La CMO de Chief Outsiders, Adriana Lynch, analiza algunas de las herramientas predictivas clave y cómo se pueden implementar para ayudar a su negocio.

Resumen de 30 segundos:

– El modelado predictivo del comportamiento del cliente ayuda a educar a las campañas para generar lealtad o generar clientes potenciales.- El modelado de calificación de plomo ayuda al equipo de ventas a centrarse en los clientes más probables para comprar / cerrar las ofertas.- Ambas cosas juntas ayudan a las finanzas a comprender el CLV y educar a toda la organización sobre el costo aceptable de adquisición de clientes para impulsar el ROI objetivo.

La bola de cristal, a menudo mencionada en términos folclóricos, pero nunca disponible cuando la necesitas, ha entrado en el reino de las posibilidades. En nuestro mundo conectado, donde la interacción digital está presente prácticamente en cada momento de la vida de un individuo, nosotros, como vendedores, tenemos las herramientas para mirar hacia el futuro utilizando datos, no cristalinos, para mirar hacia dónde va nuestro negocio.

El análisis predictivo, el proceso de usar datos nuevos e históricos para prever el resultado, la actividad, el comportamiento y las tendencias de nuestra base de consumidores, es la clave que está haciendo que las empresas exitosas, bueno, tengan éxito.

Las empresas preparadas para crecer en el mercado hipercompetitivo actual están utilizando análisis predictivos para obtener una comprensión profunda de la base de clientes para maximizar los ingresos, la eficacia de los presupuestos de marketing y, por supuesto, las ganancias.

Entonces, ¿cómo puede desbloquear los beneficios del análisis predictivo para su negocio? Veamos algunas de las herramientas predictivas clave y cómo se pueden implementar para ayudar a su negocio:

1) Modelado predictivo del comportamiento del cliente

Utilizando los puntos de datos obtenidos de campañas anteriores (en particular, aquellos datos que nos ayudan a comprender qué funcionó y qué no), además de toda la información demográfica conocida sobre su base de clientes, puede crear modelos predictivos para establecer correlaciones para vincular el comportamiento y la demografía del pasado.

Este modelo se esfuerza por calificar a cada cliente de acuerdo con su probabilidad de comprar ciertos productos, y proyecta cuándo y cómo acercarse mejor a este individuo.

En la naturaleza, es posible que haya vist

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