大數據趨勢：2018 年銷售狀況

2017 年主要的大數據趨勢是什麼？ 從人工智能 (AI) 到數據集成，有多種概念和技術吸引了行業並推動行業向前發展。 也許沒有什麼比自動化更重要和更全面了，它影響了從確定線索的優先級到提供越來越準確的上下文前景數據的方方面面。 然而，隨著新的一年開始，我們將目光轉向未來——以及明年的銷售狀況。

自動化的大局理念將在今年再次推動。 隨著機器學習的不斷成熟，組織將利用這些工具來完善他們的數據收集策略。 同樣，技術數據將幫助團隊識別新市場並做出明智的業務決策。 最後，預測分析將使團隊能夠重新定義他們認為的“黃金客戶”。

有興趣了解更多信息嗎？ 讓我們回顧一下我們對 2018 年最大趨勢的預測。

但首先，大數據的“快速”定義。

那麼，大數據在 2018 年意味著什麼？ 老實說，沒有一個被廣泛接受的定義。 福布斯 2014 年的一篇題為“12 個大數據定義：你的定義是什麼？”的文章追溯該術語的起源。 該術語於 1997 年首次記錄並於 2008 年普及，經歷了相當大的轉變。 2011 年麥肯錫公司的一項研究將這一有爭議的歷史更進一步，並將大數據定義為“大小超出典型數據庫軟件工具捕獲、存儲、管理和分析能力的數據集”。 該研究繼續聲稱該定義是“故意主觀的”，並且根據數據集的大小和應用而有所不同。

那麼，這一切意味著什麼——以及在 2018 年意味著什麼？

首先，“大數據”一詞用詞不當，“大”一詞是問題的根源。 在 2018 年，該術語實際上意味著不同的數據領域。 從外部和內部到非結構化和結構化，大數據試圖理解眾多數據源。 大數據是獲取您可能需要的所有數據的好方法——它是確保您看到原本可能看不到的數據的更好方法。

今年我們將看到的最大趨勢之一是企業重新定義大數據是什麼以及他們如何收集大數據。 過去，企業的心態是收集盡可能多的數據。 這實際上給他們留下了太多的數據，他們很快意識到他們不需要了解潛在客戶的每一件小事。 事實上，根據 2015 年的數據，53% 的銷售經理表示他們對海量數據感到不知所措，38% 的銷售經理承認一旦獲得數據，他們不知道如何處理。

確實，許多公司擁有太多數據。 因此，企業必須磨練和完善他們的數據收集流程，而不是收集更多數據。 這需要銷售團隊找到工具或技術人員來幫助他們解釋數據。 在這方面，要在來年取得成功，企業必須利用正確的技術並自動化其數據收集策略。 以下是有助於推動這些大數據趨勢的三種技術。

1.機器學習

正如我們重申的那樣，今年最有前途的大數據趨勢之一是數據收集過程的自動化——我們預測今年對於機器學習來說將是巨大的。 要了解我們所處的位置，讓我們首先考慮隨著時間的推移收集數據的方式。 過去，該流程通常需要代表手動將數據輸入 CRM。 這在本質上造成了偏見，因為該過程存在主觀因素。

機器學習算法通過分析預定因素並消除手動工作來簡化此過程。 例如，語音到文本的分析近年來變得越來越可靠。 這些工具使銷售代表能夠分析銷售電話中所說的內容並將其與結果進行比較。 Gong、Chorus 和 ExecVision 等公司已經將工具置於語音到文本範式之上，並使其對組織可見。

最終，標準化數據收集消除了直覺，自動化分類和收集過程消除了等式中的人為因素。 由於機器學習技術供應商除了提高其係統的準確性之外沒有任何既得利益，因此這種方法為銷售經理提供了對其管道健康狀況的客觀概覽。

2. 技術數據

長期以來，企業一直依賴人口統計數據和企業統計數據來更好地了解他們的客戶群。 通過利用這些數據，消費者營銷人員可以根據年齡、性別和家庭收入等屬性定制信息。 雖然這些屬性在 2018 年仍然適用，但銷售團隊可以利用技術數據來加強他們的努力。 通過分析公司的技術堆棧，技術數據可以幫助銷售經理定義潛在客戶使用的工具和技術。

技術工具使銷售團隊能夠更深入地了解他們對客戶的了解。 該技術基於從項目管理工具到 CRM 再到營銷自動化工具的所有內容，掃描互聯網以構建外部 Web 和網絡配置文件。 這使組織有機會與潛在客戶進行有針對性的銷售電話，並確定他們的解決方案和產品是否適合。

當代表了解他們的潛在客戶使用的技術時，他們可以進行更明智的對話。 此消息可以圍繞潛在客戶的現實痛點進行定制。 團隊還可以識別新市場並做出明智的業務開發和產品規劃決策。

3. 預測分析

預測分析對趨勢並不陌生，因為 Inc. 過去曾將其稱為下一件大事。 這些工具利用數據挖掘、機器學習和統計數據來預測潛在客戶和潛在客戶，並說明吸引他們的最佳方式。 預測模型由影響未來結果的因素組成，例如公司規模、銷售週期和採購歷史。 雖然有幾十種不同的分析工具，但最終，它們本質上是儀表板，可以讓企業快速瀏覽其程序的狀態或狀況，並可視化活動和趨勢。

從歷史上看，預測分析是圍繞預測或告訴企業將要發生的事情而建立的。 預測分析必須超越告訴企業理論，並說明基於不同屬性的組合會發生什麼，然後，最重要的是，企業如何實現這些結果。 在 2018 年，企業必須學會使用預測邏輯來了解對預期結果影響最大的因素，無論是銷售數量、價格還是其他屬性。

我們在預測分析中看到的最有前途的大數據趨勢之一是聚類的概念。 過去，企業使用單一屬性來識別一個黃金客戶。 但是，企業可能有五六種不同類型或變體的黃金客戶。 在 2018 年，預測分析可用於對人口統計數據進行聚類，以擴展理想客戶的概念，以便組織能夠識別重要的潛在客戶。 它還可以幫助他們避免忽略過去可能錯過的潛在客戶。

大數據在行動

自動化和分析可幫助組織更好地獲得 360 度的潛在客戶視圖。 應用機器學習工具、技術數據和預測分析的成功組織會充分利用他們的努力。 例如，收集有關潛在客戶的技術數據並將其與預測分析相結合，可以幫助說明潛在客戶正在使用哪些工具，以及如何圍繞經過驗證的技術和趨勢定制銷售對話。

集成具有前瞻性的技術可以幫助您全面了解客戶。 了解如何整合和組織數據不僅可以節省時間和金錢，還可以減少頭痛。 然而，自動化不會在一夜之間發生。 它需要設置和成熟的方法——而且絕對需要準確的數據。 Aberdeen 的研究表明，一流的組織“投資於圍繞其潛在客戶和客戶行為的數據準確性”。

如果執行得當，數據收集策略使團隊能夠根據產生實際結果的實際洞察力實施個性化的定制策略。 您可能正在尋求進入新的市場、細分市場和地區。 然而，如今，獲得準確的市場情報可能既乏味又耗時。

那麼，您如何讓您的組織為大數據做好準備呢？

將您的銷售工作外包給專家有助於簡化這一過程，讓您的數據栩栩如生，這樣您就可以跟踪重要趨勢、分析忠誠度並評估您的整個外展策略。 通過整合最新的技術和工具，外包銷售解決方案可以讓您了解究竟是什麼讓您的優秀員工取得成功。 這些專家還提供分析和報告來評估您的計劃需求，因此您的組織可以做出產生可預測、可重複結果的業務決策。

自 1988 年（30 年！）以來，MarketStar 為我們的客戶提供了真實、切實的成果。 我們廣泛的解決方案提供了可靠的數據，這些數據是任何成功的銷售計劃的基礎。 我們使團隊能夠在很短的時間內部署專門的員工隊伍，同時提高質量。 我們的外包銷售解決方案使組織能夠將重要數據轉換為可行的數字。

此外，我們始終掌握大數據趨勢，因此您可以在 2018 年及以後取得成功。

本文由 Kyle Richardson 和 Paul Brown 撰寫。