Прогнозний маркетинговий скоринг або Як приймати точні рішення у продажах та маркетингу

Illustration

Команда продажів повинна розставляти пріоритети, щоб швидко знаходити «кращих» клієнтів та залишати «менш ймовірних» насамкінець. Проте традиційний метод підрахунку ймовірності та прогнозу є ризикованим, оскільки він не застрахований від людських помилок, втрати даних та неточності підрахунку загалом. Таким чином, сучасні компанії вважають за краще застосовувати прогнозну оцінку ШІ - інвестиції в здатність розуміти своїх клієнтів, продукти та послуги за рахунок використання моделей, керованих даними, та індексів оцінки.
У цій статті ми обговоримо переваги та недоліки прогнозної оцінки лідів, важливі історичні дані, необхідні для побудови надійної моделі скорингу, та розглянемо інструмент оцінки потенційних клієнтів під назвою Scoring Machine.

Що таке передиктивна оцінка потенційних клієнтів?

Прогнозна оцінка потенційних клієнтів виводить традиційну оцінку потенційних клієнтів на новий рівень, застосовуючи алгоритми машинного навчання, штучний інтелект та великі дані для визначення необхідних потенційних клієнтів та підвищення ефективності продажів та маркетингу. Предиктивна аналітика дозволяє оцінити ключові моделі поведінки клієнтів та ранжувати їх, щоб виділити тих, хто з більшою ймовірністю здійснить конверсію, утримається та придбає товари чи послуги. Але чому оцінка лідів за допомогою ШІ актуальна саме зараз?
Поганий процес пріорітизації лідів може призвести до занепаду компанії, коли цілі продажів не виконуються, а команди деморалізовані. Крім того, поганий підхід може призвести до стагнації, коли персонал не може винести уроки зі свого попереднього досвіду. Це може статися, коли команда працює з лідами з різними цілями. Без чіткої стратегії роботи з кожним типом клієнтів команда бачитиме лише тих клієнтів, які не готові зробити покупку. В результаті команда може втратити мотивацію продовжувати здійснювати продаж та розробляти нові тактики продажів.

Які переваги аналітики та пріоритезації лідів?

Якщо ви ніколи не використовували прогнозну аналітику для оцінки лідів, це все одно що найняти ще один відділ для допомоги в залученні клієнтів. Різниця лише в тому, що вам знадобиться один спеціаліст для роботи у відділі. Toby Murdock стверджує, що передиктивна оцінка потенційних клієнтів — найкращий варіант для компаній, що мають великий обсяг даних, які можна використовувати: чим більше даних, тим ефективнішими будуть скорингові моделі і вища точність оцінки лідів.
За даними VentureBeat, 90% користувачів вважають, що
прогнозна оцінка потенційних клієнтів цінніша, ніж традиційні підходи до оцінки, а 98% заявляють, що вони знову придбають платформу для оцінки потенційних клієнтів. Крім того, 88% респондентів стверджують, що одержують користь від свого програмного забезпечення для прогнозної аналітики.

Ось переваги прогнозної оцінки:

● Прогнозна аналітика продажів створює єдину відстежувану метрику, що відображає цінність клієнтів.● Предиктивна аналітика дозволяє створювати більш цілеспрямовані маркетингові кампанії та інвестиції для максимізації рентабельності інвестицій у маркетингові витрати.● Це підвищує продуктивність відділів продажів за рахунок оптимізації їх часу та зусиль, що витрачаються на роботу з якісними клієнтами.● Прогнозна аналітика підвищує конверсію та рівень покупок, погоджуючи цілі продажів з придбанням.● Крім того, у міру накопичення більшої кількості даних в інструменті скорингу лідів якість прогнозів буде підвищуватися, що ще більше підвищує продажі.

Як працює скорингова платформа

Процес оцінки потенційних клієнтів починається зі збору історичних даних та атрибутів оцінки, а також визначення цільової метрики. Це може бути конверсія, прибутковість, відтік, утримання та багато іншого. Більше того, вам необхідно навчити скорингову модель на основі багатьох ключових атрибутів, щоб охопити всі аспекти життєвого циклу вашого клієнта. У процесі ви можете виявити, що деякі атрибути не є корисними і можуть бути виключені з оцінки лідів. Модель оцінюватиме відносини між атрибутами та прогнозувати можливу поведінку клієнтів та оцінюватиме їх, наприклад, на основі схильності до конверсії.
Ось приклади ключових атрибутів, які слід включити до прогнозної скорингової моделі:

● Дані профілю клієнта для вимірювання основних атрибутів клієнта, таких як демографічні дані (вік, місцезнаходження, посада тощо).● Облікові дані для обліку важливих фірмографічних атрибутів (галузь, розмір компанії).● Дані про наміри клієнтів для вимірювання їхнього ставлення до продуктів та послуг, а також їх готовності зв'язатися з вашими відділами маркетингу та продажу для подальшого спілкування.● Дані про взаємодію з клієнтами для реєстрації їхніх дій в Інтернеті, таких як кількість кліків, показник відмов, заповнення контактної форми, час, проведений на сторінці, перегляди та завантаження сторінок продукту, створення облікового запису та багато іншого.● Дані про покупки існуючих клієнтів, такі як сума грошей, витрачена на продукт, кількість куплених товарів або послуг, знижки на затребувані продукти, час і частота покупки тощо.● Маркетингові та торгові кампанії, щоб зрозуміти їх вплив на попит. Важливо керувати каналами залучення, такими як прямі, платні, соціальні мережі, реферали тощо.
Список історичних даних залежить від типу вашого бізнесу. Однак після того, як ви зберете ключові дані для свого бізнесу, інформація буде оброблена системою прогнозної аналітики, щоб побудувати скорингову модель та оцінити взаємозв'язок між атрибутами для прогнозування поведінки ваших лідів.
Ви також можете знайти рекомендації щодо підготовки даних у наших інструкціях з підготовки файлу з історичними даними для створення та тестування скорингових предиктивних моделей.

Прогнозна аналітика & Маркетинговий скоринг: з чого почати

Якщо ви шукаєте програмне забезпечення на базі AI та ML для прогнозної аналітики, Scoring Machine – чудовий варіант. Однією з основних переваг цієї платформи є те, що вона не потребує досвіду програмування чи докторського ступеня. – це 100% платформа штучного інтелекту без коду.
Щоб почати скоринг за допомогою Scoring Machine, вам необхідно зібрати історичні дані про існуючих клієнтів (ідеально було б від 1000 точок даних). Вам необхідно
підготувати файл формату .xls/.xlsx, який містить атрибути/параметри та записи. Кожен запис повинен мати статус чи результат. Як тільки файл готовий, ви можете завантажити його на платформу.

На створення моделі, яка заощаджує сотні годин ручної роботи аналітиків, піде близько двох хвилин. Коли модель побудована, ваша команда може перевірити її точність та за необхідності змінити аналізовані атрибути. Система надасть докладний звіт з усіма цінними відомостями та діаграмами, важливими для аналізу моделі. Коли модель буде ідеальною, ви можете почати скорити потенційних клієнтів за допомогою скорингової моделі!
Крім того, Scoring Machine дозволяє розбивати вхідні дані на навчальні та тестові записи у потрібному співвідношенні. Система побудує модель, після чого ви також зможете звірити її із тестовими записами, просто завантаживши файл. В результаті якість кожної моделі зростатиме знову і знову. Тому що за бажання ви можете внести потрібні корективи до своєї моделі, система вас ні в чому не обмежує.
Щоб уникнути несприятливих прогнозів, ми рекомендуємо враховувати такі обмеження програмного забезпечення для оцінки потенційних клієнтів за допомогою ШІ:
● Чим більше історичних даних ви завантажите, тим точніше буде модель оцінки. Таким чином, неможливо побудувати надійну модель, якщо ви виходите на ринок або запускаєте бізнес без попереднього досвіду.● Точність прогнозів залежить від якості введених даних. Отже, переконайтеся, що ви враховуєте всі можливі атрибути та параметри.● Прочитайте інструкцію щодо використання системи, де ви також знайдете всі необхідні рекомендації.
Шукаєте платформу для створення скорингу? Зареєструйтесь, щоб спробувати Scoring Machine у дії.