Мгновенный рост доходов: узнайте, как ИИ трансформирует оценку лидов

[muskanislam25]

Оценка лидов позволяет отделам продаж и маркетинга различать и ранжировать потенциальных клиентов на основе продемонстрированного ими уровня интереса и вовлеченности. Такой подход не только упрощает процесс выявления высококачественных лидов, но и улучшает сотрудничество и согласованность между отделами продаж и маркетинга. Присваивая баллы на основе таких критериев, как вовлеченность, поведение и демографические данные, компании могут стратегически распределять ресурсы среди лидов, которые с наибольшей вероятностью конвертируются. Использование оценки лидов также способствует автоматизации путей, которые должны пройти эти лиды. Результатом является улучшенное принятие решений на основе данных, что позволяет вам повысить уровень персонализации кампании, что должно привести к увеличению коэффициентов конверсии. Кроме того, оценка лидов не только ускоряет процесс продаж, но и помогает в удержании клиентов, обеспечивая постоянную оценку поведения клиентов на протяжении всего жизненного цикла клиента.

Оценка лидов всегда претерпевала некоторые изменения данные whatsapp по мере обновления технологий, таких как оценка аккаунта и намерение. Однако сейчас мы наблюдаем сдвиг с ростом возможностей ИИ и машинного обучения, которые помогают компаниям еще лучше понимать процесс покупки и лучше определять ключевых лиц, принимающих решения в аккаунте. По данным Anteriad , группы покупателей приносят более высокий доход на 28% по сравнению с 16%, определяемыми другими пользователями. Оценивая лиды с помощью действий групп, принимающих решения, маркетологи улучшают идентификацию лидов и адаптируют маркетинговые подходы к конкретным группам лиц, принимающих решения, что приводит к внедрению более успешных программ по воспитанию лидов и лучшей конверсии.

По данным Spiceworks, наиболее часто используемыми элементами оценки являются вовлеченность и оценка лидов, их используют примерно 57% респондентов. Кроме того, около 40% используют группы покупателей, а 36% применяют оценку аккаунтов в своих процессах. Эти платформы направлены на улучшение вовлеченности и коммуникации путем предоставления целевых стратегий охвата, соответствующих конкретным интересам и поведению, демонстрируемым ключевыми лицами в аккаунте.

Несмотря на то, что оценка лидов является хорошо известной стратегией среди предприятий, все еще существует значительный разрыв между фактическим процессом генерации лидов и их доставкой в ​​отдел продаж для конвертации. Более того, важно оценить возможности задействованных команд, чтобы избежать чрезмерных обязательств. Размышления о том, как должен работать идеальный процесс оценки лидов, подчеркивают необходимость анализа лидов для привлечения высококачественных перспективных клиентов в цикл. Однако возможности ручного анализа каждого лида ограничены, и именно здесь инструменты ИИ играют важную роль в поддержке процесса.

Искусственный интеллект (ИИ) играет решающую роль в совершенствовании и оптимизации стратегий выращивания лидов, и, согласно отчету Influencer Marketing Hub , ожидается, что глобальный рынок программного обеспечения на основе ИИ достигнет 126 миллиардов долларов в 2025 году. Системы ИИ, включая алгоритмы машинного обучения, способствуют анализу данных и автономно присваивают баллы, предоставляя маркетологам информацию, которую можно преобразовать в более персонализированные и оперативные решения для повышения эффективности продаж. Madkudu — это признанный инструмент, который включает интеллектуальную автоматизацию в процессы для увеличения доходов. Их исследование MarketMuse доказывает, как внедрение предиктивной оценки лидов позволяет улучшить процессы и результаты для отделов продаж и маркетинга. В результате MarketMuse удалось создать вдвое больше квалифицированных возможностей, что позволило командам сосредоточиться на создании более персонализированного контента, предоставлении релевантного опыта клиентам и предоставлении отделам продаж возможности расставлять приоритеты в последующих действиях.

Внедряя предиктивную аналитику, сложная задача анализа данных передается системам ИИ, которые способны выполнить эту задачу за считанные секунды, оптимизируя весь процесс. Данные являются топливом для любой предиктивной оценки лидов и служат отправной точкой для успешной настройки модели. Признавая значимость демографических и фирмографических данных, исторической информации и моделей поведения (таких как взаимодействие на веб-сайте или взаимодействие в социальных сетях) в системах автоматизации маркетинга, интеграция возможностей ИИ становится решающей. В конечном счете, как и любые другие модели, алгоритмы машинного обучения постоянно обучаются и могут корректировать свои предиктивные модели на основе положительных и отрицательных результатов, мониторинга взаимодействий, и все это может происходить в режиме реального времени.

В предиктивной модели данные классифицируются по ключевым атрибутам, обрабатываемым технологией машинного обучения, которая определяет оптимальные профили. Ключевые атрибуты включают данные из маркетинговых и торговых кампаний и информацию о взаимодействии с клиентами. Например, маркетологи могут извлекать активность записей из платформ автоматизации маркетинга, таких как Marketo, чтобы получить поведенческие модели, которые предоставляют информацию о взаимодействиях или путях конверсии, или Salesforce с ее моделью Einstein Lead Scoring , которая имеет возможность назначать баллы, анализируя несколько точек данных, таких как взаимодействия по электронной почте, исторические данные или действия на веб-сайте, чтобы определить бизнес-модели конверсии лидов.

Более того, синергия между прогнозным моделированием и оценкой намерений покупателей увеличивает глубину инсайтов, доступных маркетологам. Хотя оценка намерений покупателей основывается на основе оценки лидов, она отличается тем, что работает в режиме реального времени, предоставляя маркетологам немедленные инсайты из поведенческих факторов, что позволяет создавать стратегии, адаптированные не только к правильному контенту, но и точно в нужный момент. Используя оценку намерений и нацеливая только на покупателей, Lift AI помог Loopio нацеливаться на посетителей, которые продемонстрировали сильное намерение покупателя на основе поведения в реальном времени; модель ИИ, реализованная Lift AI, была предварительно обучена с использованием миллиардов точек данных и работала на 100% с трафиком веб-сайта, чтобы определить, как выглядит настоящий покупатель, и помочь командам запускать кампании в нужное время.

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами внедрения системы оценки лидов на основе ИИ, крайне важно, чтобы ваши процессы соответствовали передовым практикам. Отделы продаж и маркетинга должны способствовать тесному сотрудничеству, постоянно совершенствуя алгоритмы и общую прогностическую модель. Адаптация системы к динамике бизнеса и рынка является ключевым фактором, и важно признать, что критерии, используемые в качестве входных данных для модели, должны регулярно пересматриваться и корректироваться на основе меняющихся потребностей бизнеса. Эта стратегия продаж и маркетинга не является разовым проектом, а требует постоянного внимания для адаптации. Наличие идеального профиля клиента (ICP) имеет важное значение, когда вы определяете прогностическую оценку лидов, требующую анализа исторических данных для определения характеристик высококачественных лидов. Новые лиды могут быть оценены по установленному ICP, что означает лучшее соответствие и, следовательно, вероятность конвертации.