Infer Net New Lead: Identificirajte i pošaljite najbolje potencijalne klijente u Salesforceu

zaključite snimak zaslona

Preduzeća se trude protumačiti brdo podataka o svojim kupcima i onome što ih motivira. Gotovo je nemoguće vidjeti šumu sa drveća kada su ljudi usredotočeni na svoj sistem evidencije naspram izvlačenja korisnih uvida iz svih signala u različitim sistemima kao što su Salesforce, Marketo i Google Analytics, kao i nestrukturiranim izvorima s weba.

Malo je kompanija koje imaju resurse ili stručnost da iskopaju svoje podatke i prijave se analitika koji određuju koji će potencijalni kupci kupiti njihove proizvode i kada. Oni koji se pokušavaju riješiti izazova bodovanjem bodova u svojim sistemima marketinške automatizacije moraju ručno definirati pravila na temelju svog crijevnog instinkta i male podskupine korisnikovih aktivnosti.

I dok neke kompanije imaju stalan tok dolaznih potencijalnih kupaca, druge ovise o odlaznoj prodaji i ciljanom marketingu kako bi podstakle rast. Najčešći pristup je kupnja velikih lista sumnjivih potencijalnih klijenata i nadam se da ćemo naći nekoliko dobrih izgleda, ali za to je potrebno puno vremena i novca.

Kako se predviđanje bodovanja razlikuje od tradicionalnog bodovanja u vodstvu u marketinškoj automatizaciji?

Umjesto ručnog dodavanja bodova za datu radnju, naši modeli za bodovanje u ponašanju koriste moćno mašinsko učenje za iskopavanje čitavog spektra podataka o aktivnostima unutar platforme za automatizaciju marketinga kompanije. Tada prodajni i marketinški timovi mogu koristiti rezultate ponašanja da bi predvidjeli koji će se izgledi pretvoriti u naredne tri sedmice.

Kako Infer to rješava i postoje li neke najbolje prakse povezane s implementacijom?

Izrađujemo tačna, statistički dokazana predviđanja kupaca tokom putovanja kupaca, koja pomažu kompanijama da postignu značajna povećanja stope dobitka, konverzije potencijalnih klijenata, prosječne veličine poslova i stalnih prihoda. Naši fit modeli koriste predviđanje analitika i napredno mašinsko učenje kako bi se utvrdilo je li netko sposoban kupiti određeni proizvod, a naši modeli ponašanja određuju hoće li vjerovatno uskoro kupiti.

Infer

To radimo analizirajući ključne signale - poput poslovnog modela kompanije, dobavljača tehnologije, relevantne oglase za posao, javne prijave, društveno prisustvo, aktivnosti na web lokaciji, podatke o automatizaciji marketinga, podatke o upotrebi proizvoda i druge atribute. Otkrili smo da naši kupci otključavaju najveću vrijednost kada koriste Infer kako ne bi samo filtrirali i odredili prioritete svojih potencijalnih klijenata, već i optimizirali marketinške kampanje, poboljšali odlaznu prodaju, stvorili inteligentno njegovanje potencijalnih klijenata, dizajnirali ugovore o nivou usluge prodaje itd. praksa koju smo vidjeli da kompanije zapošljavaju je jednostavna 4X4 matrica rezultata i ponašanja koja im pomaže da razvijaju programe iz različitih segmenata, na primjer slanjem potencijalno najpogodnijih potencijalnih kupaca direktno svojim najboljim predstavnicima.

Naša Zaključite neto-novi potencijalni kupci ponuda pruža prodajnim timovima novi izvor visokokvalitetnih potencijalnih klijenata, udružujući se s vrhunskim dobavljačima podataka, kao što je InsideView, i koristeći personalizirane prediktivne modele za prepoznavanje najbolje prilagođenih potencijalnih klijenata. Marketinški timovi često su koristili Infer kako bi samostalno ocjenjivali liste potencijalnih klijenata, ali sada mogu i direktno kupiti od nas nove potencijalne kupce, iskoristiti naše specijalizirane modele skrojene za postizanje hladnih kontakata i platiti samo najbolje račune.

Koji su Inferovi ključni diferencijatori?

Jedinstveni smo u prostoru predviđanja iz nekoliko razloga - prije svega zbog našeg dubokog i fokusiranog skupa ludo inteligentnih proizvoda za predviđanje bodovanja. Naš DNK sastoji se od jake inženjerske kulture koja proizlazi iz Googlea, Microsofta i Yahooa. Zlobni smo oko prikupljanja podataka i pronalaženja područja u kojima nauka o podacima može otkriti najveću vrijednost za B2B prodaju i marketing.

Infer proces

Misija Infera je pomoći kompanijama da rastu snagom nauke o podacima. Naša prediktivna inteligencija pomaže u pokretanju brojnih različitih aplikacija za prodaju i marketing:

  • filtriranje - Odmah prepoznajte dobre vodove dok filtrirate svu buku (loši vodiči).
  • Prioritizacija - Dajte prioritet potencijalnim kupcima kako bi se prodaja usredotočila na potencijalne kupce koji pokazuju snažne signale za kupovinu i koji će vjerovatno imati najveći utjecaj na prihod.
  • Neto-novi potencijalni kupci - Potrošnja goriva u inozemstvu utvrđivanjem najprikladnijih potencijalnih klijenata kompanije koji trenutno nisu u vašoj bazi podataka.
  • Nega - Monitor vode u bazama podataka o njezi kako bi potencijalne kupce vratili u prodaju čim se ponovno angažiraju.
  • Exec nadzorne ploče - Vodite donošenje odluka, uočite nove trendove i pratite koliko dobro generiranje potražnje podstiče vaš cjevovod.

Budući da naš cilj nikada nije bio izgraditi konsultantsku kompaniju, ostali smo laserski fokusirani na performanse modela i postizanje značajnih, ponovljivih rezultata za naše kupce, za razliku od velikog oslanjanja na usluge. Zbog toga potičemo konkurentne isplate i dopuštamo da i naša tehnološka i inženjerska izvrsnost i performanse modela govore.

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.