Ricava nuovi lead netti: identifica e invia i migliori lead in Salesforce

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Le aziende stanno lottando per interpretare montagne di dati sui propri clienti e su ciò che li motiva. È quasi impossibile vedere la foresta dagli alberi quando le persone sono concentrate sul loro sistema di registrazione anziché sull'estrazione di informazioni utili da tutti i segnali in sistemi disparati come Salesforce, Marketo e Google Analytics, nonché fonti non strutturate dal web.

Poche aziende hanno le risorse o le competenze per estrarre i propri dati e candidarsi analitica che determinano quali potenziali clienti acquisteranno i loro prodotti e quando. Coloro che cercano di affrontare la sfida con il punteggio principale nei loro sistemi di automazione del marketing devono definire manualmente le regole in base al loro istinto istintivo e a un piccolo sottoinsieme dell'attività dell'utente.

E mentre alcune aziende hanno un flusso costante di lead in entrata, altre dipendono dalle vendite in uscita e dal marketing mirato per guidare la crescita. L'approccio più comune è quello di acquistare elenchi di grandi dimensioni di contatti discutibili e sperare di trovare alcuni buoni potenziali clienti, ma ciò richiede molto tempo e denaro.

In che modo il punteggio predittivo è diverso dal punteggio principale tradizionale nell'automazione del marketing?

Invece di aggiungere manualmente punti per una determinata azione, i nostri modelli di punteggio comportamentale utilizzano un potente apprendimento automatico per estrarre l'intero spettro di dati di attività all'interno della piattaforma di automazione del marketing di un'azienda. I team di vendita e marketing possono quindi utilizzare i punteggi comportamentali per prevedere quali potenziali clienti convertiranno nelle prossime tre settimane.

In che modo Infer lo risolve e ci sono buone pratiche associate all'implementazione?

Produciamo previsioni dei clienti accurate e statisticamente comprovate durante tutto il percorso del cliente, che aiutano le aziende a ottenere miglioramenti significativi nelle percentuali di vittoria, conversioni di lead, dimensioni medie degli accordi e ricavi ricorrenti. I nostri modelli di adattamento utilizzano la previsione analitica e l'apprendimento automatico avanzato per capire se qualcuno è adatto ad acquistare un determinato prodotto e i nostri modelli comportamentali determinano se è probabile che lo acquisterà presto.

Interf

Lo facciamo analizzando i segnali chiave, come il modello di business di un'azienda, i fornitori di tecnologia, le offerte di lavoro pertinenti, le dichiarazioni pubbliche, la presenza sui social, le attività del sito Web, i dati di automazione del marketing, i dati sull'utilizzo del prodotto e altri attributi. Abbiamo scoperto che i nostri clienti ottengono il massimo valore quando utilizzano Infer non solo per filtrare e dare la priorità ai loro lead, ma per ottimizzare le campagne di marketing, migliorare le vendite in uscita, creare una crescita intelligente dei lead, progettare accordi sul livello di servizio di vendita, ecc. La pratica che abbiamo visto impiegare dalle aziende è una semplice matrice di punteggio di adattamento e comportamento 4X4 che le aiuta a sviluppare programmi attorno a diversi segmenti, ad esempio inviando i lead più adatti e che probabilmente acquisteranno direttamente ai loro rappresentanti principali.

La nostra Dedurre nuovi contatti netti L'offerta fornisce ai team di vendita una nuova fonte di potenziali clienti di alta qualità collaborando con i principali fornitori di dati come InsideView e utilizzando modelli predittivi personalizzati per identificare i lead più adatti di un'azienda. I team di marketing hanno spesso utilizzato Infer per valutare autonomamente gli elenchi di lead, ma ora possono anche acquistare nuovi lead netti da noi direttamente, sfruttare i nostri modelli specializzati su misura per segnare contatti freddi e pagare solo per i migliori account.

Quali sono i principali elementi di differenziazione di Infer?

Siamo unici nello spazio predittivo per un paio di ragioni, prima di tutto per il nostro set profondo e mirato di prodotti di punteggio predittivo follemente intelligenti. Il nostro DNA è costituito da una forte cultura ingegneristica derivante da Google, Microsoft e Yahoo. Siamo viziosi nell'acquisire dati e trovare le aree in cui la scienza dei dati può sbloccare il massimo valore per le vendite e il marketing B2B.

Processo dedotto

La missione di Infer è aiutare le aziende a crescere con il potere della scienza dei dati. La nostra intelligenza predittiva aiuta a potenziare una serie di diverse applicazioni per le vendite e il marketing:

  • Filtraggio - Identifica istantaneamente i cavi buoni mentre filtra tutto il rumore (cavi cattivi).
  • Definizione delle priorità - Assegna priorità ai lead in modo che le vendite si concentrino sui potenziali clienti che stanno dimostrando forti segnali di acquisto e hanno probabilmente il maggiore impatto sui ricavi.
  • Nuovi contatti netti - Alimenta le vendite in uscita identificando i lead più adatti di un'azienda che non sono attualmente nel tuo database.
  • Nutrire - Monitora i lead in database nutrizionali per rimandare i potenziali clienti alle vendite non appena si impegnano nuovamente.
  • Dashboard esecutivi - Guida il processo decisionale, individua le tendenze emergenti e monitora quanto bene la generazione della domanda alimenta la tua pipeline.

Poiché il nostro obiettivo non è mai stato quello di creare una società di consulenza, siamo rimasti concentrati sul laser sulle prestazioni dei modelli e sulla realizzazione di risultati di impatto e ripetibili per i nostri clienti invece di fare affidamento sui servizi. Ecco perché incoraggiamo i bake-off competitivi e lasciamo che siano la nostra eccellenza tecnologica e ingegneristica e le prestazioni del modello a parlare.

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