CRM Predictive Analysis

Это CRM имеет потенциал, чтобы быть переключатель игры для бизнеса не секрет. Но, не все знают о последних технологических тенденциях в CRM-платформе. В настоящем гипер-конкурентной бизнес-среде, он больше не является возможным для компаний, чтобы сохранить преимущество над своими конкурентами путем установления целевых показателей на основе прошлых результатов и данных. В то время как CRM уже помогает предприятиям собирать ценную информацию клиентов, Традиционная CRM уже устаревшее, и новая тенденция возможностей Predictive Analytics интегрированы в CRM на горизонте. Predictive Analytics выходит за рамки традиционных методов CRM, чтобы найти закономерности в собранных данных.

Predictive Analytics является использование инструментов больших данных, чтобы делать прогнозы, связанные с такими факторами, как поведение клиента. Это все о поиске идеи, которые помогают нам понять, что может произойти в будущем. Прогнозная аналитика решает эту задачу распознавания образов в исторических данных, повторные операции etc.This способствует более активный подход к ведению бизнеса.

Первый шаг в принятии прогностических методов аналитики является решение о бизнес-целях компании, например, увеличение доходов, повышения рентабельности, снижение затрат на приобретение клиентов, повышения коэффициента конверсии клиентов, сокращение времени преобразования и т.д.. следующий, следует решить, как использовать прогностический анализ для достижения этих целей. Один из вариантов использования данной методики прогнозирования, которая приводит превратится в клиентов, то есть. предсказания текущего. Другое популярное использование прогнозирующих методов аналитики является прогнозирование возврата инвестиций (ROI) в маркетинговая кампания чтобы решить, какие кампании генерировать максимальную отдачу.

Predictive Analytics очень новая тенденция, но уже используется некоторыми предприятиями. Это выходит за рамки традиционных методов CRM, чтобы найти модели в собранных данных. Это помогает компаниям оценить наиболее экономически эффективные каналы и средства массовой информации, а также разработать специализированные коммуникационные сообщения для определенных групп населения. Существующие данные о клиентах могут быть использованы для улучшения взаимодействия с клиентами и созданием дополнительных продаж путем анализа поступающих данных о клиентах в режиме реального времени. Преимущество состоит в том, что это не является абсолютно новой и незнакомой технология. Это, по сути ответвлением существующих инициатив бизнес-аналитики, которые используют аналитику для шахтные и сортировки полезных корпоративных данных для того, чтобы расшифровать шаблоны. приложения CRM и прогнозного анализа инструменты становятся тесно взаимосвязаны с платформами социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, чтобы помочь предприятиям эффективно использовать информацию, полученную от клиентов. Это позволяет компаниям эффективно нацеливать свои маркетинговые ресурсы по отношению к клиенту.

Прежде, чем идти в путь, в котором прогнозный анализ будет влиять на бизнес, было бы целесообразно, чтобы узнать о трех основных типах прогнозного анализа и как они могут улучшить нашу маркетинговую сообразительность:

  1. Последовательность действий: Это связано с анализом вероятности и выводится из теории вероятностей Маркова. Он использует исторические образцы одного набора клиентов, чтобы предсказать исход действий другого набора. тем не мение, нам не нужны тонны исторических данных для создания шаблона секвенирования. Секвенирование данных может быть инициировано на основании одного действия, которые привели к покупке, то есть. самая последняя успешная конверсия. Это может быть использовано в кампании по электронной почте. После того, как клиент принимает меры, шаблоны могут быть созданы, чтобы настроить сообщения в будущем.
  2. Кросс-продажи: Мы могли бы увидеть на различных сайтах электронной коммерции, таких как Flipkart или Amazon, различные предложения, представленные нам, которые мы могли бы, скорее всего, нуждаются или хотят, на основе нашей истории покупок. Прогнозные аналитики могут помочь в кроссе-продаже различных продуктов вместе в зависимости от того часто покупают люди их или нет. Компании могут создавать КОМПЛЕКТ предложения для двух своих самых популярных продуктов или услуг, или автоматизировать кросс-продажу в электронной почте.
  3. Отсутствие действий: Какие компании могут делать, когда клиент, который часто взаимодействовал с ними внезапно падает все коммуникации? очевидно, в лучшем случае, фирма может обратиться к этому клиенту достаточно рано, чтобы предотвратить повреждение и спасти отношения, но как это сделать, даже не понимая, что у него есть проблемы? Прогнозные аналитики могут помочь в вытягивать любые образцы или тенденции от клиентов, которые отказались. Например, если фирма отмечает, что ответы на некоторые кампании по электронной почте замедляются, они могут изменить некоторые аспекты его или всей стратегии.

Predictive Analytics может принести пользу бизнеса несколько способов через несколько функций. Некоторые из областей, в которых эта техника делает разницу являются:

Обслуживание клиентов:

Ведение записи взаимодействия с клиентами имеет решающее значение для управления успешными отношениями, но этого не достаточно. Прогнозная аналитика пытается предвидеть то, что клиент может сделать, чем просто используя исторические данные для управления этих отношений. Этот слой интеллекта аспект может экстраполировать данные в более полезную информацию. Это помогает улучшить взаимоотношения с клиентами, приобрести новых клиентов и поддержания лояльности существующей клиентской базы за счет прогнозирования будущих тенденций.

маркетинг:

Predictive Analytics включает в себя качества как креативность и аналитика. Это может помочь компаниям разрабатывать индивидуальные маркетинговые стратегии путем определения того, как пользователи взаимодействуют с онлайн-ресурсами, такие как социальные медиа каналы и веб-сайты. Это может указывать, какие маркетинговые стратегии могут работать с некоторыми клиентами, и которые не будут.

Продажи:

Информация о клиенте собрана, чтобы помочь торговым представителям в их цели заключения сделок. Но, в долгосрочной перспективе, изучения прошлых данных не достаточно. Необходимо прогнозировать в течение нескольких месяцев и даже лет заранее, чтобы сделать лучше и более разумные решения. Прогнозные аналитика подчеркивает практику смотрит вперед в то же время принимая во внимание прошлые уроки и тенденции.

Обслуживание продукта / Изысканность:

Это общий опыт электронной коммерции магазинов, чтобы иметь возвращения после продажи. Когда частота возвращается увеличивается, компания introspects о том, где они собираются неправильно в достижении удовлетворенности клиентов. Это где прогностическая аналитика пригодится. Это может помочь предприятиям эффективно сегмента, усовершенствовать и разработать уникальный опыт для клиентов на основе опыта, накопленного в прошлом.

Подвести итоги, CRM прогнозный анализ может позволить сотрудникам продаж, чтобы уделять больше времени на клиентоориентированных деятельности. Это может помочь создать действенные предложения для управления продажами в нужном направлении. Также, это может быть полезно в прогнозировании болевых точек в отношении клиентов, прежде чем они на самом деле вызывают какие-либо побочные эффекты. Прогнозные аналитики используют передовые алгоритмы для вывода данных из нескольких интернет-источников, таких как веб-сайты, социальных медиа счетов и компаний данных, которые будут представлены для маркетологов таким образом, что помогает компаниям развивать свои бизнес-цели и стратегии. Прогнозные аналитики могут помочь определить основные поведенческие тенденции среди определенных групп клиентов. Это может быть особенно полезно для компаний, финансовых услуг для оценки кредитоспособности клиента.

Настало время предприятия используют прогностические аналитические инструменты для их преимущества за счет лучшего взаимодействия с клиентами. Прогнозные аналитики могут радикально улучшить методы CRM и помогает получить беспрецедентные прибыли в долгосрочной перспективе.

Free CRM Trail Banner