Könnte der Verkaufsprozess durch fortschrittliche Technologie unterstützt werden? Natürlich! Egal, ob du den B2C- oder B2B-Sektor repräsentierst, mit den richtigen Tools und Techniken kannst du deinen Umsatz in kurzer Zeit steigern. Es dauert nur fünf bis zehn Minuten, um zu erklären, wie Data Science in deinem Unternehmen eingesetzt werden kann, um deinen Umsatz zu steigern.
Unternehmen verlassen sich heute mehr denn je auf Daten. Fast alle mittleren und großen Unternehmen haben mit riesigen Datenmengen zu tun – sie müssen sie sammeln, speichern und analysieren, um ihre Arbeit zu verbessern. Es ist sehr wichtig, die Möglichkeiten des Data Modeling zu verstehen. Modelle können deinen Marketingspezialisten und Verkäufern helfen, ihre Ergebnisse auf einfache Weise zu verbessern.
Prospecting – was ist das und warum ist es wichtig für dein Unternehmen?
Der erste Kontakt eines potenziellen Kunden mit deinem Unternehmen muss nicht mit einem Verkauf enden. Die Sales Pipeline hat in der Regel 4-5 Phasen. Ein Verkauf kann nicht im ersten Moment abgeschlossen werden, selbst wenn der Kunde Interesse an deinen Produkten/Dienstleistungen zeigt. Wenn er (oder sie) bestimmte, von deinem Unternehmen formulierte Kriterien erfüllt (sich deine Dienstleistungen leisten kann oder dein Produkt benötigt), kann er als Prospect bezeichnet werden. Der Prospect ist ein Lead, der sehr wahrscheinlich dein Kunde wird. Von diesem Moment an – der Qualifizierungsphase – durchläuft der Prospect weitere Phasen und erhält die Möglichkeit, dein Unternehmen und deine Dienstleistungen besser kennenzulernen, um zu erkennen, dass du das beste Produkt anbietest. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Sales Prospecting Techniques, obwohl das Ziel dasselbe ist – so viele Prospects wie möglich in kaufende Kunden zu verwandeln. Sales Prospecting kann daher als ein Prozess der Schaffung von Situationen bezeichnet werden, in denen Verkäufe abgeschlossen werden können.
Was ist Big Data Modeling? Was bedeutet Data Modeling?
Es ist ein komplexer Prozess der Definition und Analyse von Datenanforderungen. Ein Teil dieses Prozesses ist die Festlegung der Struktur und der Beziehungen zwischen verfügbaren Informationen. Das Ziel des Data Modeling ist die Unterstützung von Geschäftsprozessen und die Ermöglichung datengestützter Entscheidungen. Kurz gesagt, Data Models helfen dabei, darzustellen, welche Art von Daten (und in welchem Format) für verschiedene Geschäftsprozesse erforderlich sind.
Data Modeling Techniques können grafisch sein – das Ziel ist es, anderen Mitgliedern der Organisation eine klare Spezifikation zu präsentieren. Es ist wichtig, dass das Modell für IT-Spezialisten, Manager, Kunden oder Partner verständlich ist.
Im Vertrieb und Marketing kann Data Modeling Experten helfen, den Workflow zu visualisieren und den Prozess der Erstellung einer Marketingstrategie zu unterstützen. Modelle ermöglichen es Marketingspezialisten, die Ergebnisse von Marketingkampagnen zu bewerten oder die Ziele einer bestimmten Strategie zu erklären. Es gibt viele Data Modeling Approaches zur Auswahl, um diejenigen zu finden, die am besten zu deinen Geschäftsanforderungen passen. Du kannst Predictive Marketing Analytics verwenden, um die besten Ziele für die Kontaktaufnahme aus deiner Prospect-Liste zu identifizieren oder zu entscheiden, wie du Cross-Selling Techniques auf deine Kunden anwenden kannst.
Kann Big Data Modeling dir helfen, eine Lead Generation Strategy zu erstellen?
Heutzutage können Unternehmen nützliche Informationen über potenzielle Kunden aus dem Web und den sozialen Medien gewinnen. Durch die Kombination von Daten aus ihren CRMs mit Informationen, die in Echtzeit aus dem Web und den sozialen Netzwerken gesammelt werden, können Marketing- und Vertriebsspezialisten von Predictive Analysis und ihren Produkten profitieren – nützlichen Business Insights, die Lead Generation Processes verbessern können.
Wie kann eine tiefere Analyse deinem Unternehmen helfen, sich zu verbessern?
A Look-Alike Model
Dein Unternehmen muss alte Kunden halten und neue Kunden finden, um zu wachsen. Die Identifizierung potenzieller Kunden ist jedoch nicht einfach. Woher weißt du, welche Art von Menschen deine Dienstleistungen oder Produkte mögen werden? Probiere Look-Alike Modeling aus. Dies ist ein Prozess der Identifizierung von Kunden, die deinen Zielgruppen ähnlich sind, mithilfe von Machine Learning – du kannst Informationen über deine aktuellen Kunden verwenden, um neue zu finden. Verwende es, um ein Profil eines Kunden zu erstellen, der wahrscheinlich auf deine Anzeige klickt oder deinen Newsletter abonniert. Look-Alike Modeling kann die Effizienz deiner Marketingkampagnen verbessern, indem es dir hilft, mehr Menschen zu erreichen, die am meisten an der Nachricht interessiert sind, die du ihnen senden möchtest.
Retention Models
Retention Models können auf diejenigen Kunden angewendet werden, die sich bereits im System deines Unternehmens befinden. Dies hilft dir, eine Strategie für die Kommunikation mit bestehenden Kunden zu erstellen und ihnen ein Angebot zu unterbreiten, indem du vorhersagst, ob sich ihr Wert im Laufe der Zeit ändern wird. Retention Models ermöglichen es dir, bessere Strategien zu entwickeln und zu entscheiden, ob es besser ist, Cross-Selling von Produkten zu betreiben oder bestimmte Kundengruppen auf neue Produkte zu Upsellen. Sie können auch verwendet werden, um vorherzusagen, ob du mit einem Churn von Kunden konfrontiert werden könntest.
Predictive Models
Wenn du dich entscheidest, deine Business Insights zu nutzen, um ein Predictive Model zu erstellen, kannst du es verwenden, um neue Leads zu generieren und sie mit deinen besten Kunden zu vergleichen. Dann kannst du sie vom besten zum schlechtesten ordnen (wobei du diejenigen anvisierst, die deinen aktuellen Kunden am ähnlichsten sind) – auf diese Weise erhältst du eine Liste von Leads, mit denen sich deine Verkäufer zuerst beschäftigen sollten. Modelle können verwendet werden, um zu lernen, wie du mit Prospects kommunizieren solltest – wann, über welchen Kanal (Direct Mail, E-Mail, Telefon, Anzeige), mit welchen Keywords. Du kannst alle Informationen erhalten, die du benötigst, um einen Prospect in einen Kunden zu verwandeln.
Propensity To Buy Model
Damit kann dein Unternehmen den Kauf eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung in einem vordefinierten, zukünftigen Zeitraum vorhersagen. Wie hilft dir das? Wenn du planst, eine Direct Marketing Campaign zu starten, und du nur begrenzte Ressourcen hast, solltest du sorgfältig eine Teilmenge deiner Zielkunden auswählen. Mit dem PtB-Modell kannst du diejenigen anvisieren, die am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen, nachdem sie mit der Anzeige interagiert haben. Du musst bedenken, dass es zwei mögliche Situationen gibt: wenn du mit einem Angebot herauskommst und wenn nicht (spontaner Kauf). Data Science kann dir helfen, effizientere Kampagnen zu erstellen.
Customer Lifetime Value (LTV) Model
Die Transaktionshistorie eines Kunden ist für jedes Unternehmen sehr wichtig. Das LTV-Modell nutzt dies, um das langfristige Potenzial eines Kunden (oder die Wahrscheinlichkeit eines Churn) vorherzusagen. Auf dieser Grundlage kannst du entscheiden, auf welche Beziehungen du dich am meisten konzentrieren solltest. Mit diesem Modell kannst du die Anzahl zukünftiger Transaktionen und deren Werte oder den
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