নেট নতুন লিডস ইনফার করুন: সেলসফোর্সে সেরা লিডগুলি সনাক্ত করুন এবং প্রেরণ করুন

অনুমান স্ক্রিনশট

ব্যবসাগুলি তাদের গ্রাহকদের এবং তাদের কী অনুপ্রাণিত করে সে সম্পর্কে ডেটা পর্বতের ব্যাখ্যার জন্য লড়াই করছে। সেলসফোর্স, মার্কেটো এবং গুগল অ্যানালিটিক্সের মতো বিচ্ছিন্ন সিস্টেমে সমস্ত সংকেত থেকে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি এবং সেইসাথে ওয়েব থেকে অনির্দিষ্ট কাঠামোগত উত্সগুলি যখন লোকে তাদের রেকর্ড সিস্টেম বনাম বনামগুলিতে মনোনিবেশ করে তখন গাছ থেকে বনটি দেখা প্রায় অসম্ভব।

খুব কম সংস্থারই তাদের ডেটা খনি এবং প্রয়োগ করার জন্য সংস্থান বা দক্ষতা অর্জন করে have বৈশ্লেষিক ন্যায় সম্ভাবনাগুলি তাদের পণ্যগুলি কখন কিনবে এবং কখন তা নির্ধারণ করে। যাঁরা তাদের বিপণন অটোমেশন সিস্টেমগুলিতে সীসা স্কোরিংয়ের সাথে চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার চেষ্টা করেন তাদের অন্ত্রে প্রবৃত্তি এবং ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপের একটি ছোট উপসেটের ভিত্তিতে ম্যানুয়ালি নিয়মগুলি সংজ্ঞায়িত করতে হয়।

এবং কিছু সংস্থার অভ্যন্তরীণ সীসার অবিচ্ছিন্ন প্রবাহ রয়েছে, অন্যরা প্রবৃদ্ধি চালানোর জন্য আউটবাউন্ড বিক্রয় এবং লক্ষ্যযুক্ত বিপণনের উপর নির্ভর করে। সর্বাধিক প্রচলিত পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে প্রশ্নবিদ্ধ লিডের বৃহত তালিকা কেনা এবং কয়েকটি ভাল সম্ভাবনা খুঁজে পাওয়ার আশা, তবে এর জন্য অনেক সময় এবং অর্থের প্রয়োজন।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্কোরিং কীভাবে বিপণন অটোমেশনে traditionalতিহ্যবাহী লিড স্কোরিংয়ের চেয়ে আলাদা?

কোনও প্রদত্ত পদক্ষেপের জন্য ম্যানুয়ালি পয়েন্ট যুক্ত করার পরিবর্তে, আমাদের আচরণগত স্কোরিং মডেলগুলি কোনও কোম্পানির বিপণন অটোমেশন প্ল্যাটফর্মের মধ্যে ক্রিয়াকলাপের সম্পূর্ণ বর্ণালীটি খনিজ করার জন্য শক্তিশালী মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এরপরে বিক্রয় এবং বিপণন দলগুলি পরবর্তী তিন সপ্তাহের মধ্যে কোন সম্ভাবনা রূপান্তরিত হবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে আচরণগত স্কোর ব্যবহার করতে পারে।

ইনফার কীভাবে এটি সমাধান করে এবং বাস্তবায়নের সাথে যুক্ত কোনও সেরা অনুশীলন রয়েছে?

আমরা গ্রাহক যাত্রা জুড়ে সঠিক, পরিসংখ্যানগতভাবে প্রমাণিত গ্রাহকের পূর্বাভাস উত্পাদন করি, যা সংস্থাগুলি জয়ের হার, সীসা রূপান্তর, গড় চুক্তির আকার এবং পুনরাবৃত্তির উপার্জনে উল্লেখযোগ্য লিফট অর্জনে সহায়তা করে। আমাদের ফিট মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ ব্যবহার করে বৈশ্লেষিক ন্যায় এবং কেউ নির্দিষ্ট পণ্য কেনার উপযুক্ত কিনা তা নির্ধারণের জন্য উন্নত মেশিন লার্নিং এবং আমাদের আচরণগত মডেলগুলি শিগগিরই তারা কেনার সম্ভাবনা রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করে।

অনুমান

আমরা মূল সংকেত বিশ্লেষণ করে এটি করি - যেমন কোনও সংস্থার ব্যবসায়িক মডেল, প্রযুক্তি বিক্রেতারা, প্রাসঙ্গিক কাজের পোস্টিং, পাবলিক ফাইলিং, সামাজিক উপস্থিতি, ওয়েবসাইট ক্রিয়াকলাপ, বিপণন অটোমেশন ডেটা, পণ্য ব্যবহারের ডেটা এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য। আমরা দেখতে পেয়েছি যে আমাদের গ্রাহকরা যখন তাদের লিডগুলি কেবল ফিল্টার এবং অগ্রাধিকারের জন্য ইনফার ব্যবহার করেন তখন সর্বাধিক মূল্য আনলক করে না, বিপণন প্রচারগুলি অনুকূল করে তোলা, বহির্মুখী বিক্রয় উন্নত করা, বুদ্ধিমান সীসা লালনপালন করা, নকশার বিক্রয় পরিষেবা স্তরের চুক্তি ইত্যাদির জন্য একটি কী সেরা আমরা যে সংস্থাগুলি নিযুক্ত করেছি তা অনুশীলন হ'ল একটি সহজ 4X4 ফিট এবং আচরণ স্কোর ম্যাট্রিক্স যা তাদের বিভিন্ন বিভাগের চারপাশে প্রোগ্রামগুলি বিকাশে সহায়তা করে, উদাহরণস্বরূপ খুব ভাল ফিট, সম্ভবত-কিনতে-কিনতে সরাসরি তাদের শীর্ষস্থানীয় প্রতিনিধিগুলিতে প্রেরণ করে।

আমাদের নেট-নতুন সীসা In অফার বিক্রয় দলগুলিকে ইনসাইডভিউয়ের মতো শীর্ষ ডেটা সরবরাহকারীদের সাথে অংশীদারিত্ব করে এবং কোনও সংস্থার সেরা-ফিট লিডগুলি সনাক্ত করতে ব্যক্তিগতকৃত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি ব্যবহার করে উচ্চ মানের সম্ভাবনার এক নতুন উত্স সরবরাহ করে। বিপণন দলগুলি প্রায়শই ইনফারটি তাদের নিজস্ব নেতৃত্বের তালিকাগুলি স্কোর করতে ব্যবহার করে, তবে এখন তারা সরাসরি আমাদের কাছ থেকে নেট-নতুন সীসাও ক্রয় করতে পারে, শীতল পরিচিতিগুলির জন্য উপযুক্ত আমাদের বিশেষায়িত মডেলগুলি সংগ্রহ করতে পারে এবং কেবল সেরা অ্যাকাউন্টগুলির জন্য অর্থ প্রদান করতে পারে।

ইনফারের মূল পার্থক্যকারী কী কী?

আমরা বেশ কয়েকটি কারণে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ জায়গাতে অনন্য - প্রথম এবং সর্বাগ্রে আমাদের অত্যন্ত বুদ্ধিমান ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্কোরিং পণ্যগুলির গভীর এবং কেন্দ্রীভূত সেটগুলির কারণ। আমাদের ডিএনএ গুগল, মাইক্রোসফ্ট এবং ইয়াহু থেকে উদ্ভূত একটি শক্তিশালী ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্কৃতি গঠিত। আমরা ডেটা অর্জন এবং যে ক্ষেত্রগুলিতে ডেটা সায়েন্স বি 2 বি বিক্রয় এবং বিপণনের জন্য সর্বাধিক মূল্য আনলক করতে পারে সেগুলি সন্ধান করার বিষয়ে আমরা বুদ্ধিমান।

ইনফার প্রক্রিয়া

ইনফারের লক্ষ্য হ'ল সংস্থাগুলি ডেটা সায়েন্সের শক্তিতে বৃদ্ধি পেতে সহায়তা করা। আমাদের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বুদ্ধিমত্তা বিক্রয় এবং বিপণনের জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনকে শক্তিতে সহায়তা করে:

  • ফিল্টারিং - সমস্ত গোলমাল (খারাপ বাড়ে) ফিল্টার করার সময় তাত্ক্ষণিকভাবে ভাল লিডগুলি সনাক্ত করুন।
  • অগ্রাধিকার করণ - বিক্রয়গুলি দৃ prosp় কেনার সংকেত প্রদর্শন করছে এবং সর্বাধিক রাজস্ব প্রভাব ফেলবে এমন সম্ভাবনাগুলিতে মনোনিবেশ করার জন্য শীর্ষস্থানগুলিকে অগ্রাধিকার দিন।
  • নেট-নতুন লিডস - বর্তমানে আপনার ডেটাবেজে নেই এমন কোনও কোম্পানির সেরা-ফিট শীর্ষস্থানীয় শনাক্তকরণের মাধ্যমে জ্বালানী আউটবাউন্ড বিক্রয়।
  • শিক্ষাদান - পুনর্নিয়োগের সাথে সাথেই সম্ভাব্যগুলিকে পুনরায় বিক্রয় করতে প্রেরণে পুষ্টির ডাটাবেসে নেতৃত্ব দেয়।
  • এক্সেক ড্যাশবোর্ডস - সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্দেশিকা, উত্থিত প্রবণতাগুলিকে চিহ্নিত করুন এবং আপনার পাইপলাইনটিকে কতটা উত্সাহিত করছে তা চাহিদা অনুসন্ধান করুন।

কারণ আমাদের লক্ষ্য কখনও কোনও পরামর্শ সংস্থা তৈরি করা ছিল না, আমরা আমাদের গ্রাহকদের জন্য পরিষেবাগুলিতে প্রচুর নির্ভর করার বিপরীতে মডেল পারফরম্যান্স এবং ড্রাইভিং কার্যকর, পুনরাবৃত্তিযোগ্য ফলাফলের উপর লেজার-ফোকাস রেখেছি remained এ কারণেই আমরা প্রতিযোগিতামূলক বেক-অফগুলি উত্সাহিত করি এবং আমাদের প্রযুক্তি এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের উত্কর্ষতা এবং মডেল পারফরম্যান্সকে আলাপ করতে দিন।

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.