Inferir novos clientes potenciais: identifique e envíe os mellores clientes potenciais en Salesforce

inferir captura de pantalla

As empresas están loitando por interpretar montañas de datos sobre os seus clientes e o que os motiva. É case imposible ver o bosque das árbores cando a xente se centra no seu sistema de rexistro fronte a extraer información útil de todos os sinais en sistemas dispares como Salesforce, Marketo e Google Analytics, así como fontes non estruturadas da web.

Poucas empresas teñen recursos ou experiencia para extraer os seus datos e solicitalos analítica que determinan que clientes potenciais comprarán os seus produtos e cando. Aqueles que intentan afrontar o desafío coa puntuación de potencial nos seus sistemas de automatización de mercadotecnia teñen que definir manualmente regras baseadas no seu instinto intestinal e nun pequeno subconxunto da actividade dun usuario.

E aínda que algunhas empresas teñen un fluxo constante de clientes potenciais entrantes, outras dependen de vendas de saída e mercadotecnia dirixida para impulsar o crecemento. O enfoque máis común é mercar grandes listas de clientes potencialmente cuestionables e esperamos atopar algunhas boas perspectivas, pero isto require moito tempo e diñeiro.

En que se diferencia a puntuación preditiva da puntuación tradicional de chumbo na automatización de mercadotecnia?

En vez de engadir manualmente puntos para unha acción determinada, os nosos modelos de puntuación de comportamento utilizan unha poderosa aprendizaxe automática para extraer todo o espectro de datos de actividade dentro da plataforma de automatización de mercadotecnia dunha empresa. Os equipos de vendas e mercadotecnia poden empregar puntuacións de comportamento para predicir que perspectivas se converterán nas próximas tres semanas.

Como o resolve Infer e hai mellores prácticas asociadas á implementación?

Producimos predicións de clientes precisas e comprobadas estatisticamente ao longo do percorrido do cliente, que axudan ás empresas a acadar elevacións significativas nas taxas de ganancia, conversións de clientes potenciais, tamaños medios de ofertas e ingresos recorrentes. Os nosos modelos axustados usan preditivos analítica e aprendizaxe automática avanzada para descubrir se alguén é apto para mercar un determinado produto e os nosos modelos de comportamento determinan se é probable que compren pronto.

Inferir

Facémolo analizando os sinais clave, como o modelo de negocio dunha empresa, os vendedores de tecnoloxía, as ofertas de traballo relevantes, as presentacións públicas, a presenza social, as actividades do sitio web, os datos de automatización de mercadotecnia, os datos de uso do produto e outros atributos. Descubrimos que os nosos clientes desbloquean o maior valor cando usan Infer non só para filtrar e priorizar os seus clientes potenciais, senón para optimizar as campañas de mercadotecnia, mellorar as vendas de saída, crear nutrición intelixente de clientes potenciais, deseñar acordos de nivel de servizo de venda, etc. A práctica que vimos que as empresas empregan é unha sinxela matriz de puntuación de axuste e comportamento 4X4 que lles axuda a desenvolver programas en diferentes segmentos, por exemplo, enviando os mellores clientes potenciais de axuste e probable compra directamente aos seus representantes máis importantes.

nosa Inferir novas oportunidades de rede a oferta ofrece aos equipos de vendas unha nova fonte de clientes potenciais de alta calidade asociado con provedores de datos de primeira liña como InsideView e utilizando modelos preditivos personalizados para identificar os clientes potenciais máis adecuados dunha empresa. Os equipos de mercadotecnia usaron a miúdo Infer para puntuar listas de clientes potenciais por si mesmos, pero agora tamén poden mercar clientes novos netos directamente, aproveitar os nosos modelos especializados adaptados para marcar contactos fríos e pagar só polas mellores contas.

Cales son os principais diferenciadores de Infer?

Somos únicos no espazo preditivo por un par de razóns, en primeiro lugar por mor do noso conxunto profundo e centrado de produtos de puntuación predictiva incriblemente intelixentes. O noso ADN está composto por unha forte cultura de enxeñaría derivada de Google, Microsoft e Yahoo. Somos cruel sobre a adquisición de datos e a busca de áreas onde a ciencia de datos pode obter o maior valor para as vendas e mercadotecnia B2B.

Deducir proceso

A misión de Infer é axudar ás empresas a crecer co poder da ciencia dos datos. A nosa intelixencia predictiva axuda a impulsar varias aplicacións diferentes para vendas e mercadotecnia:

  • Filtro - Identifique instantaneamente os cables potenciais mentres se filtra todo o ruído (cables malos).
  • Priorización - Prioriza os clientes potenciais para que as vendas se centren en clientes potenciais que demostren fortes sinais de compra e que probablemente teñan o maior impacto nos ingresos.
  • Net-New Leads - Combine as vendas de saída identificando os clientes potenciais máis adecuados dunha empresa que actualmente non están na súa base de datos.
  • Nutrir - Supervise os clientes potenciais en bases de datos para que os clientes potenciais volvan ás vendas en canto volvan participar.
  • Exec Dashboards - Orientar a toma de decisións, detectar as tendencias emerxentes e controlar o ben que a xeración de demanda está alimentando o seu gasoduto.

Debido a que o noso obxectivo nunca foi construír unha empresa de consultoría, mantivémonos centrados no láser no rendemento do modelo e na obtención de resultados impactantes e repetibles para os nosos clientes en lugar de depender moito dos servizos. É por iso que fomentamos a preparación competitiva e deixamos falar tanto á nosa excelencia en tecnoloxía e enxeñería como ao rendemento do modelo.

¿Que pensas?

Este sitio usa Akismet para reducir o spam. Aprende a procesar os teus datos de comentarios.