Non sarebbe bello sapere quali liste di contatti e-mail vale la pena di acquistare prima di acquistarle? Accelerare il vostro ciclo di vendita, dando ai rappresentanti di vendita la possibilità di lavorare in modo più efficiente e produttivo? Le tecnologie predittive possono fare questo per la vostra impresa.
Grempredictive usa l’analisi predittiva per poter migliorare i risultati delle aziende con una strategia Customer Oriented. In questo articolo vi mostreremo come.
Gli elementi cardine della strategia di Grempredictive sono
- la Predittività
- la Folksonomia
- la Digitalizzazione
La predittività è l’uso strategico dei set di dati dei clienti esistenti per identificare i modelli e anticipare i comportamenti futuri dei clienti, le tendenze di vendita e i risultati di marketing. Le organizzazioni che fanno leva sulle strategie di marketing predittivo hanno maggiori opportunità di attrarre il pubblico desiderato.
La Folksonomia è la costruzione di un ecosistema di dati, basato su dei tag, creata direttamente dagli stessi utenti. Grazie a questa collaborazione riusciamo ad ottenere una “intelligenza collettiva” grazie alle seguenti caratteristiche che sono presenti
- Accessibilità
- Modificabilità
- Condivisione
- Agire in maniera globale
Analizzando il comportamento dei clienti in un certo contesto (come una piattaforma) possiamo individuare dei pattern di comportamento. Questi pattern possono portare a predire quale sarà il comportamento emergente dei soggetti.
La raccolta dei dati dei clienti per migliorare i futuri sforzi di marketing non è una pratica nuova, ma le strategie moderne utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale per elaborare volumi di informazioni precedentemente inimmaginabili. Oggi, le aziende che usano questi sistemi, tra cui Grempredictive, può sfruttare i database aggregati dei profili dei clienti, ma anche dei fornitori per sviluppare modelli predittivi, arricchire i lead e analizzare le prestazioni del programma.
Questo caso d’uso sui siti di e-commerce è probabilmente il più familiare. Quando mettete un prodotto nel vostro carrello Amazon, un modello predittivo analizza la storia dei vostri acquisti rispetto ai record anonimi di acquirenti con preferenze simili e suggerisce un altro prodotto che potrebbe interessarvi. Modificata leggermente, la tattica può essere estremamente utile anche in un’impostazione B2B.
Come Grempredictive usa l’analisi predittiva per PortaleBonus110.it
www.portalebonus110.it è il primo portale in Italia che collega la domanda di ristrutturazioni fatte con il Superbonus 110 con i tecnici e le imprese. I contatti vengono trovati online usando diversi canali, tra cui Google, social ed email.
Noi di Grempredictive utilizziamo l’analisi predittiva nei seguenti ambiti:
Vendite e Marketing – Ottimizzazione del Marketing: Attraverso tutti i canali digitali possiamo comunicare al cliente in base ai propri bisogni per poterlo far compiere l’azione desiderata al minor costo possibile. In particolare l’azione che tentiamo di far svolgere al cliente è quella di registrarsi sulla piattaforma
Predizione del risultato: Analizziamo i partecipanti alla piattaforma dandogli un punteggio. La valutazione finale sarà espressa in un modo semplice (con delle stelline) dopo aver valutato le interazioni tra gli utenti, tecnici e imprese. Questo consentirà di individuare chi sono i migliori a realizzare l’obiettivo attraverso la costruzione di una banca dati che porta a registrare ed elaborare un punteggio
Velocizzazione delle vendite: migliorando la comunicazione e definendo in maniera chiara e trasparente gli obbiettivi delle parti (i committenti desiderano fare i lavori, i tecnici desiderano trovare dei cantieri e stabilire se questi cantieri possono essere validi per il Superbonus 110%, le imprese vogliono dei cantieri pronti a partire) possiamo, tramite diversi strumenti, diventare dei facilitatori del processo velocizzando il contatto e la comunicazione tra domanda ed offerta.
Targeting: lo facciamo con le strategie che migliorano con l’intelligenza artificiale ed il machine learning, per essere visibili con l’offerta con chi ha bisogno).
Social Media – Coinvolgimento del cliente: Vogliamo aumentare la conoscenza dei clienti per rendere partecipi in maniera maggiori i committenti e facilitarli nel compito di selezioni dei tecnici e delle imprese.
Orientati al cliente: riusciamo a capire in anticipo quali sono le cose che danno soddisfazione alle parti nel portale per poterle offrire che ha bisogno di quello prima che espongano esplicitamente il desiderio.
Puoi leggere di più su Portale Bonus in questo articolo Piattaforma Indipendente Portalebonus 110
Come Grempredictive usa la Folksonomia per www.portalebonus110.it
L’inserimento dei dati e le valutazioni da parte dei committenti portano alla creazione di un database, basato su dei tag, che contiene tutta l’esperienza dei singoli committenti. Questa esperienza è il risultato dei comportamenti e delle azioni che gli utenti hanno fatto sul Portale e viene utilizzata per creare la miglior comunicazione con due obiettivi fondamentali:
- Aumentare il numero di utenti iscritti sul Portale con il maggior dettaglio degli immobili registrati dai committenti
- Far in modo tale che tutti gli utenti sulla piattaforma abbiano un comportamento virtuoso nei confronti degli altri utenti.
Per fare questo abbiamo bisogno che tutti gli utenti valutino e rendano pubbliche tutte le interazioni che hanno avuto con i soggetti iscritti. Solo così possiamo valorizzare gli utenti che hanno il comportamento virtuoso e penalizzare i soggetti che non si comportano in maniera corretta.
Puoi leggere di più su Portale Bonus in questo articolo Piattaforma Indipendente Portalebonus 110
Perché il marketing predittivo è importante nel mercato di oggi?
Noi di Grempreditctive possono utilizzare la tecniche della predittività su tutti i canali (dalla ricerca di google organica e a pagamento, alle mailing list passando per i social e per le telefonate), creando un messaggio su misura per il pubblico interessato.
Sfruttando le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale riusciamo ad automatizzare e ad ottimizzare le campagne di marketing. Gli algoritmi sono regolati in tempo reale. In particolare, i modelli predittivi ci aiutano a migliorare la lead generation e le vendite. Inoltre, gli strumenti predittivi ci aiutano a determinare quale contenuti comunicare ai vari pubblici – come una email riepilogativa o maggiori informazioni su certi argomenti interessanti per quel pubblico – per raggiungere ulteriori obiettivi come la consapevolezza del marchio e l’educazione del pubblico.
Come funziona la tecnologia predittiva?
Le tecnologie predittive possono identificare quali contatti vale la pena tentare di acquisire, sulla base di un confronto tra i contatti all’interno di tali elenchi e i dati dei clienti già in nostro possesso. Allo stesso modo, gli strumenti di analisi possono espandere i lead esistenti della vostra organizzazione con servizi di arricchimento dei dati. Insieme, queste soluzioni danno ai rappresentanti di vendita il potere di avere conversazioni più produttive con i lead, con meno tempo necessario per sviluppare la relazione e migliorando così l’efficienza.
In modo univoco, i modelli predittivi possono beneficiare di ogni fase della pipeline di acquisto. Chiunque nel processo di vendita può avere dei vantaggi nell’implementazione di questi sistemi – creando contenuti testuali, visivi e interattivi – tenendo sempre in mente che la fiducia in ogni fase sia coerente. Sia che un potenziale acquirente interagisca con la vostra organizzazione attraverso una landing page, una newsletter, un white paper, una chatbot o una telefonata, le soluzioni predittive supportano l’impegno con interazioni personalizzate.
I sistemi predittivi possono assumere molte forme, e non si limita alla generazione di nuovi contatti (lead inbound) o alle tattiche di cold call. I modelli analitici possono aumentare il ritorno totale di un lead esistente.
Casi d’uso dei sistemi predittivi
Non importa quali siano i vostri obiettivi, c’è una soluzione di modellazione predittiva che può migliorare le vostre possibilità di successo. Ecco tre esempi:
1. Anticipare i comportamenti dei clienti
Quando Amazon vi suggerisce un nuovo elemento, la piattaforma cerca di prevedere il comportamento. Se acquistate un aspirapolvere senza sacchetto dal sito, vi verrà probabilmente richiesto di aggiungere un filtro dell’aria di ricambio al vostro carrello. Nello spazio B2B, gli algoritmi possono fornire una funzionalità simile. Ad esempio, se un cliente acquista una serie di video di formazione da una società di eLearning, un software predittivo potrebbe indurre il venditore a suggerire un corso correlato o una valutazione pratica.
Tenete presente che questo tipo di previsione è utile solo se i dati di input hanno già registrato un evento simile o se si ipotizza che tale comportamento possa succedere. L’utilizzo di set di dati generalizzati potrebbe non fornire il quadro completo, fino a quando non si integrano con le informazioni proprietarie del team di vendita.
2. Qualificazione mirata del lead
Supponiamo che abbiate una serie di dati storici che descrivono tutti i clienti presenti nel vostro database e le loro abitudini di acquisto. Un algoritmo predittivo è in grado di confrontare i comportamenti descritti con un altro set di dati e di individuare gli indizi che mostrano somiglianze con le vostre conversioni precedentemente effettuate con successo. Questo supporta il team di vendita permettendogli di dare priorità ai lead con una maggiore probabilità di intraprendere un’azione.
Questo tipo di modello può essere distribuito in tutto il processo di vendita, identificando quali visitatori del sito è probabile che scarichino un eBook, quali lettori di eBook sono più propensi a parlare con un addetto alle vendite e quali conducenti sono più propensi a convertirsi a clienti abituali.
3. Indirizzare i clienti verso contenuti su misura
I modelli predittivi supportano le strategie dei contenuti visualizzando in modo intelligente contenuti su misura per un pubblico mirato. L’ottantaquattro per cento delle organizzazioni prevede di spendere lo stesso o più per i propri budget di content marketing in futuro. Le analisi basate sull’apprendimento automatico possono ottimizzare questa spesa migliorando le metriche di impegno per ogni contenuto prodotto.
Piuttosto che pubblicare contenuti per un pubblico senza volto, i modelli predittivi anticipano gli interessi dei lettori e la loro probabilità di intraprendere un’azione, quindi forniscono contenuti progettati per attrarre quel segmento specifico di pubblico.
Strumenti di marketing predittivo popolari
A seconda delle dimensioni della vostra organizzazione, potreste avere le risorse per sviluppare un modello su misura che supporti i vostri obiettivi unici. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni sfrutta il software di analisi distribuito nel cloud. Questi strumenti sono tra i più popolari:
- SalesForce Marketing Cloud
All’interno della sua offerta, SalesForce fornisce un certo numero di software come soluzioni di marketing di servizio alimentate dall’IA. La piattaforma offre ai marketer la possibilità di creare dei percorsi di vendita 1 a 1, analizzare i dati relativi al cliente e automatizzare le attività di marketing.
- Everstring
Le soluzioni di analisi predittiva di Everstring sono progettate per supportare i team di marketing e di vendita nella costruzione dei percorsi di vendita. In particolare, il software supporta l’identificazione del pubblico e gli obiettivi di generazione della domanda.
- IBM Predictive Analytics
Le offerte di analisi di IBM sono estremamente potenti. Oltre ad una libreria di algoritmi di intelligenza artificiale e programmi di analisi, IBM supporta le integrazioni open source. I vostri scienziati interni possono sfruttare la piattaforma per supportare qualsiasi progetto analitico scritto in R o Python.
- Radius Intelligence
Progettate per i team B2B, le soluzioni analitiche di Radius Intelligence supportano la generazione di lead con controlli sulla qualità dei dati con l’aggiornamento in tempo reale. Insieme, queste soluzioni aumentano i lead inbound e approfondiscono la market intelligence.
Le Best pratice dei sistemi predittivi
Anche se ogni strategia è unica, ci sono pochi elementi fondamentali che portano al successo l’uso della predittività.
Comprendete come usare la predittività per i vostri obiettivi è la chiave:
i modelli predittivi possono avvantaggiare le imprese di qualsiasi settore, ma ogni strategia deve essere definita da obiettivi unici e specifici. Il rapporto sullo stato delle vendite di SalesForce ha rilevato che i team di vendita basati sulla segmentazione dei propri contatti sono 2,4 volte più propensi ad utilizzare la tecnologia predittiva. Se l’obiettivo di un’organizzazione è quantificabile, ci sono buone probabilità che l’azienda possa beneficiare di un modello predittivo.
Valutate il vostro modello:
Gli algoritmi di apprendimento automatico non possono leggere il futuro; sono fallibili. I modelli impiegati dalla vostra organizzazione dovrebbero essere rivisti e amministrati da un esperto. Allo stesso modo, i risultati del modello dovrebbero essere interpretati da un esperto. Secondo TDWI Research, circa l’80% delle organizzazioni pone una sorta di controllo di qualità sulla propria strategia predittiva.
Date tempo alla vostra strategia:
Le raccomandazioni di modellizzazione predittiva richiedono un periodo di implementazione (ramp-up) prima di raggiungere il loro pieno potenziale per massimizzare il ROI. Una ricerca condotta da Salesforce ha rivelato che il tasso di ordini influenzati dalle raccomandazioni di predittive intelligence è aumentato dall’11,47% al 34,71% nell’arco di 36 mesi, in media.
Non aspettate di implementare la vostra strategia:
Un potenziale aumento di tre anni non è l’unica ragione per cui dovreste considerare l’implementazione di una strategia predittiva il prima possibile. La ricerca IBM indica che la domanda di data analyst aumenterà del 28 per cento entro il 2020.
Integrate la vostra strategia con le vendite:
Lo sviluppo delle strategie predittive dovrebbero includere i responsabili di più reparti della vostra organizzazione, in particolare dei reparti marketing e vendite. I modelli strategici possono avvantaggiare gli obiettivi di lead generation, cross-selling e up-selling. In un sondaggio di Forrester, il 70% delle aziende con strategie predittive è stato giudicato eccezionale nel coinvolgimento dei clienti, e il 66% è stato giudicato forte nella vendita ai clienti abituali.
Le tecnologie di marketing basate sui dati possono portare vantaggi sorprendenti ai team di marketing di qualsiasi scala. Utilizzando enormi set di dati e sofisticati algoritmi di machine learning, i modelli predittivi identificano i lead, prevedono le preferenze del pubblico, supportano gli obiettivi di automazione del marketing e guidano il coinvolgimento dei clienti.
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