Big-data w marketingu – Predictive Lead Scoring

Udostępnij:

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.

Socialmedia

Warte uwagi

Podstawy KPI

Jeśli ktoś się zastanawia od czego zacząć tworzenie kokpitów menadżerskich to wydaje się, że będzie to dla tych osób wpis rzeczywiście interesujący. Kokpity menadżerskie określa...