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      預(yù)測(cè)分析:未來學(xué)家的公式

      2013-08-22 10:13:46KellyLiyakasa
      客戶世界 2013年7期
      關(guān)鍵詞:交易銷售客戶

      Kelly Liyakasa

      誰是理想的客戶?他會(huì)花多少錢?如何把他從冷淡的線索轉(zhuǎn)變成火熱的線索?如何讓他成為回頭客?對(duì)于想要確定上述問題的公司來說,這聽上去需要大量的公式以及在辦公室加班到深夜。幸運(yùn)的是,多虧預(yù)測(cè)分析,只有前者是真的。更妙的是你無需變成數(shù)學(xué)神童才能做出這些決定,因?yàn)樵絹碓蕉嗟目捎玫慕鉀Q方案將會(huì)替你搗鼓這些數(shù)字。

      預(yù)測(cè)分析利用可適應(yīng)于大量數(shù)據(jù)的算法以提取模式并且預(yù)測(cè)未來的結(jié)果,這對(duì)于不堪承受大量增長(zhǎng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的公司來說特別具有吸引力,這類數(shù)據(jù)也被稱為大數(shù)據(jù)。

      社交網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建導(dǎo)致了新一波非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的浪潮,隨即帶來如雨后春筍般涌現(xiàn)的破譯它的技術(shù)。根據(jù)Gartner公司的研究,分析系統(tǒng)正在擴(kuò)大其重點(diǎn),除了捕獲和關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也納入其中。此外,盡管機(jī)器學(xué)習(xí)并不是新玩藝,Gartner將正在發(fā)展的趨勢(shì)稱作“人機(jī)伙伴關(guān)系”,它通過分析來“學(xué)習(xí)并傳遞規(guī)范化的建議”,使得員工工作更有效率。

      雖然公司多年來已經(jīng)在工具上投資來幫助自己發(fā)掘?qū)氋F的商業(yè)洞察,但是預(yù)測(cè)分析并不是昔日簡(jiǎn)單的商業(yè)智能工具。“在預(yù)測(cè)分析中,你不知道什么數(shù)據(jù)是要緊的?!盕orrester研究公司的首席分析師邁克·瓜爾蒂耶(Mike Gualtieri,F(xiàn)orrester《浪潮:大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析的解決方案》一書的作者)表示說,“在商業(yè)智能中,你在會(huì)議中坐下,試圖決定‘我們想在儀表板上看到什么?,‘哪些是KPI?,‘我們需要什么報(bào)表?。這些問題都很重要。但是在預(yù)測(cè)分析中你會(huì)說‘給我你所有的全部數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)算法會(huì)找出哪些是相關(guān)的?!?/p>

      預(yù)測(cè)分析可以從不同角度幫助公司,例如電子商務(wù)公司需要洞察客戶的網(wǎng)絡(luò)行為,要比簡(jiǎn)單地衡量標(biāo)準(zhǔn)的跳出率(bounce rate)和點(diǎn)擊率更深入,因此諸如去年秋天被Actuate收購的Quiterian這類公司通過識(shí)別交叉銷售機(jī)會(huì)和客戶未來購買的可能性,從而幫助電子商務(wù)網(wǎng)站更好地理解轉(zhuǎn)化率。

      任何一家銷售訂閱、保單和合約的企業(yè)都知道運(yùn)營(yíng)一家植根于經(jīng)常性收入的公司不是件容易的任務(wù),根據(jù)Gartner的統(tǒng)計(jì),估計(jì)每年少賺了300億美元,這是因?yàn)榇蟛糠咒N售模型是圍繞著吸收新客戶而訂制的。例如Service Source這樣的云解決方案通過自己的按需更新(Renew OnDemand)分析,追蹤為續(xù)約特別訂制的關(guān)鍵績(jī)效驅(qū)動(dòng)。Service Source檢查經(jīng)常性業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流,確定客戶多久使用一項(xiàng)服務(wù)并且使用到什么程度,隨后建立模型識(shí)別客戶流失傾向。

      不管環(huán)境如何,瓜爾蒂耶?dāng)嘌?,為了使預(yù)測(cè)分析最有效地工作,需要來自多個(gè)來源的不同類型的數(shù)據(jù)。顯然有一些其它的市場(chǎng)指標(biāo),如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手推出新的產(chǎn)品可能會(huì)在一個(gè)季度內(nèi)對(duì)銷售有影響。結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和外部來源的信息如信用評(píng)級(jí)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),公司成功的機(jī)會(huì)更大。

      增強(qiáng)CRM

      凱創(chuàng)系統(tǒng)(Enterasys Networks)是一家提供計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和無線基礎(chǔ)設(shè)施及服務(wù)的西門子企業(yè)通信公司,該公司的首席客戶官及營(yíng)銷官瓦拉·阿夫沙(Vala Afshar)稱對(duì)預(yù)測(cè)分析的應(yīng)用給銷售周期管理帶來了“變革性的效果”。

      凱創(chuàng)采用了Salesforce.com的大量產(chǎn)品如Service,Sales Cloud和企業(yè)協(xié)同工具Chatter,希望能找到一種方法根據(jù)多項(xiàng)指標(biāo)來計(jì)算贏得一筆交易的可能性。由于Salesforce.com的開放式API,凱創(chuàng)能夠在公司內(nèi)部通過修改和增強(qiáng)自身的CRM系統(tǒng)來開發(fā)預(yù)測(cè)模型。

      在凱創(chuàng)的銷售列表上的第一項(xiàng)是交易規(guī)模,結(jié)合交易數(shù)據(jù)的歷史性分析與阿夫沙所說的“交易規(guī)模最佳點(diǎn)急速分析”,公司能夠給不同的交易規(guī)模分配權(quán)重。交易的市場(chǎng)也是一個(gè)因素。凱創(chuàng)發(fā)現(xiàn)如果一個(gè)銷售機(jī)會(huì)已經(jīng)超過120天的時(shí)間,該交易只有不到3%的可能關(guān)閉,這幫助凱創(chuàng)為跟進(jìn)哪些交易排出優(yōu)先級(jí)。隨后,凱創(chuàng)合并那些一貫表現(xiàn)良好的垂直行業(yè)來關(guān)閉這個(gè)循環(huán),因此當(dāng)凱創(chuàng)公司的銷售經(jīng)理與銷售代表交談的時(shí)候,單單的交易規(guī)模不再是主要因素。阿夫沙說道:“既然我們可以剖析這些不同的記號(hào),我們和現(xiàn)場(chǎng)銷售的對(duì)話可以更加智能。比方說‘為什么你對(duì)這筆交易的成功那么有信心?事實(shí)上從歷史數(shù)據(jù)來看,這種時(shí)長(zhǎng)的交易成功關(guān)閉的可能性非常小?!?/p>

      減少客戶流失

      TridentMarketing公司是美國(guó)第二大的DIRECTV的經(jīng)銷商,它的任務(wù)是改善客戶流失率以及向衛(wèi)星電視供應(yīng)商提供更優(yōu)化的客戶。盡管Trident的流失率在

      5~6%之間,DIRECTV希望它能降到3%以下,否則經(jīng)銷商可能會(huì)面臨失去DIRECTV銷售許可的風(fēng)險(xiǎn)。

      Trident Marketing向分析合作伙伴Fuzzy Logix尋求幫助,基于自己的電話,CRM和訂單系統(tǒng)中近2TB的數(shù)據(jù)以及來自征信機(jī)構(gòu)及谷歌的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)識(shí)別出三十個(gè)客戶變量。Trident Marketing通過IBM的Pure Data System for Analytics平臺(tái)發(fā)現(xiàn)了大量的客戶數(shù)據(jù)。

      Trident公司的首席信息官布蘭登·布朗(Brandon Brown)表示公司還確定了哪些變量建立起一個(gè)好的客戶,比方說為了獲得全美橄欖球聯(lián)賽周日套票而在營(yíng)銷活動(dòng)期間簽約DIRECTV并且在賽季結(jié)束時(shí)取消合約的客戶可能產(chǎn)生負(fù)面的客戶變量。

      “我們實(shí)時(shí)應(yīng)用(預(yù)測(cè)模型的)分析部分,現(xiàn)在我可以把它注入到銷售過程中去?!辈祭时硎荆虼薚rident的銷售團(tuán)隊(duì)可以圍繞更多的變量來訂制消息。假設(shè)電子銷售代表可能看了一位客戶的帳號(hào),然后說“你有六個(gè)接收器,因?yàn)槟愕姆孔犹貏e大。現(xiàn)在我可以向你推銷一項(xiàng)附加服務(wù)——比如說為你的電子設(shè)備進(jìn)行內(nèi)部維護(hù)的合同。”

      在Fuzzy Logix在Trident的數(shù)據(jù)倉庫上運(yùn)行預(yù)測(cè)分析的六十天內(nèi)Trident注意到銷售增加了10%,而且能減少30%的付費(fèi)搜索營(yíng)銷成本。由于此方法對(duì)特定客戶可能會(huì)購買什么產(chǎn)品有更多的洞察,公司達(dá)到了終極目標(biāo)——將流失率減少50%,并且達(dá)到DIRECTV設(shè)定的保住許可的流失率目標(biāo)。

      揭示看不見的信息

      預(yù)測(cè)分析也可以用來決定特定客戶群的定價(jià)閾值,影響銷售團(tuán)隊(duì)交叉銷售和向上銷售的能力。Gartner公司的研究總監(jiān)加雷思·赫歇爾(Gareth Herschel)表示,雖然還沒有一個(gè)完美的支持預(yù)測(cè)分析的商業(yè)環(huán)境,一些引人注目的部署來自擁有廣泛的產(chǎn)品范圍的公司。

      Zilliant公司的產(chǎn)品管理副總裁皮特·艾培爾(Pete Eppele)認(rèn)同這個(gè)說法。Zilliant是一家提供價(jià)格優(yōu)化和銷售效率解決方案的科技公司。在一個(gè)大批量銷售的環(huán)境中,類型廣泛的產(chǎn)品、為數(shù)眾多的銷售代表以及客戶需求的變化都為公司增添了壓力。艾培爾說:“有那么多的決定要做,對(duì)于任何給定的產(chǎn)品還有大量的銷售情況,這是需要科學(xué)起到很大作用的地方,以免人們?cè)趶?fù)雜性中迷失。”

      舉例來說,一家主流的制造商尋求Zilliant的幫助,期望增加銷售量并向現(xiàn)有客戶群出售更多的產(chǎn)品類別以提高客戶保持率。SalesMax是一個(gè)專利性的能夠在CRM或銷售自動(dòng)化系統(tǒng)中識(shí)別、量化并且為線索排優(yōu)先級(jí)的購買模式分析解決方案。應(yīng)用SalesMax,公司可以分析12個(gè)月以來的客戶購買數(shù)據(jù),并且在出現(xiàn)帳戶特有的機(jī)會(huì)的時(shí)候收到報(bào)警。

      在九十天內(nèi),SalesMax挖掘出價(jià)值五千五百萬美元的客戶機(jī)會(huì),之后公司從這些未開發(fā)的營(yíng)收機(jī)會(huì)中收獲了超過六百萬美元。

      與之類似的,一家項(xiàng)目管理軟件公司VersionOne開始采用Birst分析工具來增強(qiáng)自己的CRM系統(tǒng)。按照VersionOne公司的銷售副總裁理查德·富勒(Richard Fuller)的說法,通過在Salesforce.com之上運(yùn)行Birst所收集到的數(shù)據(jù),該公司的銷售團(tuán)隊(duì)能更好地理解哪些交易正在銷售管道中移動(dòng),哪些交易標(biāo)記為“成功關(guān)閉”或“失敗關(guān)閉”,以及哪些交易需要調(diào)整。

      Genpact Limited公司的分析與研究副總裁Pankaj Kulshreshtha觀察到盡管運(yùn)行預(yù)測(cè)模型來改進(jìn)商業(yè)流程有顯見的好處,許多公司仍然手動(dòng)地處理數(shù)據(jù)。Genpact Limited是一家商業(yè)流程和技術(shù)管理服務(wù)公司。

      對(duì)于尚未部署預(yù)測(cè)分析軟件的公司來說,重要的是要記得預(yù)測(cè)是建立在概率之上的。Kulshreshtha解釋說:“幾乎所有的模型都有誤差幅度,但是就算模型只有80~90%的準(zhǔn)確度,也能帶來顯著的影響?!彼硎?,關(guān)鍵是建立一個(gè)測(cè)試和學(xué)習(xí)的環(huán)境,持續(xù)地衡量模型的影響,隨后引入變化來改進(jìn)模型,直至達(dá)到非常低的誤差幅度。

      Forrester公司的瓜爾蒂耶認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)。由于預(yù)測(cè)模型的目的是確定一項(xiàng)結(jié)果的可能性,要由公司自己決定投資哪些可能性,比如是以某種方式改變客戶消息還是調(diào)整銷售模型,因?yàn)槟P秃艽蟪潭壬弦蕾嚉v史數(shù)據(jù),公司必須“不斷地完善和重新運(yùn)行”測(cè)試模型來說明如經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)作等外部力量。瓜爾蒂耶指出:“(預(yù)測(cè))軟件工具的好處是它能告訴你模型有多好——在某個(gè)時(shí)間段中。”

      專家們提出在運(yùn)行預(yù)測(cè)模型之前的一句話警告——Trident Marketing的布朗表示在試圖自動(dòng)化之前要了解自己的業(yè)務(wù);赫歇爾說另一個(gè)重要的因素是良好的老式的直覺。

      他表示如果公司對(duì)于自己是否正在按照正確的指標(biāo)來行事猶豫不決,那最好用分析模型來雙重檢查公司的直覺。如果兩者一致,“繼續(xù)前進(jìn)可能是安全的?!?/p>

      由于預(yù)測(cè)分析的成功取決于其整合入公司系統(tǒng)的程度以及數(shù)據(jù)的豐富度,“一些領(lǐng)先的CRM公司將開始增加捕獲的客戶信息數(shù)量并且嵌入預(yù)測(cè)分析和描述分析以發(fā)現(xiàn)那些不明顯的信息?!惫蠣柕僖硎?,公司想要涉足“關(guān)于一個(gè)人的愿望和情緒的各種各樣的情境”。

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