Аналитика и тестированиеSales Enablement

Выявление новых потенциальных клиентов: определение и отправка лучших потенциальных клиентов в Salesforce

Компании изо всех сил пытаются интерпретировать горы данных о своих клиентах и ​​о том, что их мотивирует. Практически невозможно увидеть лес из-за деревьев, когда люди сосредоточены на своей системе записи, а не на извлечении полезной информации из всех сигналов в разрозненных системах, таких как Salesforce, Marketo и Google Analytics, а также из неструктурированных источников в Интернете.

У немногих компаний есть ресурсы или опыт, чтобы добывать свои данные и применять аналитика которые определяют, какие потенциальные клиенты купят их продукты и когда. Тем, кто пытается решить проблему с помощью подсчета лидов в своих системах автоматизации маркетинга, приходится вручную определять правила, основываясь на своем чутье и небольшом подмножестве действий пользователя.

И хотя одни компании имеют стабильный поток входящих потенциальных клиентов, другие зависят от исходящих продаж и целевого маркетинга для стимулирования роста. Самый распространенный подход - купить большие списки сомнительных лидов в надежде найти несколько хороших потенциальных клиентов, но это требует много времени и денег.

Чем прогнозная оценка отличается от традиционной оценки потенциальных клиентов в автоматизации маркетинга?

Вместо того, чтобы вручную добавлять баллы за конкретное действие, наши модели поведенческой оценки используют мощное машинное обучение для анализа всего спектра данных о деятельности внутри платформы автоматизации маркетинга компании. Затем группы продаж и маркетинга могут использовать поведенческие оценки, чтобы предсказать, какие потенциальные клиенты совершат конверсию в следующие три недели.

Как Infer решает эту проблему и есть ли какие-либо передовые практики, связанные с реализацией?

Мы составляем точные, статистически подтвержденные прогнозы клиентов на протяжении всего пути к покупке, что помогает компаниям значительно повысить процент выигрышей, конверсию потенциальных клиентов, средние размеры сделок и повторяющиеся доходы. В наших моделях подгонки используются прогнозные аналитика и передовое машинное обучение, чтобы выяснить, подходит ли кто-то для покупки определенного продукта, а наши поведенческие модели определяют, будут ли они покупать в ближайшее время.

Interf

Мы делаем это путем анализа ключевых сигналов, таких как бизнес-модель компании, поставщиков технологий, соответствующие объявления о вакансиях, публичные заявки, присутствие в социальных сетях, активность на веб-сайтах, данные автоматизации маркетинга, данные об использовании продуктов и другие атрибуты. Мы обнаружили, что наши клиенты извлекают наибольшую пользу, когда они используют Infer не только для фильтрации и определения приоритетов своих потенциальных клиентов, но и для оптимизации маркетинговых кампаний, улучшения исходящих продаж, создания интеллектуального поиска потенциальных клиентов, разработки соглашений об уровне обслуживания продаж и т. Д. Практика, которую компании используют, представляет собой простую матрицу оценки соответствия и поведения 4X4, которая помогает им разрабатывать программы для разных сегментов, например, отправляя наиболее подходящих потенциальных клиентов, которые будут покупать, непосредственно их лучшим представителям.

Наши Сделайте вывод о новых потенциальных клиентах Предложение предлагает отделам продаж новый источник высококачественных потенциальных клиентов за счет партнерства с ведущими поставщиками данных, таких как InsideView, и использования персонализированных прогнозных моделей для определения наиболее подходящих потенциальных клиентов компании. Маркетинговые группы часто использовали Infer для самостоятельной оценки списков лидов, но теперь они также могут приобретать новых потенциальных клиентов напрямую у нас, использовать наши специализированные модели, предназначенные для оценки холодных контактов, и платить только за лучшие аккаунты.

В чем заключаются основные отличия Infer?

Мы уникальны в области прогнозирования по нескольким причинам - в первую очередь благодаря нашему глубокому и целенаправленному набору безумно интеллектуальных продуктов для прогнозирования. Наша ДНК состоит из сильной инженерной культуры, созданной Google, Microsoft и Yahoo. Мы злонамеренно относимся к сбору данных и поиску областей, в которых наука о данных может принести наибольшую пользу для продаж и маркетинга B2B.

Вывести процесс

Миссия Infer - помогать компаниям расти с помощью науки о данных. Наш прогнозный интеллект помогает использовать ряд различных приложений для продаж и маркетинга:

  • фильтрация - Мгновенно определяйте хорошие лиды, фильтруя весь шум (плохие лиды).
  • Приоритетность - Расставьте приоритеты для потенциальных клиентов, чтобы отдел продаж сосредоточился на потенциальных клиентах, которые демонстрируют сильные сигналы о покупке и могут иметь наибольшее влияние на доход.
  • Чистые новые лиды - Подпитывайте исходящие продажи, определяя наиболее подходящих потенциальных клиентов компании, которых в настоящее время нет в вашей базе данных.
  • Воспитание - Мониторинг потенциальных клиентов в базах данных для воспитания, чтобы отправлять потенциальных клиентов обратно в отдел продаж, как только они возобновят участие.
  • Панели управления Exec - Управляйте процессом принятия решений, выявляйте новые тенденции и отслеживайте, насколько хорошо формирование спроса подпитывает ваш трубопровод.

Поскольку наша цель никогда не заключалась в создании консалтинговой компании, мы по-прежнему уделяли особое внимание производительности моделей и достижению впечатляющих, воспроизводимых результатов для наших клиентов, а не сильно полагались на услуги. Вот почему мы поощряем конкурентные испытания и позволяем говорить за наши технические и инженерные достижения, а также за производительность моделей.

Шон Зинсмайстер

Шон разрабатывает стратегию позиционирования, обмена сообщениями и общего вывода на рынок для сокровищницы Infer, состоящей из прогнозных аналитических моделей следующего поколения. Однажды довольный Interf Сам клиент, Шон пришел в Infer из Nitro, компании по разработке программного обеспечения для управления документами, расположенной в Сан-Франциско, где он разработал и возглавил отмеченную наградами команду глобального маркетинга. Шон имеет ученые степени в Школе бизнеса Саффолк Сойер и Северо-Восточном университете соответственно в области стратегического маркетинга и управления проектами.

Статьи по теме

Вернуться к началу кнопки
Закрыть

Adblock обнаружен

Martech Zone может предоставить вам этот контент бесплатно, потому что мы монетизируем наш сайт за счет доходов от рекламы, партнерских ссылок и спонсорства. Мы были бы признательны, если бы вы удалили блокировщик рекламы при просмотре нашего сайта.