3 шага к созданию системы предиктивной аналитики

В этой статье вы узнаете, почему важно использовать данные с первых дней развития бизнеса, как выстроить системный подход к маркетингу и продажам, как современные технологии и аналитика помогают точнее находить клиентов и повышать эффективность команды, а также как внедрить эти процессы на практике.

Если вы хотите, чтобы ваш бизнес начал быстро развиваться и масштабироваться, важно использовать данные с самого начала. Даже этого недостаточно — данные должны стать основой ваших решений.

Почему это так важно? Сейчас всё становится всё более ориентированным на использование данных. Лучше с самого начала научиться работать с ними. Возможно, на первых порах подход “действовать по интуиции” приносит хорошие результаты за счёт вашего личного опыта. Но что произойдёт, когда нужно будет обучить команду продаж?

Можно ли передать опыт и интуицию, которые формировались у вас много лет, всем сотрудникам? Иногда это удаётся, но нет уверенности, что разные люди смогут применять это одинаково эффективно. Такой подход не работает в долгосрочной перспективе: он не повторяем и не одинаков для всех.

Со временем бизнесу всё равно придётся создать чёткую систему для работы с маркетингом и продажами. Лучше сделать это в самом начале, когда развитие ещё легко контролируется и забот меньше, чем пытаться внедрить систему позже, когда уже выросла нагрузка и появилось множество задач.

Одним из эффективных решений является система предиктивной аналитики, которая действительно помогает. Такой подход опирается на данные и определённые закономерности, что позволяет бизнесу находить наиболее перспективных клиентов по понятным и повторяемым критериям. Именно поэтому технологии предиктивного маркетинга настолько полезны и позволяют экономить годы времени на развитие. Вот как выглядит этот процесс.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

1. Начните с того, что вы знаете - с идеи.

Посещал ли потенциальный клиент ваш сайт? Кликал ли он на ваши email-рассылки? Начинайте работать с той информацией, которая у вас уже есть, и обязательно используйте её на практике. Часто бывает так, что в компаниях накапливается огромное количество ценных данных, но эти данные находятся в системе и никак не используются.

Вместо того чтобы собирать информацию по кусочкам, мы рекомендуем объединять все данные для создания единого показателя — балла оценки потенциального клиента. Такой подход намного удобнее, чем анализировать каждый фактор отдельно.

Например, в одной компании, занимающейся вовлечением сотрудников, имеется большая библиотека образовательных материалов. Эти материалы не только информируют аудиторию, но и позволяют самой компании узнавать больше о своих клиентах.

Используя специальную платформу для маркетинга, команда отслеживает, как пользователи попадают на сайт и какие материалы — электронные книги, вебинары, статьи — их привлекают. Эта система помогает формировать индивидуальные профили заинтересованных людей, в которых отражаются как интересующие их темы, так и информация о компании, в которой они работают.

В результате такой подход даёт возможность применять гораздо более эффективную и продуманную стратегию взаимодействия с каждым потенциальным клиентом, делая работу отдела продаж точнее и результативнее.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

2. Добавьте немного того, чего вы не знаете: предиктивную аналитику.

В зависимости от того, с какими инструментами и партнёрами вы работаете, можно получить гораздо больше данных, чем вы ожидали сначала. Например, некоторые компании при оценке потенциальных клиентов используют большие объёмы собственных данных, таких как информация о финансовых показателях других бизнесов — например, сколько фирмы тратят на рекламу, на сотрудников, на найм персонала и так далее. Такой дополнительный набор информации позволяет ещё точнее настраивать стратегию работы с клиентами и восполнять пробелы в собственном подходе.

Есть и компании, которые анализируют данные, собранные со множества различных источников, включая новостные порталы и коммерческие сайты. Благодаря этому можно получить сведения о размере компании-потенциального клиента, её доходах, сфере деятельности, профессиональной группе и уровне занимаемых должностей. Таким образом, у специалистов появляется информация не только о тех клиентах, которые уже взаимодействовали с вашими ресурсами, но и о потенциальных клиентах из других каналов. Это даёт более полное представление о потребностях и намерениях клиентов, что помогает выстроить точную и эффективную стратегию взаимодействия.

3. Целевые учетные записи и оценка лидов с помощью маркетинга на основе учетных записей (ABM).

Именно работа с определёнными группами клиентов позволяет достичь наилучших результатов, и поэтому очень важно выяснить, как именно оцениваются ваши потенциальные клиенты. Многие программные решения используют закрытую систему, в которой данные вводятся на входе, а на выходе получается оценка клиента.

Такой подход лучше, чем ничего, но этого недостаточно для действительно эффективной работы. Нужно понимать, какие данные лежат в основе выбора клиентов и построения моделей оценки. Важно знать, по каким принципам происходит отбор, чтобы быть уверенными, что система действительно эффективна. Если понимать, почему модель машинного обучения принимает те или иные решения, можно точнее настраивать сегментацию аудитории, подбирать более подходящий контент, корректировать кампании и даже коммуникацию с потенциальными клиентами, что повышает эффективность и уровень удовлетворённости клиентов.

На этом этапе можно добавить свои знания, опыт и профессиональную интуицию: весомее учитывать важные для вашей сферы критерии, чтобы команда получала наилучшую информацию для успешной работы. По сути, это похоже на то, как будто вы переносите свои умения и логику принятия решений в компьютер, чтобы сотрудники могли пользоваться ими в любое время, без необходимости обращаться за индивидуальной консультацией.

Навыки, которые необходимы для запуска проекта, часто отличаются от умений, необходимых для того, чтобы превратить небольшой бизнес в зрелую и устойчивую компанию.

В результате, даже если у вашей команды есть отличная идея, и даже если вы — сильные специалисты в маркетинге или продажах, всё равно по мере увеличения команды нужно внедрять системы, помогающие сотрудникам работать настолько же эффективно, как если бы вы делали всё самостоятельно. Именно для этого и нужна стратегия по работе с данными. Она — лишь один из многочисленных способов выстроить системную работу компании для достижения успеха, чтобы вы могли больше времени уделять развитию бизнеса, а не только его текущей деятельности.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.