Lead Scoring - charakterystyka

Big-data w marketingu – Predictive Lead Scoring

Dużym wyzwaniem jest ustawienie scoringu w systemach marketing automation i nie wszyscy potrafią zrobić to szybko i w odpowiedni sposób. Jak jednak można osiągnąć optymalizację i jak wykorzystać do tego najnowsze osiągnięcia technologiczne?

Obecnie CMO nie może już przekazywać masy kontaktów do działów sprzedaży bez uprzedniej weryfikacji i akceptacji kontaktów. Już nie przyjmuje się bezkrytycznie danych, lecz rozlicza ich faktyczne działanie, czyli leady przekazywane do działu sprzedaży muszą być wcześniej szczegółowo sprawdzane przez dział marketingu. Jednak ostateczne działanie i wyniki zależą w bardzo dużym stopniu od tego w jaki sposób są ustawione scoringi w MA.

Optymalizacja scoringu

Marketing Automation wykorzystuje system do poprawnego ustawienia scoringu. Potrzebuje do tego realnych i sprawdzonych danych, by plany scoringowe były odpowiednio przygotowane i zoptymalizowane. Optymalizacja obejmuje cały proces zakupowy od pierwszego kontaktu z leadem az po wynik finalny, czyli umowę.

Po określonym okresie czasu, np. po roku, można zestawić patterny behawioralne klientów którzy podpisali umowę z tymi którzy tego nie zrobili, co pomoże maksymalnie zoptymalizować scoringi do dalszego działania. Wbrew pozorom wcale nie jest to proste i łatwe do zrealizowania. Najlepsze efekty osiąga się po dokładnym przebadaniu danych z systemu oraz po przyswojeniu olbrzymiej wiedzy z zakresu danych z wiedzy statystycznej i marketingowej. Istnieją jednak sposoby i możliwości, aby wszystkie te procesy przyspieszyć i uprościć.

Preictive Lead Scoring to system który opiera swoje działanie na bardzo złożonych systemach statystycznych i przetwarzaniu w szybkim czasie bardzo dużej ilości danych.

Przetwarzanie danych

Predictive Analytics – przykłady dobrego wykorzystania

Jest bardzo dużo firm wykorzystujących Predictive Analytics w swojej działalności. Przykładem może tutaj być Netfix lub Amazon, który oblicza że około 30% dochodów generuje dzięki wykorzystaniu Predictive Analytics. Również w polityce ten system działania może być wykorzystywany i robią to czołowi, światowi politycy.

Jak dostosować Predictive Analytics w B2B?

W wielu branżach firmy wykorzystują Predictive Analytics w B2B. Stało się to popularne parę lat temu i dało sporo informacji na temat leadów związanych z daną branżą. Poprzez system Predictive Analytics uzyskujemy dane na temat w jaki sposób rozpoznać leady już niemal gotowe do zakupu, takie które dopiero są na początku tej drogi zakupowej, oraz tych którzy raczej zrezygnują niż kupią. System ten pozwala także w przybliżeniu oszacować wysokość sprzedaży, co pozwala na szersze planowanie kampanii. Jednak takie działanie cechuje praktycznie tylko duże marki, takie jak IBM, Amazon, czy SAP.

Wykorzystując tego typu narzędzia MA i systemy CRM, mamy możliwość sprawdzenia najlepszych obecnie technologii, inaczej zwanych big data.