თქვენი მომხმარებლის საჭიროებების გააზრება პროგნოზირების ანალიზით

Predictive ანალიტიკა

გაყიდვებისა და მარკეტინგის მრავალი პროფესიონალისთვის, ეს მუდმივი ბრძოლაა არსებული მონაცემებიდან რაიმე ქმედითი ინფორმაციის მისაღებად. შემომავალი მონაცემების გამანადგურებელი მოცულობა შეიძლება იყოს საშიში და აბსოლუტურად მომაბეზრებელი და ამ მონაცემებიდან ღირებულების ბოლო უნციის, ან თუნდაც მხოლოდ ძირითადი ანალიზის მოპოვების მცდელობა შეიძლება იყოს საშიში ამოცანა.

წარსულში ვარიანტები ცოტა იყო:

  • დაიქირავეთ მონაცემთა მეცნიერები. მონაცემთა პროფესიონალი ანალიტიკოსების მონაცემების ანალიზისა და პასუხების დაბრუნების მიდგომა შეიძლება იყოს ძვირი და შრომატევადი, ღეჭვა კვირების ან თვეების განმავლობაში, ზოგჯერ კი მხოლოდ საეჭვო შედეგების მომტანი.
  • ენდეთ ნაწლავს. ისტორიამ აჩვენა, რომ ამ შედეგების ეფექტურობა შეიძლება კიდევ უფრო საეჭვო იყოს.
  • დაველოდოთ და ვნახოთ რა მოხდება. ამ რეაქციულმა მიდგომამ შეიძლება ორგანიზაცია გაუტოლდეს ყველასათვის კონკურენციას, ვინც იგივე მიდგომია.

Predictive ანალიტიკა გატეხეს საწარმოს გაყიდვებისა და მარკეტინგის პროფესიონალების კოლექტიური ცნობიერება, რაც მათ საშუალებას აძლევს შეიმუშაონ და დახვეწონ ტყვიის შეფასების მოდელები, რომლებიც ოპტიმიზაციას უწევს კამპანიის მუშაობას.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიამ გარდაქმნა ისე, რომ საწარმოებმა გაიგონ, შეაფასონ და ჩართონ თავიანთი ამჟამინდელი და პერსპექტიული კლიენტები AI და მანქანური სწავლების გამოყენებით, და ის განიცდის მნიშვნელოვან ევოლუციას, თუ როგორ აანალიზებენ და ადგენენ გაყიდვებისა და მარკეტინგის პროფესიონალები თავიანთ მონაცემებს. ამან გამოიწვია შემდგომი დანიშნულება ანალიტიკა ინსტრუმენტების შემუშავებისა და გამოყენების პროცესში განვითარებული მოვლენები, რომლებიც უფრო ეფექტურად და ღრმად იყენებენ მონაცემებს საწარმოს მომხმარებლებისა და მათი საჭიროებების შესახებ.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა შემდგომში ემყარება მანქანათმშენებლობისა და AI- ს გამოყენებას, ადრინდელზე მორგებული პროგნოზირების მოდელების სწრაფად აწყობას. ეს მოდელები საშუალებას იძლევა ტყვიის შეფასების, ახალი ტყვიის წარმოქმნისა და ტყვიის გაუმჯობესებული მონაცემების საშუალებით ორგანიზაციის არსებული მომხმარებლებისა და პერსპექტიული მონაცემების გამოყენებით და პროგნოზირებით, თუ როგორ ჩაერთვებიან ეს მომხმარებლები და მომხმარებლები - ყველაფერი გაყიდვებისა და მარკეტინგის აქტივობის დაწყებამდე.

ახალი ტექნოლოგია, ჩასმული გადაწყვეტილებებში, როგორიცაა Microsoft დინამიკა 365 და Salesforce CRMუზრუნველყოფს მომხმარებელთა ქცევის მოდელირების შესაძლებლობას საათში მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი პროცესების საშუალებით, რომლებიც ავტომატიზირებულია და არ საჭიროებს მონაცემთა მეცნიერებს. ეს საშუალებას გვაძლევს მრავალჯერადი შედეგების მარტივად შემოწმება და წინასწარ ცოდნა იმის შესახებ, თუ რა ნიშნებია, სავარაუდოდ, შეიძინონ კომპანიის პროდუქტი, გამოიწერონ კომპანიის ბიულეტენი, ან სხვა გზით გადააკეთონ მომხმარებელი. რამდენად ტკბილია გარიგება.

ეს ქცევითი ღრმა ცოდნა აძლევს მარკეტოლოგებს მომხმარებელთა გამოცდილების ოპტიმიზაციას მანქანით სწავლის დაფუძნებული მოდელების და ბიზნესისა და მომხმარებლის მონაცემების ატრიბუტების გამოყენებით, ძლიერი, გამჭრიახი და პროგნოზირებული ტყვიის შეფასების მოდელების გამოყენებით. კონვერტაციის მაჩვენებლები შეიძლება გაიზარდოს 250-350 პროცენტით, ხოლო ერთეულზე შეკვეთის მნიშვნელობები 50 პროცენტით.

პროგნოზირებადი, პროაქტიული მარკეტინგი ეხმარება ბიზნესს არა მხოლოდ შეიძინოს მეტი მომხმარებლები მაგრამ უკეთესი მომხმარებელს.

ამ ღრმა ანალიზს მივყავართ ბიზნესის ან ინდივიდუალური პირების შესაძლო შეძენისა და ჩართულობის უკეთ გააზრებაში, ხოლო მარკეტინგის საშუალებით მოქმედი დაზვერვის ხელმისაწვდომობას, რაც საბოლოოდ წინასწარ განსაზღვრავს მომავალ ქცევას. თუ გაყიდვებისა და მარკეტინგის ჯგუფებს შეუძლიათ გააცნობიერონ თავიანთი მომხმარებლების ამჟამინდელი და პოტენციური სამომავლო ქცევა, ისინი უფრო ხშირად წარმოადგენენ იმ მომსახურებებსა და პროდუქტებს, რომლებიც მათ მოეწონებათ. ეს ნიშნავს უფრო ეფექტურ გაყიდვასა და მარკეტინგს და საბოლოოდ მეტ მომხმარებელს. კრის მატი, აღმასრულებელი დირექტორი და დამფუძნებელი ვერსია

პროგნოზირებადი ანალიტიკა საშუალებას აძლევს გაყიდვებისა და მარკეტინგის ჯგუფებს მოპოვონ ღირებული ინფორმაცია ისტორიული მომხმარებლისა და CRM მონაცემებისგან, პროგნოზირების მოდელების შესაქმნელად.

ტრადიციულად, მომხმარებლებთან ურთიერთობის მენეჯმენტი (CRM) მეტწილად პასიური იყო, რეაქტიული სამუშაო პროცესი. იმის გამო, რომ ალტერნატივები ფულისა და დროის დახარჯვას ან მონაცემთა მეცნიერებზე აკეთებენ, ან რეაგირება ყველაზე ნაკლებად სარისკოა. წინასწარმეტყველური ანალიტიკა ცდილობს გაყიდვებისა და მარკეტინგის CRM გარდაქმნას რისკის შემცირებით და მარკეტინგის გუნდს საშუალება მისცეს აქტიურად აწარმოოს ინტელექტუალური გაყიდვებისა და მარკეტინგული კამპანიები.

შემდგომი, პროგნოზირებადი ანალიტიკა საშუალებას გვაძლევს გამოიწვიოს პროგნოზირებული ტყვიის ქულები B2C და B2B მარკეტინგის პერსპექტივებისთვის, რაც საშუალებას მისცემს მარკეტინგისა და გაყიდვების ჯგუფებს ლაზერულად ფოკუსირება მოახდინონ უფლება მომხმარებლები ზუსტად საჭირო დროს, სწორი პროდუქტებისა და სწორი სერვისებისკენ. ამ სახის ანალიტიკა მომხმარებლებს საშუალებას მისცემს შექმნან და გაზარდონ ახალი, მაღალი კონვერტაციის პერსპექტიული სიები ორგანიზაციის არსებული მომხმარებლების პროფილებზე დაყრდნობით, საკუთრების მონაცემთა ნაკრების ან მონაცემთა საწყობის გამოყენებით.

დიდი მონაცემების ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული შემთხვევა ანალიტიკა ყურადღება გამახვილებულია კითხვაზე პასუხის გასაცემად, რას ყიდულობს მომხმარებელი ყველაზე მეტად? გასაკვირი არ არის, რომ ეს კარგად იქნა გათვლილი BI– ს მიერ ანალიტიკა ინსტრუმენტები, მონაცემთა მეცნიერების მიერ შემუშავებული ინდივიდუალური ალგორითმების შესახებ მონაცემთა შიდა ნაკრებზე და ახლახან, მარკეტინგული ღრუბლების მიერ, რომლებიც შემოთავაზებულია ისეთი პროვაიდერების მიერ, როგორიცაა Adobe, IBM, Oracle და Salesforce. გასული წლის განმავლობაში გამოჩნდა ახალი მოთამაშე თვითმომსახურების ინსტრუმენტთან ერთად, რომელიც დაფარვის ქვეშ ატარებს მანქანულ სწავლებას, რომელსაც მხარს უჭერს საკუთრების მონაცემები, რომელსაც ერთ ტრილიონზე მეტი ატრიბუტი აქვს. კომპანია [არის] Versium. ტონი ბაერი, მთავარი ანალიტიკოსი Ovum

პროგნოზირებადი ანალიტიკა მომხმარებელთა ქცევა კარგად დასახლებული სფეროა, თქვა ბაერმა. ამის მიუხედავად, იმის გაცნობიერების საფუძველზე, რომ მონაცემები მეფეაის გვთავაზობს, რომ Versium– ის მსგავსი გადაწყვეტილებები დამაჯერებელი ალტერნატივაა, რადგან ისინი უზრუნველყოფენ მომხმარებელთა და ბიზნესის მონაცემთა უზარმაზარ საცავის პლატფორმას, რომელიც აერთიანებს მანქანურ სწავლებას, რათა მარკეტინგებმა მომხმარებელთა ქცევის პროგნოზირება შეძლონ.

ვერსიის შესახებ

ვერსია აწვდის ავტომატიზირებულ პროგნოზირებას ანალიტიკა გადაწყვეტილებები, რომლებიც უზრუნველყოფს მონაცემთა მოქმედების დაზვერვას უფრო სწრაფად, უფრო ზუსტად და მცირე ღირებულებით მონაცემთა მეცნიერების ჯგუფების ან პროფესიონალური მომსახურების ორგანიზაციების დასაქირავებლად.

Versium– ის გადაწყვეტილებები იყენებს კომპანიის ფართო LifeData® საწყობას, რომელიც შეიცავს 1 ტრილიონზე მეტ სამომხმარებლო და ბიზნეს მონაცემთა ატრიბუტებს. LifeData® შეიცავს როგორც ონლაინ, ისე ოფლაინ ქცევის მონაცემებს, მათ შორის სოციალურ-გრაფიკულ დეტალებს, რეალურ დროში მოვლენებზე დაფუძნებულ მონაცემებს, შესყიდვების ინტერესებს, ფინანსურ ინფორმაციას, აქტივობებსა და უნარებს, დემოგრაფიას და ა.შ. ეს ატრიბუტები შეესატყვისება საწარმოს შიდა მონაცემებს და გამოიყენება მანქანური სწავლების მოდელებში, მომხმარებელთა შეძენის, შენარჩუნებისა და გაყიდვების და გაყიდვების გასაუმჯობესებლად.

შეიტყვეთ მეტი ვერსიის პროგნოზის შესახებ

რას ფიქრობთ?

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