大数据趋势：2018 年销售状况

2017 年主要的大数据趋势是什么？ 从人工智能 (AI) 到数据集成，有多种概念和技术吸引了行业并推动行业向前发展。 也许没有什么比自动化更重要和更全面了，它影响了从确定线索的优先级到提供越来越准确的上下文前景数据的方方面面。 然而，随着新的一年开始，我们将目光转向未来——以及明年的销售状况。

自动化的大局理念将在今年再次推动。 随着机器学习的不断成熟，组织将利用这些工具来完善他们的数据收集策略。 同样，技术数据将帮助团队识别新市场并做出明智的业务决策。 最后，预测分析将使团队能够重新定义他们认为的“黄金客户”。

有兴趣了解更多信息吗？ 让我们回顾一下我们对 2018 年最大趋势的预测。

但首先，大数据的“快速”定义。

那么，大数据在 2018 年意味着什么？ 老实说，没有一个被广泛接受的定义。 福布斯 2014 年的一篇题为“12 个大数据定义：你的定义是什么？”的文章追溯该术语的起源。 该术语于 1997 年首次记录并于 2008 年普及，经历了相当大的转变。 2011 年麦肯锡公司的一项研究将这一有争议的历史更进一步，并将大数据定义为“大小超出典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析能力的数据集”。 该研究继续声称该定义是“故意主观的”，并且根据数据集的大小和应用而有所不同。

那么，这一切意味着什么——以及在 2018 年意味着什么？

首先，“大数据”一词用词不当，“大”一词是问题的根源。 在 2018 年，该术语实际上意味着不同的数据领域。 从外部和内部到非结构化和结构化，大数据试图理解众多数据源。 大数据是获取您可能需要的所有数据的好方法——它是确保您看到原本可能看不到的数据的更好方法。

今年我们将看到的最大趋势之一是企业重新定义大数据是什么以及他们如何收集大数据。 过去，企业的心态是收集尽可能多的数据。 这实际上给他们留下了太多的数据，他们很快意识到他们不需要了解潜在客户的每一件小事。 事实上，根据 2015 年的数据，53% 的销售经理表示他们对海量数据感到不知所措，38% 的销售经理承认一旦获得数据，他们不知道如何处理。

确实，许多公司拥有太多数据。 因此，企业必须磨练和完善他们的数据收集流程，而不是收集更多数据。 这需要销售团队找到工具或技术人员来帮助他们解释数据。 在这方面，要在来年取得成功，企业必须利用正确的技术并自动化其数据收集策略。 以下是有助于推动这些大数据趋势的三种技术。

1.机器学习

正如我们重申的那样，今年最有前途的大数据趋势之一是数据收集过程的自动化——我们预测今年对于机器学习来说将是巨大的。 要了解我们所处的位置，让我们首先考虑随着时间的推移收集数据的方式。 过去，该流程通常需要代表手动将数据输入 CRM。 这在本质上造成了偏见，因为该过程存在主观因素。

机器学习算法通过分析预定因素并消除手动工作来简化此过程。 例如，语音到文本的分析近年来变得越来越可靠。 这些工具使销售代表能够分析销售电话中所说的内容并将其与结果进行比较。 Gong、Chorus 和 ExecVision 等公司已经将工具置于语音到文本范式之上，并使其对组织可见。

最终，标准化数据收集消除了直觉，自动化分类和收集过程消除了等式中的人为因素。 由于机器学习技术供应商除了提高其系统的准确性之外没有任何既得利益，因此这种方法为销售经理提供了对其管道健康状况的客观概述。

2. 技术数据

长期以来，企业一直依赖人口统计数据和企业统计数据来更好地了解他们的客户群。 通过利用这些数据，消费者营销人员可以根据年龄、性别和家庭收入等属性定制信息。 虽然这些属性在 2018 年仍然适用，但销售团队可以利用技术数据来加强他们的努力。 通过分析公司的技术堆栈，技术数据可以帮助销售经理定义潜在客户使用的工具和技术。

技术工具使销售团队能够更深入地了解他们对客户的了解。 该技术基于从项目管理工具到 CRM 再到营销自动化工具的所有内容，扫描互联网以构建外部 Web 和网络配置文件。 这使组织有机会与潜在客户进行有针对性的销售电话，并确定他们的解决方案和产品是否适合。

当代表了解他们的潜在客户使用的技术时，他们可以进行更明智的对话。 此消息可以围绕潜在客户的现实痛点进行定制。 团队还可以识别新市场并做出明智的业务开发和产品规划决策。

3. 预测分析

预测分析对趋势并不陌生，因为 Inc. 过去曾将其称为下一件大事。 这些工具利用数据挖掘、机器学习和统计数据来预测潜在客户和潜在客户，并说明吸引他们的最佳方式。 预测模型由影响未来结果的因素组成，例如公司规模、销售周期和采购历史。 虽然有几十种不同的分析工具，但最终，它们本质上是仪表板，可以让企业快速浏览其程序的状态或状况，并可视化活动和趋势。

从历史上看，预测分析是围绕预测或告诉企业将要发生的事情而建立的。 预测分析必须超越告诉企业理论，并说明基于不同属性的组合会发生什么，然后，最重要的是，企业如何实现这些结果。 在 2018 年，企业必须学会使用预测逻辑来了解对预期结果产生最大影响的因素，无论是销售数量、价格还是其他属性。

我们在预测分析中看到的最有前途的大数据趋势之一是聚类的概念。 过去，企业使用单一属性来识别一个黄金客户。 但是，企业可能有五六种不同类型或变体的黄金客户。 在 2018 年，预测分析可用于对人口统计数据进行聚类，以扩展理想客户的概念，以便组织能够识别重要的潜在客户。 它还可以帮助他们避免忽略过去可能错过的潜在客户。

大数据在行动

自动化和分析可帮助组织更好地获得 360 度的潜在客户视图。 应用机器学习工具、技术数据和预测分析的成功组织会充分利用他们的努力。 例如，收集有关潜在客户的技术数据并将其与预测分析相结合，可以帮助说明潜在客户正在使用哪些工具，以及如何围绕经过验证的技术和趋势定制销售对话。

集成具有前瞻性的技术可以帮助您全面了解客户。 了解如何整合和组织数据不仅可以节省时间和金钱，还可以减少头痛。 然而，自动化不会在一夜之间发生。 它需要设置和成熟的方法——而且绝对需要准确的数据。 Aberdeen 的研究表明，一流的组织“投资于围绕其潜在客户和客户行为的数据准确性”。

如果执行得当，数据收集策略使团队能够根据产生实际结果的实际洞察力实施个性化的定制策略。 您可能正在寻求进入新的市场、细分市场和地区。 然而，如今，获得准确的市场情报可能既乏味又耗时。

那么，您如何让您的组织为大数据做好准备呢？

将您的销售工作外包给专家有助于简化这一过程，让您的数据栩栩如生，这样您就可以跟踪重要趋势、分析忠诚度并评估您的整个外展策略。 通过整合最新的技术和工具，外包销售解决方案可以让您了解究竟是什么让您的优秀员工取得成功。 这些专家还提供分析和报告来评估您的计划需求，因此您的组织可以做出产生可预测、可重复结果的业务决策。

自 1988 年（30 年！）以来，MarketStar 为我们的客户提供了真实、切实的成果。 我们广泛的解决方案提供了可靠的数据，这些数据是任何成功的销售计划的基础。 我们使团队能够在很短的时间内部署专门的员工队伍，同时提高质量。 我们的外包销售解决方案使组织能够将重要数据转换为可行的数字。

此外，我们始终掌握大数据趋势，因此您可以在 2018 年及以后取得成功。

本文由 Kyle Richardson 和 Paul Brown 撰写。