Tren Big Data: Kondisi Penjualan di 2018

Apa tren big data terkemuka di tahun 2017? Dari kecerdasan buatan (AI) hingga integrasi data, ada beberapa konsep dan teknologi yang memikat industri dan mendorongnya maju. Mungkin tidak ada yang sebesar dan mencakup otomatisasi, yang memengaruhi segalanya mulai dari memprioritaskan prospek hingga menyediakan data prospek kontekstual yang semakin akurat. Namun, saat tahun baru dimulai, kami mengalihkan pandangan kami ke masa depan—dan keadaan penjualan selama tahun depan.

Ide gambaran besar otomatisasi akan kembali mendorong jarum tahun ini. Seiring dengan semakin matangnya pembelajaran mesin, organisasi akan memanfaatkan alat ini untuk menyempurnakan strategi pengumpulan data mereka. Demikian pula, data teknografi akan membantu tim untuk mengidentifikasi pasar baru dan membuat keputusan bisnis yang tepat. Terakhir, analitik prediktif akan memungkinkan tim untuk mendefinisikan kembali apa yang mereka anggap sebagai "pelanggan emas".

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut? Mari kita tinjau prediksi kita untuk tren terbesar yang akan kita lihat di tahun 2018.

Tapi pertama-tama, definisi "cepat" dari data besar.

Jadi, apa arti big data di tahun 2018? Sejujurnya, tidak ada definisi yang diterima secara luas. Sebuah artikel tahun 2014 dari Forbes berjudul “12 Big Data Definition: What's Yours?” menelusuri asal usul istilah tersebut. Pertama kali didokumentasikan pada tahun 1997 dan dipopulerkan pada tahun 2008, istilah ini telah mengalami transformasi yang cukup besar. Studi McKinsey & Company 2011 membawa sejarah kontroversial ini satu langkah lebih jauh dan mendefinisikan data besar sebagai "set data yang ukurannya melampaui kemampuan perangkat lunak basis data biasa untuk menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis." Hasil penelitian mengklaim bahwa definisi tersebut "sengaja subjektif" dan berbeda berdasarkan ukuran dan penerapan kumpulan data.

Jadi, apa artinya semua ini—dan apa artinya di 2018?

Pertama, istilah "data besar" adalah keliru, dengan kata "besar" berfungsi sebagai akar masalah. Pada tahun 2018, istilah ini secara efektif berarti bidang data yang berbeda. Dari eksternal dan internal hingga tidak terstruktur dan terstruktur, data besar mencoba memahami berbagai sumber data. Data besar adalah cara yang bagus untuk memiliki semua data yang mungkin Anda perlukan—dan ini adalah cara yang lebih baik untuk memastikan Anda melihat data yang mungkin tidak Anda lihat sebaliknya.

Salah satu tren terbesar yang akan kita lihat tahun ini adalah bisnis mendefinisikan ulang apa itu big data dan bagaimana mereka mengumpulkannya. Di masa lalu, mentalitas bisnis adalah mengumpulkan data sebanyak mungkin. Ini secara efektif membuat mereka memiliki terlalu banyak data, dan mereka segera menyadari bahwa mereka tidak perlu mengetahui semua hal kecil tentang prospek. Faktanya, menurut data tahun 2015, 53 persen manajer penjualan mengatakan mereka merasa kewalahan dengan volume data mereka, dan 38 persen mengakui bahwa mereka tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan data setelah mereka mendapatkannya.

Memang benar bahwa banyak perusahaan memiliki terlalu banyak data. Alih-alih mengumpulkan lebih banyak data, oleh karena itu, bisnis harus mengasah dan menyempurnakan proses pengumpulan data mereka. Ini membutuhkan tim penjualan untuk menemukan alat—atau individu yang terampil—untuk membantu mereka menginterpretasikan data. Dalam hal ini, untuk berhasil di tahun mendatang, bisnis harus memanfaatkan teknologi yang tepat dan mengotomatiskan strategi pengumpulan data mereka. Di bawah ini adalah tiga teknologi yang akan membantu mendorong tren data besar ini.

1. Pembelajaran Mesin

Seperti yang telah kami tegaskan kembali, salah satu tren data besar yang paling menjanjikan tahun ini adalah otomatisasi proses pengumpulan data—dan kami memperkirakan bahwa tahun ini akan menjadi tahun yang besar untuk pembelajaran mesin. Untuk memahami di mana kita berada, pertama-tama mari kita pertimbangkan cara data dikumpulkan dari waktu ke waktu. Di masa lalu, proses umumnya membutuhkan perwakilan untuk memasukkan data secara manual ke dalam CRM. Ini secara inheren menciptakan bias, karena ada unsur subjektivitas dalam prosesnya.

Algoritme pembelajaran mesin menyederhanakan proses ini dengan menganalisis faktor-faktor yang telah ditentukan sebelumnya dan menghapus pekerjaan manual. Misalnya, analitik ucapan-ke-teks menjadi semakin andal dalam beberapa tahun terakhir. Alat-alat ini memungkinkan perwakilan untuk menganalisis apa yang dikatakan selama panggilan penjualan dan membandingkannya dengan hasilnya. Perusahaan seperti Gong, Chorus, dan ExecVision sudah menempatkan alat di atas paradigma pidato-ke-teks dan membuatnya terlihat untuk organisasi.

Pada akhirnya, standarisasi pengumpulan data menghilangkan firasat, dan mengotomatisasi proses klasifikasi dan pengumpulan menghilangkan elemen manusia dari persamaan. Karena vendor teknologi pembelajaran mesin tidak memiliki kepentingan selain meningkatkan akurasi sistem mereka, pendekatan ini memberi manajer penjualan gambaran objektif tentang kesehatan saluran mereka.

2. Data Teknologi

Bisnis telah lama mengandalkan demografi dan firmografi untuk lebih memahami basis pelanggan mereka. Dengan memanfaatkan data ini, pemasar konsumen dapat menyesuaikan pesan seputar atribut seperti usia, jenis kelamin, dan pendapatan rumah tangga. Meskipun atribut ini masih berlaku di tahun 2018, tim penjualan dapat memanfaatkan data teknologi untuk meningkatkan upaya mereka. Dengan menganalisis tumpukan teknologi perusahaan, data teknografi membantu manajer penjualan menentukan alat dan teknologi apa yang digunakan prospek.

Alat teknografi memungkinkan tim penjualan menggali lebih dalam pemahaman mereka tentang pelanggan mereka. Teknologi ini memindai internet untuk membangun profil web dan jaringan eksternal, berdasarkan segala hal mulai dari alat manajemen proyek hingga CRM hingga alat otomatisasi pemasaran. Ini memberi organisasi kesempatan untuk terlibat dalam panggilan penjualan yang ditargetkan dengan prospek dan menentukan apakah solusi dan penawaran mereka cocok.

Ketika perwakilan memahami teknologi yang digunakan prospek mereka, mereka dapat melakukan percakapan yang lebih informatif. Pesan ini dapat disesuaikan di sekitar titik kesulitan kehidupan nyata prospek. Tim juga dapat mengidentifikasi pasar baru dan membuat keputusan pengembangan bisnis dan perencanaan produk yang terinformasi.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif tidak asing dengan tren, karena Inc. menyebutnya sebagai hal besar berikutnya di masa lalu. Alat-alat ini menggunakan penambangan data, pembelajaran mesin, dan statistik untuk memprediksi prospek dan prospek—dan menggambarkan cara terbaik untuk melibatkan mereka. Model prediktif terdiri dari faktor-faktor yang mempengaruhi hasil di masa depan, seperti ukuran perusahaan, siklus penjualan, dan riwayat pembelian. Meskipun ada lusinan alat analitik yang berbeda, pada akhirnya, mereka pada dasarnya adalah dasbor yang memberikan pandangan sekilas kepada bisnis tentang status atau kondisi program mereka dan memvisualisasikan aktivitas dan tren.

Secara historis, analitik prediktif telah dibangun di sekitar gagasan peramalan, atau memberi tahu bisnis apa yang akan terjadi. Analitik prediktif harus bergerak lebih dari sekadar memberi tahu bisnis secara teoretis dan mengilustrasikan apa yang dapat terjadi berdasarkan kombinasi atribut yang berbeda—dan kemudian, yang paling penting, bagaimana bisnis dapat mewujudkan hasil ini. Pada tahun 2018, bisnis harus belajar menggunakan logika prediktif untuk memahami apa yang memiliki dampak terbesar pada hasil yang diinginkan, apakah itu jumlah penjualan, harga, atau atribut lainnya.

Salah satu tren data besar paling menjanjikan yang pernah kami lihat dengan analitik prediktif adalah konsep pengelompokan. Di masa lalu, bisnis menggunakan atribut tunggal untuk mengidentifikasi satu pelanggan emas. Namun, bisnis mungkin memiliki lima atau enam jenis, atau variasi, dari pelanggan emas yang berbeda. Pada tahun 2018, analitik prediktif dapat digunakan untuk mengelompokkan demografi untuk memperluas gagasan tentang pelanggan ideal, sehingga organisasi dapat mengidentifikasi prospek yang penting. Ini juga membantu mereka menghindari mengabaikan petunjuk yang mungkin mereka lewatkan di masa lalu.

Data Besar dalam Aksi

Otomatisasi dan analitik membantu organisasi mencapai tampilan prospek 360 derajat dengan lebih baik. Organisasi sukses yang menerapkan alat pembelajaran mesin, data teknografi, dan analitik prediktif memaksimalkan upaya mereka. Misalnya, mengumpulkan data teknografi tentang prospek dan menggabungkannya dengan analitik prediktif dapat membantu menggambarkan alat apa yang digunakan prospek dan bagaimana menyesuaikan percakapan penjualan seputar teknik dan tren yang telah terbukti.

Mengintegrasikan teknologi berpikiran maju dapat membantu memberikan pandangan lengkap tentang pelanggan Anda. Mengetahui bagaimana mengkonsolidasikan dan mengatur data tidak hanya menghemat waktu dan uang, tetapi juga mengurangi sakit kepala. Namun, otomatisasi tidak terjadi dalam semalam. Ini membutuhkan pengaturan dan pendekatan yang mapan — dan itu pasti membutuhkan data yang akurat. Penelitian dari Aberdeen menunjukkan bahwa organisasi terbaik di kelasnya “berinvestasi dalam akurasi data seputar perilaku prospek dan pelanggan mereka”.

Ketika dijalankan dengan benar, strategi pengumpulan data memungkinkan tim untuk menerapkan strategi yang dipersonalisasi dan disesuaikan berdasarkan wawasan aktual yang menghasilkan hasil aktual. Sepertinya Anda ingin memasuki pasar, segmen, dan geografi baru. Namun, akhir-akhir ini, mendapatkan intelijen pasar yang akurat bisa jadi membosankan dan memakan waktu.

Jadi, bagaimana Anda bisa mempersiapkan organisasi Anda untuk siap menghadapi big data?

Mengalihdayakan upaya penjualan Anda ke pakar membantu menyederhanakan proses ini dengan menghidupkan data Anda—sehingga Anda dapat melacak tren penting, menganalisis loyalitas, dan menilai seluruh strategi penjangkauan Anda. Dengan menggabungkan teknologi dan alat terbaru, solusi penjualan yang dialihdayakan memberikan visibilitas tentang apa yang sebenarnya membuat orang-orang berkinerja terbaik Anda berhasil. Pakar ini juga menyediakan analitik dan pelaporan untuk menilai kebutuhan program Anda, sehingga organisasi Anda dapat membuat keputusan bisnis yang menghasilkan hasil yang dapat diprediksi dan berulang.

MarketStar telah memberikan hasil nyata dan nyata bagi klien kami sejak 1988 (30 tahun!). Luasnya solusi kami telah memberikan data yang solid yang merupakan dasar untuk setiap program penjualan yang sukses. Kami memungkinkan tim untuk mengerahkan tenaga kerja yang berdedikasi dalam waktu singkat, tetapi dengan peningkatan kualitas. Solusi penjualan outsourcing kami memungkinkan organisasi untuk mengubah data penting menjadi angka yang layak.

Selain itu, kami tetap mengikuti tren big data, sehingga Anda bisa sukses di tahun 2018—dan seterusnya.

Artikel ini ditulis dengan kontribusi dari Kyle Richardson dan Paul Brown.