Deducir nuevos clientes potenciales netos: identificar y enviar los mejores clientes potenciales en Salesforce

inferir captura de pantalla

Las empresas están luchando por interpretar montañas de datos sobre sus clientes y lo que los motiva. Es casi imposible ver el bosque desde los árboles cuando las personas se concentran en su sistema de registro en lugar de extraer información útil de todas las señales en sistemas dispares como Salesforce, Marketo y Google Analytics, así como fuentes no estructuradas de la web.

Pocas empresas tienen los recursos o la experiencia para extraer sus datos y aplicar analítica que determinan qué prospectos comprarán sus productos y cuándo. Aquellos que intentan abordar el desafío con la puntuación de clientes potenciales en sus sistemas de automatización de marketing tienen que definir manualmente reglas basadas en su instinto y un pequeño subconjunto de la actividad de un usuario.

Y aunque algunas empresas tienen un flujo constante de clientes potenciales entrantes, otras dependen de las ventas salientes y el marketing dirigido para impulsar el crecimiento. El enfoque más común es comprar grandes listas de clientes potenciales cuestionables y esperar encontrar algunos buenos prospectos, pero esto requiere mucho tiempo y dinero.

¿En qué se diferencia la puntuación predictiva de la puntuación de clientes potenciales tradicional en la automatización del marketing?

En lugar de agregar puntos manualmente para una acción determinada, nuestros modelos de puntuación de comportamiento utilizan un potente aprendizaje automático para extraer el espectro completo de datos de actividad dentro de la plataforma de automatización de marketing de una empresa. Los equipos de ventas y marketing pueden usar puntuaciones de comportamiento para predecir qué prospectos se convertirán en las próximas tres semanas.

¿Cómo lo resuelve Infer y existen mejores prácticas asociadas con la implementación?

Producimos predicciones de clientes precisas y estadísticamente probadas a lo largo del recorrido del cliente, que ayudan a las empresas a lograr aumentos significativos en las tasas de ganancias, las conversiones de clientes potenciales, los tamaños promedio de las transacciones y los ingresos recurrentes. Nuestros modelos de ajuste utilizan predicciones analítica y aprendizaje automático avanzado para determinar si alguien es apto para comprar un determinado producto, y nuestros modelos de comportamiento determinan si es probable que compre pronto.

Inferir

Hacemos esto analizando señales clave, como el modelo comercial de una empresa, proveedores de tecnología, ofertas de trabajo relevantes, presentaciones públicas, presencia social, actividades del sitio web, datos de automatización de marketing, datos de uso de productos y otros atributos. Descubrimos que nuestros clientes obtienen el mayor valor cuando utilizan Infer no solo para filtrar y priorizar sus clientes potenciales, sino para optimizar campañas de marketing, mejorar las ventas salientes, crear un desarrollo inteligente de clientes potenciales, diseñar acuerdos de nivel de servicio de ventas, etc. La práctica que hemos visto emplear a las empresas es una sencilla matriz de puntuación de comportamiento y ajuste 4X4 que les ayuda a desarrollar programas en diferentes segmentos, por ejemplo, enviando los clientes potenciales que mejor se ajustan y con mayor probabilidad de comprar directamente a sus principales representantes.

Nuestra Inferir nuevos prospectos netos La oferta proporciona a los equipos de ventas una nueva fuente de prospectos de alta calidad al asociarse con los principales proveedores de datos, como InsideView, y utilizar modelos predictivos personalizados para identificar los clientes potenciales más adecuados para una empresa. Los equipos de marketing a menudo han utilizado Infer para puntuar listas de clientes potenciales por su cuenta, pero ahora también pueden comprarnos nuevos clientes potenciales directamente, aprovechar nuestros modelos especializados diseñados para puntuar contactos fríos y pagar solo por las mejores cuentas.

¿Cuáles son los diferenciadores clave de Infer?

Somos únicos en el espacio predictivo por un par de razones: en primer lugar, debido a nuestro conjunto profundo y enfocado de productos de puntuación predictiva increíblemente inteligentes. Nuestro ADN se compone de una fuerte cultura de ingeniería que surge de Google, Microsoft y Yahoo. Somos viciosos a la hora de adquirir datos y encontrar las áreas donde la ciencia de datos puede generar el mayor valor para las ventas y el marketing B2B.

Inferir proceso

La misión de Infer es ayudar a las empresas a crecer con el poder de la ciencia de datos. Nuestra inteligencia predictiva ayuda a impulsar una serie de aplicaciones diferentes para ventas y marketing:

  • Filtración - Identifique instantáneamente buenos clientes potenciales mientras filtra todo el ruido (malos clientes potenciales).
  • Priorización - Priorice los clientes potenciales para que Ventas se centren en los clientes potenciales que están demostrando fuertes señales de compra y es probable que tengan el mayor impacto en los ingresos.
  • Leads nuevos netos - Impulse las ventas salientes identificando los clientes potenciales más adecuados para una empresa que no se encuentran actualmente en su base de datos.
  • Nutrir - Supervise los clientes potenciales en las bases de datos nutridas para enviar a los clientes potenciales a ventas tan pronto como vuelvan a participar.
  • Cuadros de mando ejecutivos - Guíe la toma de decisiones, detecte tendencias emergentes y realice un seguimiento de qué tan bien la generación de demanda está impulsando su canalización.

Debido a que nuestro objetivo nunca ha sido construir una empresa de consultoría, nos hemos mantenido enfocados en el desempeño del modelo y en generar resultados impactantes y repetibles para nuestros clientes en lugar de depender en gran medida de los servicios. Es por eso que fomentamos los horneados competitivos y dejamos que tanto nuestra excelencia en tecnología e ingeniería como el rendimiento del modelo hablen.

¿Qué piensas?

Este sitio usa Akismet para reducir el correo no deseado. Descubra cómo se procesan los datos de sus comentarios.