Büyük Veri Trendleri: 2018'de Satışların Durumu

2017'de önde gelen büyük veri trendleri nelerdi? Yapay zekadan (AI) veri entegrasyonuna kadar, sektörü büyüleyen ve ileriye götüren birkaç kavram ve teknoloji vardı. Belki de hiçbir şey otomasyon kadar büyük ve kapsamlı değildi, bu da her şeyi önceliklendirmeden giderek daha doğru, bağlamsal potansiyel veriler sağlamaya kadar etkiledi. Ancak yeni yıl başlarken bakışlarımızı geleceğe ve gelecek yıldaki satışların durumuna çeviriyoruz.

Otomasyonun büyük resmi fikri bu yıl yine dikkatleri üzerine çekecek. Makine öğrenimi olgunlaşmaya devam ettikçe, kuruluşlar veri toplama stratejilerini geliştirmek için bu araçlardan yararlanacak. Benzer şekilde, teknolojik veriler ekiplerin yeni pazarları belirlemesine ve bilinçli iş kararları almasına yardımcı olacaktır. Son olarak, tahmine dayalı analitik, ekiplerin "altın müşteri" olarak gördüklerini yeniden tanımlamasına olanak tanıyacak.

Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? 2018'de göreceğimiz en büyük trendler için tahminlerimizi gözden geçirelim.

Ama önce, büyük verinin "hızlı" bir tanımı.

Peki, 2018'de büyük veri ne anlama geliyor? Dürüst olmak gerekirse, yaygın olarak kabul edilen bir tanım yoktur. Forbes'tan “12 Büyük Veri Tanımı: Sizinki Ne?” başlıklı 2014 tarihli bir makale. terimin kökenlerinin izini sürer. İlk olarak 1997'de belgelenen ve 2008'de popüler hale gelen terim, oldukça dönüşüm geçirdi. 2011 tarihli bir McKinsey & Company araştırması, bu tartışmalı geçmişi bir adım öteye taşıyor ve büyük veriyi "boyutu tipik veritabanı yazılım araçlarının yakalama, depolama, yönetme ve analiz etme yeteneğinin ötesinde olan veri kümeleri" olarak tanımlıyor. Çalışma, tanımın “kasıtlı olarak öznel” olduğunu ve veri setlerinin boyutuna ve uygulamasına göre farklılık gösterdiğini iddia etmeye devam ediyor.

Peki, tüm bunlar ne anlama geliyor ve 2018'de ne anlama geliyor?

Öncelikle, "büyük veri" terimi yanlış bir adlandırmadır ve "büyük" kelimesi sorunun köküdür. 2018'de, terim etkin bir şekilde farklı veri alanları anlamına gelir. Büyük veri, harici ve dahiliden yapılandırılmamış ve yapılandırılmışa kadar çok sayıda veri kaynağını anlamlandırmaya çalışır. Büyük veri, ihtiyaç duyabileceğiniz tüm verilere sahip olmanın harika bir yoludur ve aksi halde göremeyeceğiniz verileri gördüğünüzden emin olmanın daha da iyi bir yoludur.

Bu yıl göreceğimiz en büyük trendlerden biri, işletmelerin büyük verinin ne olduğunu ve onu nasıl topladıklarını yeniden tanımlaması olacak. Geçmişte, işletmeler için zihniyet mümkün olduğu kadar çok veri toplamaktı. Bu onlara çok fazla veri bıraktı ve kısa süre sonra bir potansiyel müşteri hakkında her küçük şeyi bilmeleri gerekmediğini anladılar. Aslında, 2015 verilerine göre, satış yöneticilerinin yüzde 53'ü, verilerinin hacminden bunaldığını hissetti ve yüzde 38'i, verileri elde ettikten sonra ne yapacaklarını bilemediklerini itiraf etti.

Birçok şirketin çok fazla veriye sahip olduğu doğrudur. Bu nedenle, işletmeler daha fazla veri toplamak yerine, veri toplama sürecini geliştirmeli ve geliştirmelidir. Bu, satış ekiplerinin verileri yorumlamalarına yardımcı olacak araçlar veya yetenekli kişiler bulmasını gerektirir. Bu bağlamda, önümüzdeki yılda başarılı olmak için işletmelerin doğru teknolojiden yararlanmaları ve veri toplama stratejilerini otomatikleştirmeleri gerekiyor. Aşağıda, bu büyük veri trendlerini yönlendirmeye yardımcı olacak üç teknoloji bulunmaktadır.

1. Makine Öğrenimi

Yinelediğimiz gibi, yılın en umut verici büyük veri trendlerinden biri veri toplama sürecini otomatikleştirmek ve bu yılın makine öğrenimi için çok büyük olacağını tahmin ediyoruz. Nerede olduğumuzu anlamak için önce verilerin zaman içinde toplanma şeklini ele alalım. Geçmişte, süreç genellikle bir temsilcinin verileri bir CRM'ye manuel olarak girmesini gerektiriyordu. Süreçte bir öznellik unsuru olduğu için bu, doğası gereği bir önyargı yarattı.

Makine öğrenimi algoritmaları, önceden belirlenmiş faktörleri analiz ederek ve manuel çalışmayı ortadan kaldırarak bu süreci kolaylaştırır. Örneğin, konuşmadan metne analitiği son yıllarda giderek daha güvenilir hale geldi. Bu araçlar, temsilcilerin bir satış görüşmesi sırasında söylenenleri analiz etmesini ve sonucuyla karşılaştırmasını sağlar. Gong, Chorus ve ExecVision gibi şirketler şimdiden konuşmadan metne paradigmasının üstüne araçlar koyuyor ve bunu kuruluşlar için görünür hale getiriyor.

Sonuç olarak, veri toplamanın standartlaştırılması içgüdüsel duyguları ortadan kaldırır ve sınıflandırma ve toplama süreçlerini otomatikleştirmek insan unsurunu denklemden çıkarır. Makine öğrenimi teknolojisi satıcılarının sistemlerinin doğruluğunu geliştirmekten başka bir çıkarı olmadığı için, bu yaklaşım satış yöneticilerine boru hatlarının sağlığına ilişkin nesnel bir genel bakış sağlar.

2. Teknolojik Veriler

İşletmeler, müşteri tabanlarını daha iyi anlamak için uzun süredir demografiye ve firma grafiğine güveniyor. Tüketici pazarlamacıları bu verilerden yararlanarak mesajları yaş, cinsiyet ve hane geliri gibi özelliklere göre uyarlayabilir. Bu özellikler 2018'de hala geçerli olsa da, satış ekipleri çabalarını artırmak için teknoloji verilerinden yararlanabilir. Teknolojik veriler, bir şirketin teknoloji yığınını analiz ederek, satış yöneticilerinin potansiyel müşterinin hangi araçları ve teknolojileri kullandığını tanımlamasına yardımcı olur.

Teknolojik araçlar, satış ekiplerinin müşterilerini daha iyi anlamalarını sağlar. Bu teknoloji, proje yönetimi araçlarından CRM'ye ve pazarlama otomasyon araçlarına kadar her şeye dayalı olarak harici web ve ağ profilleri oluşturmak için interneti tarar. Bu, bir kuruluşa, potansiyel müşterilerle hedeflenen satış çağrılarına katılma ve çözümlerinin ve tekliflerinin ideal bir uyum olup olmadığını belirleme şansı sunar.

Temsilciler, müşteri adaylarının kullandığı teknolojiyi anladıklarında, daha bilinçli konuşmalar yapabilirler. Bu mesajlaşma, potansiyel müşterilerin gerçek hayattaki acı noktalarına göre uyarlanabilir. Ekipler ayrıca yeni pazarlar belirleyebilir ve bilinçli iş geliştirme ve ürün planlama kararları alabilir.

3. Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, Inc.'in geçmişte bir sonraki büyük şey olarak adlandırdığı gibi, trendlere yabancı değil. Bu araçlar, olası satışları ve beklentileri tahmin etmek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiklerden yararlanır ve bunlarla etkileşime geçmenin en iyi yollarını gösterir. Tahmine dayalı modeller, şirket büyüklüğü, satış döngüsü ve satın alma geçmişi gibi gelecekteki sonuçları etkileyen faktörlerden oluşur. Düzinelerce farklı analiz aracı olsa da, sonuçta bunlar, işletmelere programlarının durumuna veya durumuna hızlı bir bakış sağlayan ve aktivite ve eğilimleri görselleştiren gösterge tablolarıdır.

Tarihsel olarak, tahmine dayalı analitik, tahmin etme veya işletmeye ne olacağını söyleme fikri etrafında inşa edilmiştir. Tahmine dayalı analitik, işletmelere teorik bilgi vermenin ötesine geçmeli ve farklı özelliklerin bir kombinasyonuna dayanarak neler olabileceğini ve daha sonra en önemlisi, işletmelerin bu sonuçları nasıl gerçekleştirebileceğini göstermelidir. 2018'de işletmeler, ister satış sayısı, ister fiyat veya diğer özellikler olsun, istenen sonuçlar üzerinde en büyük etkiye sahip olanı anlamak için tahmine dayalı mantığı kullanmayı öğrenmelidir.

Tahmine dayalı analitikte gördüğümüz en umut verici büyük veri trendlerinden biri, kümeleme kavramıdır. Geçmişte, işletmeler tek bir altın müşteriyi tanımlamak için tek özellikler kullanırdı. Bununla birlikte, işletmelerin beş veya altı farklı altın müşteri türü veya varyasyonu olabilir. 2018'de, kuruluşların önemli müşteri adaylarını belirleyebilmeleri için ideal müşteri fikrini genişletmek için demografiyi kümelemek için tahmine dayalı analitik kullanılabilir. Ayrıca geçmişte kaçırmış olabilecekleri potansiyel müşterileri gözden kaçırmamalarına da yardımcı olur.

Büyük Veri İş Başında

Otomasyon ve analitik, kuruluşların 360 derecelik müşteri adayları görünümünü daha iyi elde etmesine yardımcı olur. Makine öğrenimi araçlarını, teknolojik verileri ve tahmine dayalı analitiği uygulayan başarılı kuruluşlar, çabalarının çoğunu yapar. Örneğin, potansiyel müşteriler hakkında teknolojik veriler toplamak ve bunları tahmine dayalı analitikle birleştirmek, liderlerin hangi araçları kullandığını ve satış konuşmalarının kanıtlanmış teknikler ve eğilimler etrafında nasıl uyarlanacağını göstermeye yardımcı olabilir.

İleri görüşlü teknolojiyi entegre etmek, müşterilerinizin eksiksiz bir görünümünü sağlamaya yardımcı olabilir. Verilerin nasıl birleştirileceğini ve düzenleneceğini bilmek yalnızca zamandan ve paradan tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda baş ağrılarını da azaltır. Ancak, otomasyon bir gecede gerçekleşmez. Kurulum ve yerleşik bir yaklaşım gerektirir ve kesinlikle doğru veriler gerektirir. Aberdeen'den yapılan araştırmalar, sınıfının en iyisi kuruluşların "beklentileri ve müşterilerin davranışları etrafında veri doğruluğuna yatırım yaptığını" gösteriyor.

Doğru şekilde yürütüldüğünde, veri toplama stratejileri, ekiplerin gerçek sonuçlar veren gerçek içgörülere dayalı kişiselleştirilmiş, özelleştirilmiş stratejiler uygulamasını sağlar. Muhtemelen yeni pazarlara, segmentlere ve coğrafyalara girmek istiyorsunuz. Ancak bu günlerde doğru pazar istihbaratı elde etmek sıkıcı ve zaman alıcı olabilir.

Peki, kuruluşunuzu büyük verilere nasıl hazır hale getirebilirsiniz?

Satış çabalarınızı uzmanlara dış kaynak sağlamak, verilerinizi hayata geçirerek bu süreci basitleştirmeye yardımcı olur; böylece önemli eğilimleri izleyebilir, bağlılığı analiz edebilir ve tüm erişim stratejinizi değerlendirebilirsiniz. En son teknoloji ve araçları birleştirerek, dış kaynaklı satış çözümleri, en iyi performans gösterenlerinizi tam olarak neyin başarılı kıldığı konusunda görünürlük sağlar. Bu uzmanlar ayrıca program ihtiyaçlarınızı değerlendirmek için analitik ve raporlama sağlar, böylece organizasyonunuz öngörülebilir, tekrarlanabilir sonuçlar üreten iş kararları alabilir.

MarketStar, 1988'den beri (30 yıl!) müşterilerimize gerçek, somut sonuçlar sağladı. Geniş kapsamlı çözümlerimiz, herhangi bir başarılı satış programı için temel oluşturan sağlam veriler sağlamıştır. Ekiplerin, zamanın küçük bir bölümünde, ancak kaliteyi artırarak özel bir iş gücü dağıtmalarını sağlıyoruz. Dış kaynaklı satış çözümlerimiz, kuruluşların önemli verileri uygulanabilir sayılara dönüştürmesini sağlar.

Ayrıca, 2018'de ve sonrasında başarılı olabilmeniz için büyük veri trendlerini yakından takip ediyoruz.

Bu makale Kyle Richardson ve Paul Brown'ın katkılarıyla yazılmıştır.