Numanykite naujų potencialių klientų: nustatykite ir siųskite geriausius „Salesforce“ potencialius klientus

spėti ekrano kopiją

Verslas stengiasi interpretuoti kalnus duomenų apie savo klientus ir tai, kas juos motyvuoja. Beveik neįmanoma pamatyti miško nuo medžių, kai žmonės sutelkia dėmesį į savo įrašų sistemą, o ne iš visų skirtingų sistemų, tokių kaip „Salesforce“, „Marketo“ ir „Google Analytics“, signalų, taip pat nestruktūruotų šaltinių iš žiniatinklio naudingos įžvalgos.

Nedaugelis įmonių turi išteklių ar žinių, kad galėtų išgauti savo duomenis ir taikyti Google Analytics kurie lemia, kurios perspektyvos ir kada pirks jų produktus. Tie, kurie savo rinkodaros automatizavimo sistemose bando įveikti iššūkį vadovaudami balais, turi rankiniu būdu apibrėžti taisykles, atsižvelgdami į savo žarnyno instinktą ir nedidelį vartotojo veiklos pogrupį.

Nors kai kurios įmonės turi nuolatinį gaunamų klientų srautą, kitos lemia augimą skatinančius pardavimus ir tikslinę rinkodarą. Dažniausias metodas yra pirkti didelius abejotinų laidų sąrašus ir tikėtis rasti keletą gerų perspektyvų, tačiau tam reikia daug laiko ir pinigų.

Kuo prognozavimas skiriasi nuo tradicinių švino taškų rinkodaros automatizavime?

Užuot rankiniu būdu pridėję taškus už tam tikrą veiksmą, mūsų elgesio vertinimo modeliai naudoja galingą mašininį mokymąsi, kad išgautų visą veiklos duomenų spektrą įmonės marketingo automatikos platformoje. Tada pardavimo ir rinkodaros komandos gali naudoti elgesio balus, kad numatytų, kurios perspektyvos bus konvertuojamos per ateinančias tris savaites.

Kaip „Infer“ tai išsprendžia ir ar yra kokių nors geriausių praktikos pavyzdžių, susijusių su įgyvendinimu?

Per visą kliento kelionę rengiame tikslius, statistiškai patvirtintus kliento prognozes, kurios padeda įmonėms pasiekti reikšmingą laimėjimo procento, pirmaujančių konversijų, vidutinių sandorių dydžių ir pasikartojančių pajamų padidėjimą. Mūsų tinkamumo modeliuose naudojamas nuspėjamasis Google Analytics ir pažangus mašininis mokymasis, siekiant išsiaiškinti, ar kažkas tinka pirkti tam tikrą produktą, o mūsų elgesio modeliai nustato, ar jie greičiausiai pirks netrukus.

Išvada

Tai darome analizuodami pagrindinius signalus, pvz., Įmonės verslo modelį, technologijų tiekėjus, atitinkamus darbo skelbimus, viešuosius skelbimus, socialinį buvimą, veiklą internetinėje svetainėje, rinkodaros automatikos duomenis, produktų naudojimo duomenis ir kitus atributus. Mes pastebėjome, kad mūsų klientai gauna didžiausią vertę naudodami „Infer“ ne tik norėdami filtruoti ir teikti pirmenybę savo potencialiems klientams, bet ir optimizuoti rinkodaros kampanijas, gerinti išvykstančius pardavimus, kurti intelektualų klientų vedimą, kurti pardavimo paslaugų susitarimus ir pan. Praktika, kurią matėme įmonėse, yra paprasta 4X4 tinkamumo ir elgesio balų matrica, padedanti joms kurti programas įvairiuose segmentuose, pavyzdžiui, siunčiant geriausius, greičiausiai perkamus potencialius klientus tiesiai į savo aukščiausius atstovus.

mūsų Išveskite naujų naujų klientų Siūlau pardavimo komandoms suteikti naują aukštos kokybės perspektyvų šaltinį, bendradarbiaudami su geriausiais duomenų teikėjais, tokiais kaip „InsideView“, ir naudodami individualizuotus nuspėjamuosius modelius, kad nustatytumėte geriausiai tinkančius įmonės klientus. Rinkodaros komandos dažnai naudojo „Infer“, norėdamos surinkti potencialių klientų sąrašus patys, tačiau dabar jos taip pat gali tiesiogiai pirkti iš mūsų naujus potencialius klientus, pasinaudoti mūsų specializuotais modeliais, pritaikytais šaltų kontaktų surinkimui, ir mokėti tik už geriausias sąskaitas.

Kokie yra pagrindiniai „Infer“ skirtumai?

Mes esame unikalūs nuspėjamojoje erdvėje dėl kelių priežasčių - visų pirma dėl savo gilaus ir tikslaus beprotiškai protingų nuspėjamųjų balų produktų rinkinio. Mūsų DNR yra stipri „Google“, „Microsoft“ ir „Yahoo“ sukurta inžinerijos kultūra. Mes piktybiškai renkame duomenis ir ieškome sričių, kuriose duomenų mokslas gali atnešti didžiausią naudą B2B pardavimams ir rinkodarai.

Išvada procesas

„Infer“ misija yra padėti įmonėms augti naudojant duomenų mokslą. Mūsų nuspėjamasis intelektas padeda valdyti įvairias pardavimo ir rinkodaros programas:

  • Filtravimo - Nedelsdami nustatykite gerus laidus, filtruodami visą triukšmą (blogus laidus).
  • Prioritetų nustatymas - Suteikite pirmenybę potencialiems klientams, kad pardavimas sutelktų dėmesį į perspektyvas, kurios demonstruoja tvirtus pirkimo signalus ir kurios, tikėtina, turės didžiausią įtaką pajamoms.
  • Grynieji ir nauji klientai - Išorinis degalų pardavimas nustatant geriausiai tinkančius įmonės potencialius klientus, kurių šiuo metu nėra jūsų duomenų bazėje.
  • Valgykite - Stebėkite auklėjimo duomenų bazių vadovus, kad galėtumėte grąžinti savo klientus į pardavimus, kai tik jie vėl įsitraukia.
  • „Exec“ informacijos suvestinės - Vadovaukitės sprendimų priėmimu, pastebėkite kylančias tendencijas ir stebėkite, kaip paklausos generavimas skatina jūsų vamzdyną.

Kadangi mūsų tikslas niekada nebuvo sukurti konsultacinę bendrovę, mes likome orientuoti į modelio našumą ir siekdami, kad klientai gautų reikšmingų, pakartojamų rezultatų, o ne pasikliaudami didele paslauga. Štai kodėl mes skatiname konkurencingas kepimo vietas ir leidžiame kalbėti tiek savo technikos, tiek inžinerijos, tiek modelio našumui.

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.