Czy proces sprzedaży może być wspierany przez zaawansowaną technologię? Oczywiście! Niezależnie od tego, czy reprezentujesz sektor B2C, czy B2B, używając odpowiednich narzędzi i technik, możesz szybko zwiększyć sprzedaż. Wystarczy od pięciu do dziesięciu minut, abyśmy wyjaśnili, jak data science może być wykorzystane w Twojej firmie do zwiększenia sprzedaży.
Firmy polegają na danych bardziej niż kiedykolwiek wcześniej. Prawie wszystkie średnie i duże firmy mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych – muszą je zbierać, przechowywać i analizować, aby poprawić swoją pracę. Bardzo ważne jest, aby zrozumieć możliwości oferowane przez data modeling. Modele mogą pomóc Twoim marketerom i sprzedawcom w łatwym poprawieniu wyników.
Prospecting – co to jest i dlaczego jest ważne dla Twojej firmy?
Pierwszy kontakt potencjalnego klienta z Twoją firmą nie musi kończyć się sprzedażą. Sales pipeline zwykle ma 4-5 etapów. Sprzedaż może nie zostać zakończona od razu, nawet jeśli klient wykazuje zainteresowanie Twoimi produktami/usługami. Jeśli spełnia on pewne kryteria sformułowane przez Twoją firmę (stać go na Twoje usługi lub potrzebuje Twojego produktu), może być nazwany prospectem. Prospect to lead, który z dużym prawdopodobieństwem stanie się Twoim klientem. Od tego momentu – etapu kwalifikacji – prospect przechodzi przez kolejne fazy i otrzymuje możliwości lepszego poznania Twojej firmy i usług, aby zdać sobie sprawę, że oferujesz najlepszy produkt. Każda firma ma swoje własne sales prospecting techniques, chociaż cel jest ten sam – przekształcić jak najwięcej prospects w kupujących klientów. Sales prospecting można zatem nazwać procesem tworzenia sytuacji, w których sprzedaż może zostać zakończona.
Co to jest Big Data modeling? Co oznacza data modeling?
Jest to złożony proces definiowania i analizowania wymagań dotyczących danych. Częścią tego procesu jest ustalenie struktury i relacji między dostępnymi informacjami. Celem data modeling jest wspieranie procesów biznesowych i umożliwienie firmom podejmowania właściwych decyzji opartych na danych. Krótko mówiąc, data models pomagają przedstawić, jaki rodzaj danych (i w jakim formacie) jest niezbędny dla różnych procesów biznesowych.
Data modeling techniques mogą być graficzne – celem jest przedstawienie jasnej specyfikacji innym członkom organizacji. Ważne jest, aby model był zrozumiały dla specjalistów IT, menedżerów, klientów lub partnerów.
W sprzedaży i marketingu data modeling może pomóc ekspertom wizualizować workflow i wspierać proces tworzenia strategii marketingowej. Modele pozwalają marketerom ocenić wyniki kampanii marketingowych lub wyjaśnić cele pewnej strategii. Istnieje wiele data modeling approaches do wyboru, aby znaleźć te, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom biznesowym. Możesz użyć predictive marketing analytics, na przykład, aby zidentyfikować najlepsze cele do kontaktu z Twojej listy prospects lub zdecydować, jak zastosować cross-selling techniques do Twoich klientów.
Czy Big Data modeling może pomóc Ci stworzyć lead generation strategy?
Obecnie firmy mogą pozyskiwać przydatne informacje o potencjalnych klientach z sieci i mediów społecznościowych. Łącząc dane z ich CRM z informacjami zbieranymi w czasie rzeczywistym z sieci i sieci społecznościowych, specjaliści od marketingu i sprzedaży mogą korzystać z predictive analysis i jego produktów – przydatnych, biznesowych insights, które mogą poprawić lead generation processes.
Jak głębsza analiza może pomóc Twojej firmie w poprawie?
A Look-Alike Model
Twoja firma musi utrzymywać starych klientów i znajdować nowych, aby się rozwijać. Identyfikacja potencjalnych klientów nie jest jednak łatwa. Jak możesz stwierdzić, jaki rodzaj ludzi polubi Twoje usługi lub produkty? Wypróbuj look-alike modeling. Jest to proces identyfikacji klientów podobnych do Twoich grup docelowych za pomocą machine learning – będziesz mógł wykorzystać informacje o swoich obecnych klientach, aby znaleźć nowych. Użyj go, aby ustalić profil klienta, który prawdopodobnie kliknie Twoją reklamę lub zapisze się do Twojego newslettera. Look-alike modeling może poprawić efektywność Twoich kampanii marketingowych, pomagając Ci dotrzeć do większej liczby osób, które będą najbardziej zainteresowane wiadomością, którą chcesz im przekazać.
Retention models
Retention models mogą być używane na tych klientach, którzy są już w systemie Twojej firmy. Pomoże Ci to stworzyć strategię komunikacji z istniejącymi klientami i przygotować im ofertę, przewidując, czy ich wartość zmieni się w czasie. Retention models pozwalają opracować lepsze strategie i zdecydować, czy lepiej jest stosować cross-selling produktów, czy upsell konkretnych grup klientów do nowych produktów. Mogą być również używane do przewidywania, czy możesz stanąć w obliczu churn klientów.
Predictive models
Jeśli zdecydujesz się wykorzystać swoje business insights do stworzenia predictive model, możesz go użyć do pozyskiwania nowych leads i porównywania ich z Twoimi najlepszymi klientami. Następnie możesz je uszeregować od najlepszych do najgorszych (kierując się do tych najbardziej podobnych do Twoich obecnych klientów) – w ten sposób otrzymasz listę leads, którymi Twoi sprzedawcy powinni zająć się w pierwszej kolejności. Modele mogą być używane do uczenia się, jak powinieneś komunikować się z prospects – kiedy, za pośrednictwem jakiego kanału (direct mail, email, telefon, reklama), używając jakich słów kluczowych. Możesz dowiedzieć się wszystkich informacji potrzebnych do przekształcenia prospecta w klienta.
Propensity To Buy model
Używając tego, Twoja firma może przewidzieć zakup konkretnego produktu lub usługi w zdefiniowanym, przyszłym okresie. Jak to Ci pomaga? Jeśli planujesz rozpocząć direct marketing campaign i masz tylko ograniczone zasoby, powinieneś starannie wybrać podzbiór swoich docelowych klientów. Z PtB model możesz kierować się do tych, którzy z największym prawdopodobieństwem dokonają zakupu po interakcji z reklamą. Musisz pamiętać, że istnieją dwie możliwe sytuacje: kiedy wychodzisz z ofertą i kiedy nie (spontaniczny zakup). Data Science może pomóc Ci tworzyć bardziej efektywne kampanie.
Customer Lifetime Value (LTV) model
Historia transakcji klienta jest bardzo ważna dla każdej firmy. LTV model wykorzystuje to w celu przewidzenia długoterminowego potencjału klienta (lub prawdopodobieństwa churn). Na tej podstawie możesz zdecydować, na których relacjach powinieneś się najbardziej skupić. Z tym modelem możesz prognozować liczbę przyszłych transakcji i ich wartości, lub konkretną kwotę następnej transakcji. Ta analiza jest zasilana przez machine learning techniques. Krótko mówiąc, Customer Lifetime Value model może pokazać Ci, ile każdy z Twoich klientów będzie wart w przyszłości, dzięki czemu możesz priorytetyzować swoje plany biznesowe.
Możesz go również użyć do optymalizacji swoich wysiłków w celu znalezienia nowych prospects. Istnieje jeden możliwy scenariusz, którego powinieneś unikać – kiedy płacisz więcej za pozyskanie nowych klientów, niż oni Ci oddają przy zakupie. Możesz wykorzystać LTV model, aby odpowiedzieć na kluczowe pytanie: "czy to w ogóle jest warte tych pieniędzy?".
Customer Acquisition model
Może być stosowany na wiele sposobów, ale przede wszystkim pozwala identyfikować nowe, unikalne grupy klientów. Ten model może rozpoznawać najlepsze leads i pomagać Twoim marketerom w ustalaniu najlepszych strategii, aby przekształcić te leads w rzeczywistych klientów. Możesz dotrzeć do swoich prospects na wiele sposobów – przez e-mail, posty w mediach społecznościowych, reklamy itp. Z customer acquisition models możesz znaleźć prospects, których wcześniej nie widziałeś, angażując ich wcześniej i zdobywając ich uwagę. Możesz użyć tej techniki do priorytetyzacji grup klientów i dowiedzieć się, jakimi produktami mogą być zainteresowani (lepszy recommendation system), automatyzując jednocześnie spersonalizowane reklamy, treści i wiadomości.
Co to jest visual search i jak działa
