הסיקו הפניות נטו חדשות: זיהוי ושליחה של ההובלות הטובות ביותר ב- Salesforce

להסיק צילום מסך

עסקים מתקשים לפרש הררי נתונים אודות לקוחותיהם ומה מניע אותם. כמעט בלתי אפשרי לראות את היער מהעצים כאשר אנשים מתמקדים במערכת הרשומות שלהם לעומת חילוץ תובנות שימושיות מכל האותות במערכות שונות כמו Salesforce, Marketo ו- Google Analytics, כמו גם ממקורות לא מובנים מהאינטרנט.

לחברות מעטות יש את המשאבים או המומחיות לכרות את הנתונים שלהם וליישם ניתוח שקובעים אילו לקוחות פוטנציאליים יקנו את המוצרים שלהם ומתי. אלה שמנסים להתמודד עם האתגר באמצעות ניקוד עופרת במערכות האוטומציה השיווקית שלהם צריכים להגדיר ידנית כללים על פי אינסטינקט המעיים שלהם ותת-קבוצה קטנה של פעילות המשתמש.

ובעוד לחברות מסוימות יש זרם קבוע של לידים נכנסים, אחרות תלויות במכירות יוצאות ובשיווק ממוקד כדי להניע את הצמיחה. הגישה הנפוצה ביותר היא לקנות רשימות גדולות של לידים מפוקפקים ולקוות למצוא כמה לקוחות פוטנציאליים טובים, אך זה דורש הרבה זמן וכסף.

במה שונה ציון חיזוי מניקוד לידים מסורתי באוטומציה שיווקית?

במקום להוסיף נקודות באופן ידני לפעולה נתונה, מודלי הניקוד ההתנהגותיים שלנו משתמשים בלמידת מכונה חזקה כדי לכרות את כל הספקטרום של נתוני הפעילות בתוך פלטפורמת האוטומציה השיווקית של החברה. צוותי מכירות ושיווק יכולים להשתמש בציוני התנהגות כדי לחזות אילו לקוחות פוטנציאליים ימירו בשלושת השבועות הקרובים.

כיצד מסיקה פותר את זה והאם יש שיטות עבודה מומלצות הקשורות ליישום?

אנו מייצרים תחזיות לקוח מדויקות ומוכחות סטטיסטית לאורך כל מסע הלקוחות, המסייעות לחברות להשיג עלייה משמעותית בשיעורי הזכייה, המרות מובילות, ממוצע עסקאות והכנסות חוזרות. מודלי ההתאמה שלנו משתמשים בחיזוי ניתוח ולמידת מכונה מתקדמת כדי להבין אם מישהו מתאים לקנות מוצר מסוים, והמודלים ההתנהגותיים שלנו קובעים אם הוא צפוי לקנות בקרוב.

להסיק

אנו עושים זאת על ידי ניתוח אותות מרכזיים - כמו מודל עסקי של חברה, ספקי טכנולוגיה, פרסומי דרושים רלוונטיים, הגשות ציבוריות, נוכחות חברתית, פעילויות באתר, נתוני אוטומציה שיווקית, נתוני שימוש במוצרים ותכונות אחרות. גילינו שלקוחותינו פותחים את הערך הרב ביותר כאשר הם משתמשים ב- Infer כדי לא רק לסנן ולהעדיף את הלידים שלהם, אלא גם לייעל קמפיינים שיווקיים, לשפר את המכירות החוצה, ליצור טיפוח לידים מושכל, לעצב הסכמים ברמת שירות מכירות וכו '. נוהג שראינו שחברות מעסיקות הוא מטריצת 4X4 פשוטה והתאמה לציון התנהגות המסייעת להן לפתח תוכניות סביב פלחים שונים, למשל על ידי שליחת מובילי ההתאמה הטובים ביותר, הצפויים לקנות ישירות לנציגים המובילים שלהם.

שֶׁלָנוּ להסיק מובילים נטו-חדשים ההצעה מספקת לצוותי המכירות מקור חדש ללקוחות פוטנציאליים באיכות גבוהה על ידי שיתוף פעולה עם ספקי נתונים מובילים כמו InsideView, ושימוש במודלים חזויים בהתאמה אישית לזיהוי לידים המתאימים ביותר של החברה. צוותי שיווק השתמשו לעתים קרובות ב- Infer בכדי לצבור רשימות לידים בכוחות עצמם, אך כעת הם יכולים לרכוש מאיתנו הפניות נטו-חדשות ישירות, למנף את הדגמים המיוחדים שלנו המותאמים לציון אנשי קשר קרים ולשלם רק עבור החשבונות הטובים ביותר.

מה הם המבדילים העיקריים של אינפר?

אנו ייחודיים במרחב הניבוי מכמה סיבות - בראש ובראשונה בגלל הסט העמוק והממוקד שלנו של מוצרי ניקוד ניבוי אינטליגנטי בטירוף. ה- DNA שלנו מורכב מתרבות הנדסית חזקה הנובעת מגוגל, מיקרוסופט ויאהו. אנו מרושעים בנוגע לרכישת נתונים ולמציאת האזורים בהם מדע הנתונים יכול לפתוח את הערך הרב ביותר למכירות ושיווק B2B.

תהליך מסיק

המשימה של אינפר היא לעזור לחברות לצמוח בכוח מדע הנתונים. האינטליגנציה החיזויית שלנו עוזרת להניע מספר יישומים שונים למכירות ושיווק:

  • סינון - זיהוי לידים טובים באופן מיידי תוך סינון כל הרעש (לידים רעים).
  • סדרי עדיפויות - תן עדיפות למובילים על מנת שמכירות יתמקדו בסיכויים שמפגינים אותות קנייה חזקים וסביר להניח שהם בעלי השפעת ההכנסות הגדולה ביותר.
  • מובילים נטו-חדשים - דלק מכירות יוצאות על ידי זיהוי לידים המתאימים ביותר של החברה שאינם נמצאים כרגע במסד הנתונים שלך.
  • לטפח - פיקוח מוביל במאגרי מידע מטפחים כדי להחזיר לקוחות פוטנציאליים למכירות ברגע שהם יעסוקו מחדש.
  • לוחות מחוונים של Exec - הנחיית קבלת החלטות, איתור מגמות מתעוררות ולעקוב אחר מידת ייצור הביקוש לתדלוק הצינור שלכם.

מכיוון שמטרתנו מעולם לא הייתה בניית חברת ייעוץ, נותרנו ממוקדים בלייזר בביצועי הדגם ובהנחיית תוצאות משפיעות וחוזרות על עצמם עבור לקוחותינו בניגוד להסתמכות רבה על שירותים. לכן אנו מעודדים אפיות תחרותיות ונותנים למצוינות הטכנולוגית וההנדסית שלנו וגם לביצועי המודל לדבר.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.