Los especialistas en marketing B2B deben utilizar el Análisis Predictivo.

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El riesgo es parte del negocio.

Pero, ¿qué pasaría si hubiera una manera segura de limitar (quizás incluso a veces anular) los riesgos en el suyo?

Esa es probablemente una de las mejores cosas del Análisis Predictivo. Desde las aplicaciones en RRHH y la contratación, la logística y el inventario y, por supuesto, los esfuerzos de Ventas y Marketing, el análisis predictivo puede generar un impacto en el negocio en cada función de una empresa B2B.

“En muchos casos, el mercado B2C está más en sintonía para enfocar los recursos en la gestión diaria de la marca y la reputación. A menudo, en los entornos B2B, la gestión de la marca y el control de la confianza del consumidor se ven relegados a sólo después de una crisis. En el mundo volátil de hoy, donde todos los clientes tienen acceso instantáneo a personas de influencia social que están ansiosas por una historia convincente, los expertos en marketing B2B deben aprovechar la inteligencia artificial y el análisis predictivo para el análisis continuo de la confianza en tiempo real para la gestión de la marca, la gestión de crisis, la gestión de la reputación de marketing durante periodos de grandes volúmenes de eventos sociales. tráfico, activistas sociales y personas influyentes. Además, cada comercializador, independientemente de su vertical, tiene la responsabilidad fiduciaria de garantizar que sus inversiones en marketing ofrezcan el mayor retorno de la inversión (ROI) para sus empresas. El sofisticado modelo de mezcla de marketing también garantiza que las marcas B2B lleguen a sus compradores específicos en el momento adecuado, para mantenerse relevante y brindar una mejor experiencia al cliente. Los usuarios deben utilizar el modelo de mezcla de marketing, impulsado por AI y el análisis predictivo, para agilizar los procesos de planificación y presupuesto y asignar el gasto en función de la contribución de las inversiones a los objetivos de rendimiento “.

Julie Lyle, CMO Advisor en DemandJump shares.

Aquí hay 3 razones por las que cada comercializador B2B debería aprovechar el Análisis Predictivo.

1 – Segmentación de audiencia para la selección ideal

Los modelos predictivos pueden ayudar a las empresas a identificar, enfocar y hacer crecer a sus clientes más rentables.

Cada negocio puede tener modelos específicos de comportamiento del cliente y algoritmos desarrollados para cada situación y persona identificada. Los equipos de ventas pueden identificar las mejores cuentas para seleccionar diferentes métodos de fomento de clientes potenciales, como llamadas salientes o programas específicos e integrados de generación de demanda, configurando el ejercicio para una mayor posibilidad de éxito. En resumen, el Análisis Predictivo puede ayudar a garantizar que se utilicen los recursos de ventas correctos en el momento adecuado para perseguir a los prospectos correctos, lo que restringirá aún más el proceso. Además de dejar espacio para una segmentación de audiencia completa, las herramientas predictivas pueden desglosar los datos para predecir la rotación y enviar señales a tiempo. La tecnología del Análisis Predictivo da sentido a los datos dispares y hace que cada registro sea más completo y detallado. Esto, a su vez, ayuda a las analíticas a construir “personas” y segmentos más robustos y holísticos.

2 – Mejora del rendimiento de ventas y previsión

El Análisis Predictivo puede desenterrar información procesable que puede reducir las ventas “perdidas”. Según CSO Insights, aproximadamente el 54% de todas las ofertas previstas por los vendedores no llegan a la línea de meta.

Las ofertas a menudo se pueden bloquear en diferentes etapas del embudo y los equipos de ventas con exceso de trabajo pueden perder de vista estos clientes potenciales que una vez mostraron potencial. Los algoritmos predictivos hacen uso de fuentes de datos internas (de CRM o Marketing Automation) y externas para detectar correlaciones y predecir resultados para permitir a los profesionales de marketing saber qué prospecto es más probable que cierre un trato más rápido. El análisis predictivo también aprovecha los algoritmos para evaluar otros factores (incluso ubicación, clima, ingresos, otros) que influyen en la decisión de compra de un cliente. Esto puede ayudar aún más a los equipos de ventas a saber con quién deben hablar a continuación, qué deben decirle al líder, cómo deben comunicarse, cuándo deben intentar cruzar y aumentar las ventas, etc., entre otros indicadores clave. En general, los modelos predictivos ayudan a los equipos de ventas a tener una ventaja sobre la puntuación y la priorización de los clientes, los procesos de ventas y los pronósticos.

3 – Optimizar las campañas de marketing

Los profesionales de marketing pueden planificar campañas más fructíferas simplemente porque los análisis predictivos ayudan a determinar las futuras respuestas o compras de los clientes según el comportamiento pasado y los patrones de modelado. Saber cómo se comportará su consumidor o la intención que tendrán dentro de un mes puede ayudar a anticipar los intereses o el deseo de comprar y relacionarlo con el tipo correcto de mensajes, a través del canal o los puntos de contacto correctos, en el momento adecuado para el viaje de los compradores.

“Al tomar la decisión de incorporar el análisis predictivo en su organización, es increíblemente útil tener una idea de la importancia que tendrá en los datos. En algunos casos, es mejor utilizar el análisis predictivo como uno de los muchos factores para tomar una decisión. , mientras que en otros, a estos análisis se les debe dar mayor peso. Por ejemplo, si usa el análisis predictivo para determinar las mejores ubicaciones para abrir nuevas tiendas, hay muchas otras variables que deberían entrar en juego, pero si está creando un algoritmo para una recomendación de producto, a menudo es exitoso implementar un proceso completamente basado en datos “.

Dana Gibber, COO y Co-Fundadora de Headliner Labs adds.

“La capacidad de usar analíticas para maximizar el ROI dentro de su pila de tecnología actual es la variable más importante. Si no puede incorporar los informes a nivel de ubicación con sus herramientas globales, las herramientas no son más que un Magic 8 Ball de lujo. Recomendaría planear la incorporación de análisis predictivos desde el primer día de su estrategia digital. La inteligencia es imperativa en los negocios y no es aconsejable gastar dinero a ciegas. Usar las herramientas correctas que le permitirán aprovechar los datos cuando comience a reunir un conjunto de datos lo suficientemente grande. Planee para tener éxito y hará que la incorporación de el Análisis Predictivo y otras nuevas tecnologías sea mucho más fácil”.

Brian Byer, VP Business Development, Blue Fountain Media contributes.

“Independientemente de cuán poderosa pueda ser su tecnología de Análisis Predictivo, primero necesita buenos datos para extraer cualquier valor. Si coloca basura, tendrá basura. Tenga cuidado con los diferentes tipos de matemáticas que deben aplicarse a diferentes tipos de problemas de negocios. A menudo escuchamos el término “inteligencia artificial” aplicado como una solución general. Esto es inexacto. Los muchos tipos de IA son tan diversos como los problemas que resuelven. Los comercializadores B2B deben aplicar las matemáticas correctas a los problemas para avanzar hacia una solución real. La inteligencia artificial no puede reemplazar el intelecto humano, el pensamiento estratégico y la importancia del monitoreo diario, el análisis y el impacto resultante de las decisiones que se toman. Los mejores profesionales de marketing utilizarán AI para expandir y mejoran sus capacidades, pero no serán reemplazadas por máquinas. Con o sin AI, los días de marketing de “configúrelo y olvídese” han terminado. “Con la explosión de herramientas, conjuntos de datos, competidores y canales de comercialización, es más crítico que nunca monitorear continuamente, adaptarse a los cambios del mercado y la estacionalidad, y ser lo suficientemente ágil para satisfacer las crecientes demandas de los consumidores”.

Julie adds.

“Es importante equilibrar la analítica predictiva con el sentido común humano. Debido a que los algoritmos de aprendizaje automático no siempre tienen acceso a la” intención “definida por un ser humano, una máquina puede optimizar de manera predecible una campaña que conduzca a resultados inesperados. Por ejemplo, si le pedimos a la máquina que optimice una campaña para clics, puede favorecer inadvertidamente el tráfico fraudulento con altas tasas de clics. El truco es tener un enfoque bien equilibrado, en el que la máquina y el ser humano estén continuamente involucrados como un control contra los resultados que son demasiado buenos para ser verdad, o contrarios a los objetivos del anunciante. Tener una señal clara y fuerte para entrenar a tus modelos predictivos es clave. En marketing digital, esto no siempre está disponible o se ha insertado ruido en los datos debido a diversas complejidades de Internet. Esto se puede curar apegándose a cosas que solo los humanos pueden hacer, como comprar cosas, visitar una tienda o completar formularios complejos. Los datos también deben ser discretos. Esto significa, desafortunadamente, que no puede entrenar un algoritmo en datos agregados, como el número total de clics o un informe de afinidad de marca “.

Joe Camacho, CMO, Sabio Mobile.

Para impactar directamente sus resultados, el análisis de marketing predictivo debe impulsar su estrategia de marketing. Y dado que ahora es el momento de todo basado en datos, agregar una capa inteligente como el Análisis Predictivo puede dar a su empresa el paquete “completo”.

Desde: martechadvisor.com

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