური პროგნოზირების მქონე პროდუქტების გამო. ჩვენი დნმ შედგება ძლიერი საინჟინრო კულტურისგან, რომელიც წარმოიქმნება Google- ის, Microsoft- ისა და Yahoo- სგან. ჩვენ ბოროტი ვართ მონაცემების მოპოვებისა და იმ ადგილების პოვნაში, სადაც მონაცემთა მეცნიერებას შეუძლია გახსნას ყველაზე დიდი მნიშვნელობა B2B გაყიდვებისა და მარკეტინგისთვის.

შეყვანის პროცესი

Infer– ის მისიაა დაეხმაროს კომპანიებს მონაცემთა მეცნიერების ძალით განვითარებაში. ჩვენი პროგნოზული დაზვერვა ხელს უწყობს სხვადასხვა პროგრამების გაყიდვას და მარკეტინგს:

  • ფილტრაცია - დაუყოვნებლივ გამოავლინეთ კარგი ტრასები მთელი ხმაურის გაფილტვრის დროს (ცუდი სადენები)
  • პრიორიტეტების - უპირატესობა მიანიჭეთ ლიდერებს, რათა გაყიდვებმა ყურადღება გაამახვილოს იმ პერსპექტივებზე, რომლებიც მკაფიო ყიდვის სიგნალებს აჩვენებს და, სავარაუდოდ, ყველაზე დიდ გავლენას მოახდენს შემოსავალზე.
  • Net-New Leads - საწვავის გამავალი გაყიდვები კომპანიის საუკეთესოდ შესაფერისი ლიდერების იდენტიფიკაციით, რომლებიც ამჟამად თქვენს მონაცემთა ბაზაში არ არის.
  • გავაგრძელოთ კითხვა ... - მონიტორს მივყავართ სააღმზრდელო მონაცემთა ბაზებში, რათა გაყიდვებისკენ გაუგზავნოთ პერსპექტივები მათი ჩართვისთანავე.
  • Exec დაფები - სახელმძღვანელო გადაწყვეტილების მიღების პროცესში, დაადგინეთ განვითარებული ტენდენციები და გაითვალისწინეთ, თუ რამდენად მოთხოვნადი ენერგია აწვდის თქვენს მილსადენს.

იმის გამო, რომ ჩვენი მიზანი არასდროს ყოფილა საკონსულტაციო კომპანიის მშენებლობა, ჩვენ ლაზერზე ორიენტირებული ვიყავით მოდელის მუშაობაზე და გავზარდეთ ჩვენი მომხმარებლებისთვის ეფექტური, განმეორებადი შედეგები, ვიდრე სერვისებზე დიდ იმედზე ყოფნას. სწორედ ამიტომ, ჩვენ ხელს ვუწყობთ კონკურენციის მიღებას და ჩვენს ტექნიკურ და საინჟინრო წარმატებასა და მოდელის მუშაობას საშუალებას გვაძლევს ვილაპარაკოთ.

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.