Tendințe Big Data: Starea vânzărilor în 2018

Care au fost principalele tendințe de date mari în 2017? De la inteligența artificială (AI) la integrarea datelor, au existat mai multe concepte și tehnologii care au captivat industria și au condus-o înainte. Poate că nimic nu a fost la fel de mare și cuprinzător ca automatizarea, care a influențat totul, de la prioritizarea clienților potențiali până la furnizarea de date din ce în ce mai precise și contextuale despre prospect. Cu toate acestea, pe măsură ce noul an începe, ne îndreptăm privirea către viitor – și starea vânzărilor în anul următor.

Ideea de ansamblu a automatizării va conduce din nou acul în acest an. Pe măsură ce învățarea automată continuă să se maturizeze, organizațiile vor folosi aceste instrumente pentru a-și perfecționa strategiile de colectare a datelor. În mod similar, datele tehnografice vor ajuta echipele să identifice noi piețe și să ia decizii de afaceri informate. În cele din urmă, analiza predictivă va permite echipelor să redefinească ceea ce ei consideră a fi „clientul de aur”.

Ești interesat să afli mai multe? Să ne revizuim previziunile pentru cele mai mari tendințe pe care le vom vedea în 2018.

Dar mai întâi, o definiție „rapidă” a datelor mari.

Deci, ce înseamnă big data în 2018? Sincer să fiu, nu există o definiție larg acceptată. Un articol din 2014 de la Forbes intitulat „12 definiții de date mari: ce este al tău?” urmărește originile termenului. Documentat pentru prima dată în 1997 și popularizat în 2008, termenul a suferit o transformare destul de mare. Un studiu McKinsey & Company din 2011 duce această istorie controversată cu un pas mai departe și definește big data ca „seturi de date a căror dimensiune depășește capacitatea instrumentelor tipice de software pentru baze de date de a captura, stoca, gestiona și analiza”. Studiul continuă să susțină că definiția este „intenționat subiectivă” și diferă în funcție de dimensiunea și aplicarea seturilor de date.

Deci, ce înseamnă toate acestea - și ce înseamnă în 2018?

În primul rând, termenul „big data” este o denumire greșită, cuvântul „big” servind drept rădăcină a problemei. În 2018, termenul înseamnă efectiv domenii disparate de date. De la extern și intern până la nestructurat și structurat, big data încearcă să dea sens numeroaselor surse de date. Big Data este o modalitate excelentă de a avea toate datele de care ai putea avea nevoie - și este o modalitate și mai bună de a te asigura că vezi date pe care altfel nu le-ai avea.

Una dintre cele mai mari tendințe pe care le vom vedea în acest an este redefinirea afacerilor ce sunt datele mari și cum le adună. În trecut, mentalitatea afacerilor era de a colecta cât mai multe date posibil. Acest lucru le-a lăsat efectiv cu prea multe date și în curând și-au dat seama că nu trebuie să știe fiecare lucru mic despre un prospect. De fapt, conform datelor din 2015, 53% dintre managerii de vânzări au spus că se simt copleșiți de volumul datelor lor, iar 38% au recunoscut că nu știu ce să facă cu datele odată ce le-au primit.

Este adevărat că multe companii au prea multe date. Prin urmare, în loc să colecteze mai multe date, companiile trebuie să-și perfecționeze procesul de colectare a datelor. Acest lucru necesită ca echipele de vânzări să găsească instrumente – sau persoane calificate – care să le ajute să interpreteze datele. În acest sens, pentru a reuși în anul care vine, companiile trebuie să folosească tehnologia potrivită și să-și automatizeze strategiile de colectare a datelor. Mai jos sunt trei tehnologii care vor ajuta la impulsionarea acestor tendințe de date mari.

1. Învățare automată

După cum am reiterat, una dintre cele mai promițătoare tendințe de date mari ale anului este automatizarea procesului de colectare a datelor și anticipăm că acest an va fi imens pentru învățarea automată. Pentru a înțelege unde ne aflăm, să luăm în considerare mai întâi modul în care datele au fost colectate de-a lungul timpului. În trecut, procesul necesita, în general, un reprezentant pentru a introduce manual datele într-un CRM. Acest lucru a creat în mod inerent o părtinire, deoarece a existat un element de subiectivitate în proces.

Algoritmii de învățare automată simplifică acest proces analizând factori predeterminați și eliminând munca manuală. De exemplu, analiza discursului în text a devenit din ce în ce mai fiabilă în ultimii ani. Aceste instrumente permit reprezentanților să analizeze ceea ce a fost spus în timpul unui apel de vânzări și să le compare cu rezultatul acestuia. Companii precum Gong, Chorus și ExecVision pun deja instrumente peste paradigma vorbirii în text și o fac vizibilă pentru organizații.

În cele din urmă, standardizarea colectării datelor îndepărtează sentimentele, iar automatizarea proceselor de clasificare și colectare elimină elementul uman din ecuație. Deoarece furnizorii de tehnologie de învățare automată nu au niciun interes personal în afară de îmbunătățirea acurateței sistemelor lor, această abordare oferă managerilor de vânzări o privire de ansamblu obiectivă asupra stării de sănătate a conductei lor.

2. Date tehnografice

Companiile s-au bazat mult timp pe datele demografice și firmografice pentru a-și înțelege mai bine baza de clienți. Utilizând aceste date, agenții de marketing pentru consumatori pot adapta mesajele în funcție de atribute precum vârsta, sexul și venitul gospodăriei. Deși aceste atribute sunt încă aplicabile în 2018, echipele de vânzări pot folosi datele tehnologice pentru a-și spori eforturile. Analizând stiva de tehnologie a unei companii, datele tehnografice îi ajută pe managerii de vânzări să definească ce instrumente și tehnologii folosește un prospect.

Instrumentele tehnografice permit echipelor de vânzări să aprofundeze înțelegerea lor despre clienții lor. Această tehnologie scanează internetul pentru a construi profiluri externe de web și de rețea, bazate pe orice, de la instrumente de management de proiect la CRM la instrumente de automatizare a marketingului. Aceasta prezintă o organizație cu șansa de a se angaja în apeluri de vânzări direcționate cu potențiali și de a determina dacă soluțiile și ofertele acestora se potrivesc ideal.

Când reprezentanții înțeleg tehnologia pe care o folosesc clienții potențiali, pot avea conversații mai informate. Acest mesaj poate fi adaptat în funcție de punctele dureroase din viața reală a potențialilor potențiali. De asemenea, echipele pot identifica noi piețe și pot lua decizii informate privind dezvoltarea afacerii și planificarea produselor.

3. Analiza predictivă

Analiza predictivă nu este străină de tendințe, așa cum Inc. a numit-o următorul lucru important în trecut. Aceste instrumente utilizează data mining, învățarea automată și statistici pentru a prezice clienții potențiali și potențialii și pentru a ilustra cele mai bune modalități de a le implica. Modelele predictive constau din factori care influențează rezultatele viitoare, cum ar fi dimensiunea companiei, ciclul de vânzări și istoricul achizițiilor. Deși există zeci de instrumente de analiză diferite, în cele din urmă, acestea sunt în esență tablouri de bord care oferă companiilor o privire rapidă asupra stării sau stării programelor lor și vizualizează activitatea și tendințele.

Din punct de vedere istoric, analiza predictivă a fost construită în jurul ideii de a prognoza sau de a spune afacerilor ce se va întâmpla. Analiza predictivă trebuie să treacă dincolo de a spune companiilor ceea ce se poate întâmpla pe baza unei combinații de diferite atribute și apoi, cel mai important, modul în care companiile pot face ca aceste rezultate să se întâmple. În 2018, companiile trebuie să învețe să folosească logica predictivă pentru a înțelege ce are cel mai mare impact asupra rezultatelor dorite, fie că este vorba despre numărul de vânzări, prețul sau alte atribute.

Una dintre cele mai promițătoare tendințe de date mari pe care le-am văzut cu analiza predictivă este conceptul de clustering. În trecut, companiile foloseau atribute unice pentru a identifica un client de aur. Cu toate acestea, companiile pot avea cinci sau șase tipuri diferite sau variații ale unui client de aur. În 2018, analiza predictivă poate fi utilizată pentru a grupa datele demografice pentru a extinde ideea de clienți ideali, astfel încât organizațiile să poată identifica clienții potențiali care contează. De asemenea, îi ajută să evite trecerea cu vederea pistelor pe care le-au ratat în trecut.

Big Data în acțiune

Automatizarea și analiza ajută organizațiile să obțină mai bine o vedere de 360 ​​de grade asupra clienților potențiali. Organizațiile de succes care aplică instrumente de învățare automată, date tehnografice și analize predictive profită la maximum de eforturile lor. De exemplu, strângerea de date tehnografice despre clienți potențiali și cuplarea acestora cu analiza predictivă poate ajuta la ilustrarea ce instrumente folosesc clienții potențiali și cum să adapteze conversațiile de vânzări în funcție de tehnici și tendințe dovedite.

Integrarea tehnologiei avansate poate ajuta la furnizarea unei imagini complete asupra clienților dumneavoastră. A ști cum să consolidezi și să organizezi datele nu numai că economisește timp și bani, ci reduce și durerile de cap. Cu toate acestea, automatizarea nu are loc peste noapte. Necesită configurare și o abordare stabilită - și cu siguranță necesită date precise. Cercetările de la Aberdeen arată că cele mai bune organizații din clasă „investesc în acuratețea datelor în jurul comportamentului potențialilor lor și clienților”.

Atunci când sunt executate corect, strategiile de colectare a datelor permit echipelor să implementeze strategii personalizate, bazate pe informații reale care produc rezultate reale. Este probabil să căutați să intrați pe noi piețe, segmente și zone geografice. Cu toate acestea, în zilele noastre, obținerea de informații precise pe piață poate fi obositoare și consumatoare de timp.

Deci, cum vă puteți pregăti organizația pentru a fi pregătită pentru big data?

Externalizarea eforturilor de vânzări către experți ajută la simplificarea acestui proces, dându-vă date la viață, astfel încât să puteți urmări tendințele importante, să analizați loialitatea și să vă evaluați întreaga strategie de comunicare. Încorporând cele mai noi tehnologii și instrumente, soluțiile de vânzări externalizate oferă vizibilitate asupra a ceea ce face exact succesul celor mai performanti. Acești experți oferă, de asemenea, analize și rapoarte pentru a evalua nevoile programului dvs., astfel încât organizația dvs. să poată lua decizii de afaceri care produc rezultate previzibile și repetabile.

MarketStar a oferit rezultate reale, tangibile pentru clienții noștri din 1988 (30 de ani!). Gama noastră de soluții a furnizat date solide care sunt fundamentale pentru orice program de vânzări de succes. Permitem echipelor să implementeze o forță de muncă dedicată într-o fracțiune de timp, dar cu o creștere a calității. Soluțiile noastre de vânzări externalizate permit organizațiilor să convertească datele importante în numere fezabile.

În plus, rămânem la curent cu tendințele de date mari, astfel încât să puteți reuși în 2018 și mai departe.

Acest articol a fost scris cu contribuții de la Kyle Richardson și Paul Brown.