Trendy Big Data: stan sprzedaży w 2018 r.

Jakie były wiodące trendy big data w 2017 roku? Od sztucznej inteligencji (AI) po integrację danych, istniało kilka koncepcji i technologii, które urzekły branżę i popchnęły ją do przodu. Być może nic nie było tak duże i wszechstronne jak automatyzacja, która wpłynęła na wszystko, od ustalania priorytetów, po dostarczanie coraz dokładniejszych, kontekstowych danych o potencjalnych klientach. Jednak wraz z początkiem nowego roku zwracamy wzrok w przyszłość – i stan sprzedaży w przyszłym roku.

W tym roku igłę ponownie wbije szeroko pojęta idea automatyzacji. W miarę dojrzewania uczenia maszynowego organizacje będą wykorzystywać te narzędzia do udoskonalania strategii gromadzenia danych. Podobnie dane technologiczne pomogą zespołom identyfikować nowe rynki i podejmować świadome decyzje biznesowe. Wreszcie, analityka predykcyjna umożliwi zespołom przedefiniowanie tego, co uważają za „złotego klienta”.

Chcesz dowiedzieć się więcej? Przyjrzyjmy się naszym prognozom dotyczącym największych trendów, jakie zobaczymy w 2018 roku.

Ale najpierw „szybka” definicja big data.

Co więc oznacza big data w 2018 roku? Szczerze mówiąc, nie ma powszechnie akceptowanej definicji. Artykuł z magazynu Forbes z 2014 r. zatytułowany „12 definicji Big Data: co jest twoje?” śledzi pochodzenie terminu. Po raz pierwszy udokumentowany w 1997 r. i spopularyzowany w 2008 r. termin przeszedł sporą transformację. Badanie McKinsey & Company z 2011 r. idzie o krok dalej w tej kontrowersyjnej historii i definiuje duże zbiory danych jako „zestawy danych, których rozmiar wykracza poza możliwości typowego oprogramowania bazodanowego do przechwytywania, przechowywania, zarządzania i analizowania”. Badanie przechodzi do twierdzenia, że ​​definicja jest „celowo subiektywna” i różni się w zależności od rozmiaru i zastosowania zbiorów danych.

Co to wszystko oznacza – i co to oznacza w 2018 roku?

Po pierwsze, termin „duże zbiory danych” jest mylący, a słowo „duże” jest źródłem problemu. W 2018 roku termin faktycznie oznacza odmienne pola danych. Od zewnętrznych i wewnętrznych do nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych, big data próbuje zrozumieć wiele źródeł danych. Big data to świetny sposób na posiadanie wszystkich danych, których możesz potrzebować — i jest to jeszcze lepszy sposób na upewnienie się, że widzisz dane, których nie mógłbyś inaczej.

Jednym z największych trendów, jakie zobaczymy w tym roku, jest przedefiniowanie przez firmy, czym są big data i jak je gromadzą. W przeszłości mentalność firm polegała na zbieraniu jak największej ilości danych. To skutecznie pozostawiło im za dużo danych i wkrótce zdali sobie sprawę, że nie muszą wiedzieć wszystkiego o potencjalnym kliencie. W rzeczywistości, według danych z 2015 roku, 53 procent menedżerów sprzedaży stwierdziło, że czuje się przytłoczonych ilością swoich danych, a 38 procent przyznało, że nie wiedziało, co zrobić z danymi, gdy już je otrzymali.

To prawda, że ​​wiele firm ma za dużo danych. Dlatego zamiast zbierać więcej danych, firmy muszą doskonalić i udoskonalać proces gromadzenia danych. Wymaga to od zespołów sprzedaży znalezienia narzędzi — lub wykwalifikowanych osób — które pomogą im w interpretacji danych. W związku z tym, aby odnieść sukces w nadchodzącym roku, firmy muszą wykorzystać odpowiednią technologię i zautomatyzować strategie gromadzenia danych. Poniżej znajdują się trzy technologie, które pomogą napędzać te trendy dotyczące dużych zbiorów danych.

1. Uczenie maszynowe

Jak już wspomnieliśmy, jednym z najbardziej obiecujących trendów Big Data w tym roku jest automatyzacja procesu gromadzenia danych — i przewidujemy, że ten rok będzie ogromnym wydarzeniem dla uczenia maszynowego. Aby zrozumieć, na jakim etapie się znajdujemy, najpierw zastanówmy się, w jaki sposób dane były zbierane na przestrzeni czasu. W przeszłości proces zazwyczaj wymagał od przedstawiciela ręcznego wprowadzania danych do CRM. To z natury tworzyło stronniczość, ponieważ proces ten zawierał element subiektywności.

Algorytmy uczenia maszynowego usprawniają ten proces, analizując z góry określone czynniki i eliminując pracę ręczną. Na przykład analizy zamiany mowy na tekst stały się w ostatnich latach coraz bardziej niezawodne. Narzędzia te umożliwiają przedstawicielom analizowanie tego, co zostało powiedziane podczas rozmowy sprzedażowej i porównywanie tego z jej wynikiem. Firmy takie jak Gong, Chorus i ExecVision już teraz wprowadzają narzędzia do paradygmatu zamiany mowy na tekst i czynią go widocznym dla organizacji.

Ostatecznie standaryzacja gromadzenia danych usuwa przeczucia, a automatyzacja procesów klasyfikacji i gromadzenia usuwa z równania element ludzki. Ponieważ dostawcy technologii uczenia maszynowego nie mają żadnego interesu poza poprawą dokładności swoich systemów, takie podejście zapewnia menedżerom sprzedaży obiektywny przegląd stanu ich potoku.

2. Dane technologiczne

Firmy od dawna polegają na danych demograficznych i firmograficznych, aby lepiej zrozumieć swoją bazę klientów. Wykorzystując te dane, marketerzy konsumenci mogą dostosowywać komunikaty do takich atrybutów, jak wiek, płeć i dochód gospodarstwa domowego. Chociaż te atrybuty nadal obowiązują w 2018 r., zespoły sprzedaży mogą wykorzystać dane technologiczne, aby zwiększyć swoje wysiłki. Analizując stos technologiczny firmy, dane technologiczne pomagają menedżerom sprzedaży określić, jakich narzędzi i technologii używa potencjalny klient.

Narzędzia technologiczne umożliwiają zespołom sprzedaży głębsze zrozumienie swoich klientów. Ta technologia skanuje Internet w celu tworzenia zewnętrznych profili internetowych i sieciowych, w oparciu o wszystko, od narzędzi do zarządzania projektami, przez CRM, po narzędzia do automatyzacji marketingu. Daje to organizacji szansę na zaangażowanie się w ukierunkowane rozmowy sprzedażowe z potencjalnymi klientami i ustalenie, czy ich rozwiązania i oferty są idealnie dopasowane.

Kiedy przedstawiciele zrozumieją technologię, z której korzystają ich potencjalni klienci, mogą prowadzić bardziej świadome rozmowy. Ta wiadomość może być dostosowana do rzeczywistych bolączek potencjalnych klientów. Zespoły mogą również identyfikować nowe rynki i podejmować świadome decyzje dotyczące rozwoju biznesu i planowania produktów.

3. Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna nie jest obca trendom, jak Inc. nazwała to w przeszłości kolejną wielką rzeczą. Narzędzia te wykorzystują eksplorację danych, uczenie maszynowe i statystyki do przewidywania potencjalnych klientów i potencjalnych klientów — oraz ilustrują najlepsze sposoby ich angażowania. Modele predykcyjne składają się z czynników wpływających na przyszłe wyniki, takich jak wielkość firmy, cykl sprzedaży i historia zakupów. Chociaż istnieją dziesiątki różnych narzędzi analitycznych, w końcu są to zasadniczo pulpity nawigacyjne, które zapewniają firmom szybki wgląd w stan lub kondycję ich programów oraz wizualizują aktywność i trendy.

Historycznie, analityka predykcyjna została zbudowana wokół idei prognozowania lub informowania biznesu, co się stanie. Analityka predykcyjna musi wyjść poza przedstawianie firmom teoretycznych informacji i ilustrowanie tego, co może się wydarzyć w oparciu o kombinację różnych atrybutów — a następnie, co najważniejsze, w jaki sposób firmy mogą osiągnąć te wyniki. W 2018 r. firmy muszą nauczyć się korzystać z logiki predykcyjnej, aby zrozumieć, co ma największy wpływ na pożądane wyniki, niezależnie od tego, czy jest to liczba sprzedaży, cena, czy inne atrybuty.

Jednym z najbardziej obiecujących trendów Big Data, jakie zaobserwowaliśmy w przypadku analiz predykcyjnych, jest koncepcja klastrowania. W przeszłości firmy wykorzystywały pojedyncze atrybuty do identyfikacji jednego złotego klienta. Jednak firmy mogą mieć pięć lub sześć różnych typów lub odmian złotego klienta. W 2018 r. analizy predykcyjne mogą być wykorzystywane do grupowania danych demograficznych, aby rozszerzyć ideę idealnych klientów, tak aby organizacje mogły identyfikować ważne leady. Pomaga im również uniknąć przeoczenia potencjalnych klientów, których mogli przegapić w przeszłości.

Big Data w akcji

Automatyzacja i analityka pomagają organizacjom lepiej osiągnąć 360-stopniowy widok potencjalnych klientów. Organizacje odnoszące sukcesy, które stosują narzędzia uczenia maszynowego, dane technologiczne i analizy predykcyjne, w pełni wykorzystują swoje wysiłki. Na przykład zbieranie danych technologicznych na temat potencjalnych klientów i łączenie ich z analizą predykcyjną może pomóc zilustrować, jakich narzędzi używają potencjalni klienci i jak dostosować rozmowy sprzedażowe do sprawdzonych technik i trendów.

Integracja przyszłościowej technologii może pomóc w zapewnieniu pełnego obrazu Twoich klientów. Wiedza o tym, jak skonsolidować i uporządkować dane, nie tylko oszczędza czas i pieniądze, ale także zmniejsza bóle głowy. Jednak automatyzacja nie następuje z dnia na dzień. Wymaga konfiguracji i ustalonego podejścia – a zdecydowanie wymaga dokładnych danych. Badania przeprowadzone przez Aberdeen pokazują, że najlepsze w swojej klasie organizacje „inwestują w dokładność danych dotyczących zachowania swoich potencjalnych klientów i klientów”.

Prawidłowo wykonane strategie gromadzenia danych umożliwiają zespołom wdrażanie spersonalizowanych, dostosowanych strategii opartych na rzeczywistych wglądach, które przynoszą rzeczywiste wyniki. Prawdopodobnie chcesz wejść na nowe rynki, segmenty i regiony. W dzisiejszych czasach jednak zdobywanie dokładnych informacji o rynku może być żmudne i czasochłonne.

Jak więc przygotować swoją organizację na big data?

Zlecanie działań sprzedażowych ekspertom pomaga uprościć ten proces, ożywiając dane — dzięki czemu możesz śledzić ważne trendy, analizować lojalność i oceniać całą strategię docierania do klientów. Dzięki wykorzystaniu najnowszych technologii i narzędzi, rozwiązania sprzedażowe zlecane na zewnątrz zapewniają wgląd w to, co dokładnie sprawia, że ​​Twoi najlepsi klienci odnoszą sukcesy. Eksperci ci zapewniają również analizy i raporty, aby ocenić potrzeby programu, dzięki czemu Twoja organizacja może podejmować decyzje biznesowe, które przynoszą przewidywalne, powtarzalne wyniki.

MarketStar dostarcza naszym klientom realne, wymierne wyniki od 1988 roku (30 lat!). Nasza szeroka gama rozwiązań dostarczyła solidnych danych, które są podstawą każdego udanego programu sprzedaży. Umożliwiamy zespołom wdrożenie dedykowanej siły roboczej w ułamku czasu, ale ze wzrostem jakości. Nasze outsourcingowe rozwiązania sprzedażowe umożliwiają organizacjom przekształcenie ważnych danych w realne liczby.

Ponadto pozostajemy na bieżąco z trendami dotyczącymi dużych zbiorów danych, dzięki czemu możesz odnieść sukces w 2018 r. — i później.

Ten artykuł został napisany przy udziale Kyle'a Richardsona i Paula Browna.