Подсчет очков

Ведущий скоринг растет

Как ИИ помогает маркетологам с точностью прогнозировать конверсии

Вы создали команду маркетологов, установили лучшие в своем классе маркетинговые платформы и разработали суперкреативные кампании с убедительными сообщениями и предложениями. Ты надеешься.

Фактически, вы не уверены и скрещиваете пальцы, что все время и усилия, которые вы вкладываете в разработку и планирование контента, окупятся. Из прошлого опыта вы знаете, что формирование спроса бывает удачным или неудачным, и трудно предсказать реакцию аудитории на кампанию или сообщение с точностью.

К счастью, достижения в области искусственного интеллекта все меняют. Согласно Исследованию экономического воздействия ИИ / CRM IDC, ИИ, связанный с деятельностью CRM, увеличит выручку глобального бизнеса с начала 2017 года до конца 2021 года на 1,1 триллиона долларов. Из опрошенных приверженцев ИИ 83% используют или планируют использовать прогнозную оценку потенциальных клиентов в продажах и маркетинге - практику присвоения лидам числовой оценки на основе определенных заранее определенных факторов и поведения.

Прогнозная оценка потенциальных клиентов, ставшая возможной благодаря моделям склонности к покупке на основе искусственного интеллекта, помогает маркетинговым командам понять, какие лиды с наибольшей вероятностью купят определенные продукты или ответят на конкретные сообщения.

Эволюция традиционной оценки потенциальных клиентов

Маркетологи используют оценку лидов уже пару десятилетий. При подсчете лидов маркетологи начисляют определенное количество баллов лиду за щелчок по двум или более страницам на вашем веб-сайте, загрузку маркетингового актива, такого как электронная книга, или посещение мероприятия, такого как веб-трансляция. По мере того, как очки за это лидерство складываются, он считается более квалифицированным и, скорее всего, купит продукт или услугу, чем другие потенциальные клиенты. Команды могут определять этапы, такие как, например, квалификация по маркетингу или продажам, и когда интерес достигает определенного согласованного порога (например, 25 баллов), он переходит к следующему этапу в маркетинговой воронке, инициируя дополнительные действия по воспитанию. .

Подсчет лидов помогает маркетинговым командам расставлять приоритеты для своего времени и усилий, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций в их деятельность и увеличить конверсию лидов, сосредотачиваясь только на тех лидах, которые могут конвертироваться. Но только в последние годы методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, позволили прогнозировать лиды с более высоким уровнем точности.

До того, как стало возможным моделирование склонностей с помощью искусственного интеллекта, команды вручную присваивали оценку каждому интересу на основе субъективной оценки того, что может означать определенное действие. Например, маркетолог решит, что загрузка электронной книги более информативна, чем чтение сообщения в блоге, и приписывает этому действию более высокую ценность. Они также могут учитывать другие известные данные, такие как возраст, пол, должность и прошлые взаимодействия.

Хотя традиционные методы оценки потенциальных клиентов позволяли командам отсеивать слабых потенциальных клиентов, они не помогали определять лучших. Подсчет баллов был субъективным и произвольным, и не коренился в науке о данных. Это также было очень трудоемким процессом, требующим большого количества исследований и электронных таблиц.

Платформы CRM и автоматизации маркетинга (MA) позже помогли командам обогатить объем и качество данных о потенциальных клиентах и ​​клиентах, а также автоматизировали процесс скоринга. Платформы MA, такие как Marketo и Eloqua, позволили отслеживать поведение людей в сети и собирать определенные типы неявной информации, которую затем можно было анализировать вместе с явными данными, такими как демографические данные и загрузки.

Результаты были многообещающими. MarketingSherpa писал об одной организации, которая использовала элементарную оценку потенциальных клиентов в 2012 году и увидела 79% -ное увеличение количества потенциальных клиентов. Однако без искусственного интеллекта маркетологам все равно нужно было тратить время на изучение потенциальных клиентов, прежде чем они смогут устранить тех, которые с меньшей вероятностью конвертируются.

Подсчет результатов AI Super-Charges

Моделирование предрасположенности к покупке позволяет маркетологам с большей точностью предсказать, какие действия потенциальные клиенты с наибольшей вероятностью предпримут в ответ на маркетинг.

Модели склонности к покупке используют алгоритмы машинного обучения для выявления тенденций и закономерностей в наборах данных, которые невозможно увидеть человеческим глазом. Они вместе анализируют данные из CRM-систем, платформ MA, комментариев в социальных сетях и других источников, чтобы получить более полное и полное представление о покупательском поведении человека. И, как следует из названия, алгоритмы машинного обучения будут изучать и корректировать результаты на основе новых данных по мере их поступления в систему, что позволяет прогнозам со временем становиться все более точными.

Поскольку они основаны на данных и статистике, модели склонности к покупке учитывают как неявную, так и явную информацию и устраняют субъективность традиционных методов оценки потенциальных клиентов, позволяя делать более широкий набор прогнозов. Они могут определить общие черты среди потенциальных клиентов, которые уже совершили конверсию, и тех, которые еще не совершили конверсию, а также общие черты среди клиентов, которые приобрели определенные продукты или услуги, когда они решили совершить покупку, и т. Д. Они даже могут предсказать, откажется ли клиент от подписки на рассылку или вообще перестанет пользоваться продуктом или услугой.

Вооруженные знаниями о том, насколько вероятно, что кто-то совершит определенное действие, маркетинговые группы могут сосредоточить ресурсы на конкретных потенциальных клиентах и ​​разработать контент и обмен сообщениями, которые сделают взаимодействие с ними более значимым и плодотворным.

Показывайте результаты с точностью

Использование модели оценки потенциальных клиентов на основе искусственного интеллекта может помочь вам убедиться, что ваша команда продаж тратит большую часть своего времени на воспитание потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью станут клиентами, устраняя при этом трудоемкие ручные задачи и догадки, связанные с разработкой целевых кампаний и контента. Но готовое решение для оценки потенциальных клиентов или прогнозной аналитики может не оправдать ваших ожиданий. Это потому, что каждая маркетинговая организация и каждая целевая аудитория уникальны. Специальная модель склонности к покупке часто может дать более точные результаты.