IL FAUT ÊTRE DEUX POUR DANSER LE TANGO: CRM ET DE PRÉVISION ANALYTICS

Accueil > Service Clients > IL FAUT ÊTRE DEUX POUR DANSER LE TANGO: CRM ET DE PRÉVISION ANALYTICS

CRM Predictive Analysis

Ce CRM a le potentiel d'être un changeur de jeu pour une entreprise est pas un secret. Mais, tous ne sont pas au courant des dernières tendances technologiques dans la plate-forme de CRM. Dans l'environnement d'affaires hyper-concurrentiel, il est plus possible pour les entreprises de maintenir un avantage sur leurs concurrents en fixant des objectifs en fonction des performances et des données passées. Alors que CRM aide déjà les entreprises recueillent de l'information à la clientèle une valeur inestimable, CRM traditionnel est déjà dépassé, et la nouvelle tendance des capacités analyse prédictive intégrée dans CRM est à l'horizon. Predictive Analytics va au-delà des méthodes traditionnelles de CRM pour trouver des modèles dans les données collectées.

L'analyse prédictive est l'utilisation d'outils de gros volumes de données pour faire des prédictions liées à des facteurs tels que le comportement des clients. Il est de trouver les idées qui nous aident à comprendre ce qui pourrait arriver à l'avenir. L'analyse prédictive parvient en reconnaissant des modèles dans les données historiques, transactions répétées etc.Cette facilite une approche commerciale plus proactive.

La première étape dans l'adoption de techniques d'analyse prédictive est de décider des objectifs d'affaires de l'entreprise, par exemple, l'augmentation des revenus, amélioration de la rentabilité, en réduisant les coûts d'acquisition de clients, l'amélioration des taux de conversion des clients, raccourcir le temps de conversion, etc.. Prochain, il faut décider comment tirer parti de l'analyse prédictive pour atteindre ces objectifs. Une utilisation courante de cette technique est prédisait ce qui conduit va se transformer en clients, c'est à dire. la prédiction de la présente. Une autre utilisation des techniques d'analyse prédictive est de prédire le retour sur investissement (ROI) dans campagnes de marketing de décider quelles campagnes génèrent le meilleur rendement.

Predictive Analytics est une tendance très nouvelle, mais il est déjà utilisé par certaines entreprises. Il va au-delà des méthodes traditionnelles de CRM pour trouver les modèles dans les données collectées. Il aide les entreprises à évaluer les plus rentables canaux et des médias efficaces et aussi rédiger des messages de communication spécialisés pour des segments spécifiques de la population. les données des clients existants peuvent être utilisés pour améliorer l'interaction avec la clientèle et générer des ventes supplémentaires en analysant les données des clients entrants en temps réel. Un avantage est que ce n'est pas une technologie complètement nouvelle et peu familière. Il est essentiellement un rejeton des initiatives de business intelligence existantes qui utilisent des analyses pour des mines et des données d'entreprise de tri utiles afin de déchiffrer les modèles. applications CRM et des outils d'analyse prédictive sont se étroitement liés aux plates-formes de médias sociaux tels que Facebook et Twitter pour aider les entreprises à tirer parti des informations recueillies auprès des clients. Cela permet aux entreprises de cibler efficacement leurs ressources marketing vers le client.

Avant d'entrer dans la façon dont l'analyse prédictive va affecter les affaires, il serait prudent d'en apprendre davantage sur trois des principaux types d'analyse prédictive et comment ils peuvent améliorer notre sens marketing:

  1. Le séquençage: Ceci est lié à l'analyse de la probabilité et est dérivée de la théorie des probabilités de Markov. Il utilise des modèles historiques d'un ensemble de clients de prédire l'issue des actions d'un autre ensemble. toutefois, on n'a pas besoin de tonnes de données historiques pour générer un motif de séquençage. Le séquençage des données peut être lancée basée sur une action qui a conduit à un achat, c'est à dire. la plus récente conversion réussie. Ceci peut être utilisé dans des campagnes e-mail. Une fois qu'un client prend une action, les modèles peuvent être générés pour personnaliser les messages dans l'avenir.
  2. La vente croisée: On aurait pu voir sur les différents sites de commerce électronique tels que Flipkart ou Amazon, les différentes suggestions présentées à nous que nous pourrions très probablement besoin ou si vous voulez, basé sur l'histoire d'achat. L'analyse prédictive peut aider dans la vente croisée des produits différents ensemble, selon que les gens ont souvent les acheter ou non. Les entreprises peuvent créer des offres groupées pour deux de leurs produits ou services ou d'automatiser les ventes croisées les plus populaires dans un e-mail.
  3. Le manque d'action: Que peuvent faire les entreprises quand un client qui souvent interagi avec eux tombe soudainement toutes les communications? Évidemment, dans un meilleur scénario, l'entreprise peut atteindre à ce client assez tôt pour éviter tout dommage et sauver la relation, mais comment il ne fait que sans même se rendre compte qu'il a un problème? L'analyse prédictive peut aider à tirer sur des modèles ou des tendances des clients qui ont abandonné. Par exemple, si une entreprise constate que les réponses à certaines campagnes par courrier électronique ralentissent, ils peuvent changer certains aspects de celui-ci ou l'ensemble de la stratégie.

L'analyse prédictive peuvent bénéficier les entreprises de multiples façons à travers plusieurs fonctions. Certains des domaines dans lesquels cette technique fait une différence sont:

Service Clients:

Tenir un registre des interactions clients est cruciale pour la gestion des relations avec succès, Mais ce n'est pas assez. L'analyse prédictive essaie d'anticiper ce que le client pourrait faire, que simplement tirer parti des données historiques pour gérer ces relations. Cette couche d'aspect de l'intelligence peut extrapoler les données en informations plus exploitables. Cela contribue à améliorer les relations clients, acquérir de nouveaux clients et maintenir la loyauté de la clientèle existante en anticipant les tendances futures.

Commercialisation:

Predictive Analytics englobe les qualités de la créativité et de l'analyse. Il peut aider les entreprises à concevoir des stratégies de marketing personnalisées en identifiant comment les clients interagissent avec les ressources en ligne telles que les médias sociaux et les sites Web. Cela peut indiquer quelles stratégies marketing peut travailler avec certains clients, et qui ne.

Ventes:

Les informations client sont collectées pour aider les représentants commerciaux dans leur objectif de conclure des transactions. Mais, à long terme, l'examen des données passées ne sont pas assez. Il est nécessaire de prévoir des mois, voire des années à l'avance pour prendre des décisions meilleures et plus intelligentes. L'analyse prédictive met l'accent sur la pratique de regarder en avant tout en gardant toujours à l'esprit les leçons du passé et des tendances.

Service Produit / Refinement:

Il est une expérience commune des magasins de commerce électronique a des rendements après les ventes. Lorsque la fréquence augmente des rendements, la société introspecte endroit où ils vont mal dans la réalisation satisfaction du client. C'est là l'analyse prédictive est très pratique. Il peut aider les entreprises efficacement le segment, affiner et concevoir des expériences uniques pour les clients sur la base des leçons apprises dans le passé.

Pour résumer, Le personnel de la vente peut permettre à l'analyse prédictive CRM de consacrer plus de temps à des activités axées sur le client. Il peut aider à générer des suggestions réalisables pour conduire les ventes dans la direction souhaitée. Aussi, il peut être utile pour anticiper les points de douleur à l'égard des clients avant qu'ils ne causent effectivement des effets indésirables. L'analyse prédictive utilisent des algorithmes avancés pour déduire des données provenant de plusieurs sources en ligne telles que les sites Web, comptes de médias sociaux et les sociétés de données à présenter aux spécialistes du marketing d'une manière qui aide les entreprises à développer leurs objectifs et stratégies d'affaires. L'analyse prédictive peut aider à identifier les tendances comportementales clés au sein des groupes de clients spécifiques. Cela peut être particulièrement utile aux entreprises de services financiers pour évaluer la solvabilité d'un client.

Il est temps aux entreprises de haute utiliser des outils d'analyse prédictive à leur avantage en mieux engager avec leurs clients. L'analyse prédictive peut améliorer radicalement les techniques de CRM et aider à obtenir des bénéfices sans précédent dans le long terme,.

Trail CRM bannières

MESSAGES RÉCENTS

Avatar for Archit
Auteur:
arch
Sur:
Arch combine bizarrerie et débrouillardise dans son écriture. En dehors du travail, il aime la combinaison d'un bon livre et du café chaud.
Plus d'articles de: arch

Laisser un commentaire

Votre adresse email ne sera pas publiée. les champs requis sont indiqués *

*

N'hésitez pas à demander
Nous ne mord pas
Dernières nouvelles CRM

Ayons un CONVERSATION

  • Lancez votre entreprise à partir de la paume de vos mains
  • Avoir un contrôle précis sur vos activités de vente
  • Fournir un soutien continu après chaque vente de produit