Predictive Lead Scoring сделает всю сложную работу за вас…
Прогнозная аналитика использует список мобильных номеров в азии машинное обучение ! чтобы предоставить вашей команде по продажам и маркетингу глубокие знания о клиентах и способы нацеливания на самых перспективных и квалифицированных потенциальных клиентов! что приводит к экономии времени и увеличению доходов.
В этом руководстве мы рассмотрим использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для прогнозной ИИ и машинное оценки лидов! которая использует как исторические данные! так и прогнозный интеллект для расчета более обоснованной оценки того! кто! скорее всего! совершит покупку в будущем.
Как машинное обучение может помочь циклу продаж?
Машинное обучение позволяет «обучать» алгоритмы делать точные прогнозы о новых клиентах или текущих! но неизвестных клиентах! используя проверенные данные о клиентах. Алгоритм машинного обучения проходит через базу данных данных о клиентах и устанавливает тенденции! распознает закономерности и строит модель из данных! чтобы создать модель прогнозирования.
Применение модели прогнозирования к новым наборам данных позволит отделам продаж B2B извлечь выгоду из автоматических оповещений о склонности клиента к покупке определенного продукта. На этом этапе они могут принять решение о создании уникальных предложений для этого клиента! чтобы стимулировать продажи.
Речь идет не только о том! чтобы знать! когда предлагать поощрения или скидки. Процесс продаж B2B! особенно для компаний! чей продукт имеет небольшой объем и высокую маржу! часто является в высшей степени консультативным и включает в себя адаптацию решения для каждого клиента. Неизменно требуется много времени! чтобы должным образом отследить лид! и если эти лиды вряд ли совершат покупку! много времени и денег может быть потрачено впустую. Применяя точные модели склонности для определения того! какие лиды с наибольшей вероятностью совершат покупку! вы можете сосредоточить время своей команды по продажам на этих потенциальных клиентах.
Что такое оценка моделей в машинном обучении?
Оценка модели в машинном обучении — это! по сути! способ сделать вывод о предмете на основе известной информации.
Например! если при оценке риска общественного собрания могут быть заданы различные вопросы с несколькими вариантами ответов! например «сколько человек будет присутствовать?»! за которыми следует различное количество людей! которое вы выберете! например «10-20»! «20-40»! «более 40» и т. д. Они будут иметь оценку (чем ниже посещаемость! тем ниже оценка)! ИИ и машинное которая будет использоваться для определения результата вместе с оценками по другим заданным вопросам! например: «это уличная вечеринка?» «Подают ли алкоголь?» и «какой тип мероприятия?» Индивидуальные оценки суммируются! и делается вывод. В этом примере небольшое садовое собрание с менее чем 20 людьми! где не подают алкоголь! может быть показано как «низкий риск»! поскольку все индивидуальные параметры имеют низкую оценку! поэтому риск низкий.
Какой объем данных требуется?
Чтобы быть эффективным! машинное обучение для предиктивной аналитики требует разумных объемов исторических данных. Без большого количества тестовых случаев может оказаться! что периферийные факторы могут иметь основной результат результатов. Алгоритм машинного обучения может работать только с имеющимися у него историческими данными! если ваш набор данных что такое многоканальный маркетинг? слишком мал или неточен! он может выводить склонность из нерелевантных событий. Например… если у вас был небольшой набор данных о клиентах! которые купили определенный продукт! и один клиент по ошибке купил этот продукт! когда он намеревался купить другой! модель экстраполировала бы эту склонность к покупке и применила бы ее к будущим клиентам. В действительности эти клиенты не имели бы этой склонности. Это означает! что для получения наиболее точных прогнозов вам нужен большой набор данных! чтобы позволить алгоритму машинного обучения распознавать! каковы основные тенденции в данных! а что является просто шумом в данных.
Этапы процесса машинного обучения…
После определения проблемы! в данном случае успешного подсчета лидов! выполняется интеллектуальный анализ данных для обнаружения закономерностей в большом наборе данных.
составляется на основе экспертных знаний! где метки или оценки этих клиентов достоверно известны. Алгоритм применяется к этому набору данных! в котором ряд описательных признаков соотносится с целевым признаком! и создается модель прогнозирования.
Эту модель прогнозирования можно ИИ и машинное затем снабжать практическими запросами (например! склонен ли этот клиент к конвертации) и делать прогнозы. Эти прогнозы могут затем влиять на бизнес-стратегию.
Это можно делать вручную или программно! в зависимости от того! как настроены ваши бизнес-системы.
В итоге
Методы ИИ представляют собой следующий шаг в развитии маркетинга! который позволит отделам продаж и маркетинга нацеливаться на своих лучших лидов наиболее эффективным образом. ИИ — это не просто автоматизация функции продаж! это освобождение ваших сотрудников для использования их времени на конвертацию лидов в клиентов.
Используя машинное обучение! вы можете построить точную модель прогнозирования! которая позволит вам оценивать лиды для вашей команды по продажам и нацеливать предложения на нужных клиентов! где они будут наиболее эффективны. Это предиктивная оценка лидов! в двух словах.
Свяжитесь с нами! если у вас возникнут какие-либо вопросы cz ведет или вы почувствуете! что это может быть интересно вам и вашему бизнесу.
