ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সহ আপনার গ্রাহকদের প্রয়োজনীয়তা বোঝা

আনুমানিক বিশ্লেষণ

অনেক বিক্রয় এবং বিপণন পেশাদারদের জন্য, বিদ্যমান ডেটা থেকে কোনও কার্য্যযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য এটি একটি স্থির সংগ্রাম। আগত ডেটার ক্রাশিং ভলিউমটি হুমকী এবং সম্পূর্ণ অপ্রতিরোধ্য হতে পারে, এবং সেই ডেটা থেকে মানটির শেষ আউন্স বা এমনকি মূল কী অন্তর্দৃষ্টিগুলি বের করার চেষ্টা করা একটি কঠিন কাজ হতে পারে।

অতীতে, বিকল্পগুলি কয়েকটি ছিল:

  • ডেটা বিজ্ঞানীদের ভাড়া। ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং উত্তরগুলি নিয়ে ফিরে আসার জন্য পেশাদার ডেটা বিশ্লেষকদের পাওয়ার পদ্ধতির ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে, সপ্তাহ বা এমনকি কয়েক মাস চিবানো যায় এবং কখনও কখনও কেবল সন্দেহজনক ফলাফলই ফিরে আসে।
  • আপনার বুদ্ধি দিয়ে বিচার করুন। ইতিহাস প্রমাণ করেছে যে এই ফলাফলগুলির কার্যকারিতা আরও সন্দেহজনক হতে পারে।
  • অপেক্ষা করুন এবং দেখুন কি হয়। এই প্রতিক্রিয়াশীল দৃষ্টিভঙ্গি একই পন্থা গ্রহণকারী প্রত্যেকের সাথে প্রতিযোগিতা করার মিয়াসমায় একটি সংগঠন ছেড়ে দিতে পারে।

আনুমানিক বিশ্লেষণ এন্টারপ্রাইজ বিক্রয় এবং বিপণন পেশাদারদের সম্মিলিত সচেতনতাকে ফাটিয়ে দিয়েছে, তাদের প্রচারের কার্যকারিতাটিকে অনুকূলিত করে এমন সুরক্ষিত মডেলগুলিকে উন্নত করতে এবং জরিমানা করতে সক্ষম করেছে।

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বৈশ্লেষিক ন্যায় প্রযুক্তিগুলি এআই এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে তাদের বর্তমান এবং সম্ভাব্য ক্লায়েন্টদের বোঝার, মূল্যায়ন এবং জড়িত করার পদ্ধতিটিকে পরিবর্তিত করেছে এবং বিক্রয় এবং বিপণন পেশাদাররা কীভাবে তাদের ডেটা থেকে মূল্য বিশ্লেষণ ও এক্সট্রাক্ট করার ক্ষেত্রে তা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবর্তনের মধ্য দিয়ে চলেছে। এটি আরও ব্যবস্থাপত্রের দিকে পরিচালিত করেছে বৈশ্লেষিক ন্যায় সরঞ্জামগুলির নকশা এবং স্থাপনার বিকাশ যা কোনও এন্টারপ্রাইজের গ্রাহক এবং তাদের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে আরও কার্যকরভাবে এবং আরও গভীরভাবে ডেভিয়েট করে।

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বৈশ্লেষিক ন্যায় আরও দ্রুত কাস্টমাইজড ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি একত্র করার জন্য, মেশিন লার্নিং এবং এআইয়ের উপর নির্ভর করে। এই মডেলগুলি কোনও সংস্থার বিদ্যমান গ্রাহক এবং সম্ভাব্য ডেটা ব্যবহার করে এবং সেই লিড বা গ্রাহকরা কীভাবে ব্যস্ত থাকবে - পূর্বে বিক্রয় এবং বিপণন কার্যক্রম শুরু হওয়ার আগেই পূর্বাভাস দিয়ে সীসা স্কোরিং, নতুন-লিড জেনারেশন এবং বর্ধিত লিড ডেটা সক্ষম করে।

নতুন প্রযুক্তি, যেমন সমাধানগুলিতে এম্বেড মাইক্রোসফ্ট ডায়নামিক্স 365 এবং বিক্রয়কর্ম সিআরএম, ব্যবহারকারী-বান্ধব প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে কয়েক ঘন্টা গ্রাহক আচরণের মডেল করার ক্ষমতা সরবরাহ করে যা স্বয়ংক্রিয় হয় এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রয়োজন হয় না। এটি একাধিক ফলাফল এবং অগ্রিম জ্ঞানের সহজ পরীক্ষার সক্ষম করে যার লিডগুলি সম্ভবত কোনও সংস্থার পণ্য কেনা, কোনও কোম্পানির নিউজলেটারে সাবস্ক্রাইব করতে, বা অন্য উপায়ে গ্রাহককে রূপান্তর করতে পারে, সেইসাথে কোন নেতৃত্বগুলি সম্ভবত কখনই কিনবে না, কোনও ব্যাপার নয় চুক্তি কত মিষ্টি হয়।

এই গভীর আচরণগত জ্ঞান বিপণনকারীদের মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক মডেলগুলির শক্তি এবং ব্যবসায় এবং গ্রাহক উভয় ডেটা বৈশিষ্ট্যকে শক্তিশালী, অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সীসা স্কোরিং মডেলগুলি পাওয়ার জন্য গ্রাহকের অভিজ্ঞতা অনুকূলিত করার ক্ষমতা দেয়। রূপান্তর হারগুলি 250-350 শতাংশের বেশি এবং প্রতি ইউনিট অর্ডার মান 50 শতাংশ হিসাবে বৃদ্ধি পেতে পারে।

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ, প্র্যাকটিভ বিপণন একটি ব্যবসায়কে কেবল অর্জন করতে সহায়তা করে না অধিক গ্রাহকরা কিন্তু উত্তম গ্রাহকদের.

এই গভীর বিশ্লেষণটি ব্যবসায় বা ব্যক্তিদের ক্রয় বা জড়িত হওয়ার সম্ভাবনা সম্পর্কে আরও বেশি বোঝার দিকে পরিচালিত করে এবং বিপণনকারীদেরকে ক্রিয়াশীল বুদ্ধিমত্তার অ্যাক্সেস সরবরাহ করে যা শেষ পর্যন্ত ভবিষ্যতের আচরণের পূর্বাভাস দেয়। বিক্রয় ও বিপণন দলগুলি যদি তাদের গ্রাহকদের বর্তমান এবং সম্ভাব্য ভবিষ্যতের আচরণের অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে তবে তারা যে পরিষেবাগুলি এবং পণ্যগুলিকে আবেদন করবে তাদের উপস্থাপন করার সম্ভাবনা বেশি। এবং এর অর্থ আরও কার্যকর বিক্রয় এবং বিপণন এবং শেষ পর্যন্ত আরও বেশি গ্রাহক। ক্রিস ম্যাটি, সিইও এবং প্রতিষ্ঠাতা ভার্সিয়াম

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বৈশ্লেষিক ন্যায় ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি ডিজাইনে বিক্রয় ও বিপণন দলগুলিকে historicalতিহাসিক গ্রাহক এবং সিআরএম ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি আহরণ করতে সক্ষম করে।

Ditionতিহ্যগতভাবে, গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (সিআরএম) অনেকাংশে প্যাসিভ হয়েছে, প্রতিক্রিয়াশীল কর্মধারা. বিকল্পগুলি হয় ডেটা বিজ্ঞানীদের উপর বা কাঁচে অর্থ ও সময় ব্যয় করার সাথে সাথে প্রতিক্রিয়াশীল হওয়াই স্বল্পতম ঝুঁকিপূর্ণ উপায়। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশ্লেষিক ন্যায় ঝুঁকি হ্রাস করে এবং বিপণন দলকে বুদ্ধিমান বিক্রয় এবং বিপণন প্রচার চালিয়ে যাওয়ার অনুমতি দিয়ে বিক্রয় ও বিপণনের সিআরএমকে রূপান্তরিত করার চেষ্টা করে।

আরও, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশ্লেষিক ন্যায় বি 2 সি এবং বি 2 বি বিপণন সম্ভাবনার উভয় ক্ষেত্রেই ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ লিড স্কোরগুলির প্রজন্মকে সক্ষম করে যা বিপণন ও বিক্রয় দলগুলিকে লেজারের উপর ফোকাস করতে সক্ষম করে অধিকার গ্রাহকরা সঠিকভাবে সঠিক সময়ে, তাদের সঠিক পণ্য এবং সঠিক পরিষেবাগুলিতে পরিচালিত করে। এই ধরণের বৈশ্লেষিক ন্যায় মালিকানাধীন ডেটা সেট বা ডেটা গুদাম উপার্জনের মাধ্যমে কোনও সংস্থার বিদ্যমান গ্রাহক প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের নতুন, উচ্চ-রূপান্তর সম্ভাবনা তালিকা তৈরি এবং বাড়ানোর অনুমতি দিন।

বিগ ডেটার সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারের কেস বৈশ্লেষিক ন্যায় প্রশ্নের উত্তরের চারপাশে কেন্দ্রিক গ্রাহক সবচেয়ে বেশি কেনার সম্ভাবনা কী? অবাক হওয়ার মতো বিষয় নয়, বিআই এবং এর দ্বারা এটি বেশ ট্রড গ্রাউন্ড হয়েছে বৈশ্লেষিক ন্যায় সরঞ্জাম, অভ্যন্তরীণ ডেটা সেটগুলিতে কাস্টম অ্যালগরিদম বিকাশকারী ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা এবং আরও সাম্প্রতিককালে, অ্যাডোব, আইবিএম, ওরাকল এবং সেলসফোর্সের মতো সরবরাহকারীদের দ্বারা প্রদত্ত মেঘ বিপণনের মাধ্যমে। গত এক বছরে, একটি নতুন খেলোয়াড় একটি স্ব-পরিষেবা সরঞ্জাম নিয়ে আবির্ভূত হয়েছে যা কভারগুলির অধীনে, এক ট্রিলিয়ন এরও বেশি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মালিকানার ডেটা সেট করে, মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষতি করে। সংস্থাটি হ'ল ভার্সিয়াম। টনি বিয়ার, প্রিন্সিপাল অ্যানালিস্ট এ ডিম্বাশয়

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বৈশ্লেষিক ন্যায় ভোক্তাদের আচরণের উপর একটি জনবহুল ক্ষেত্র, বার বলেছেন। যাইহোক, উপলব্ধি উপর ভিত্তি করে যে তথ্য রাজা, তিনি প্রস্তাব করেন যে ভার্সিয়ামের মতো সমাধানগুলি একটি বাধ্যতামূলক বিকল্প কারণ তারা বিপণনকারীদের এবং ব্যবসায়িক ডেটাগুলির একটি বিশাল সংগ্রহস্থলকে এমন একটি প্ল্যাটফর্মের সাথে সরবরাহ করে যা বিপণনকারীদের গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাসে সহায়তা করতে মেশিন লার্নিংকে অন্তর্ভুক্ত করে incor

ভার্সিয়াম সম্পর্কে

ভার্সিয়াম স্বয়ংক্রিয় ভবিষ্যদ্বাণী সরবরাহ করে বৈশ্লেষিক ন্যায় সমাধানগুলি, যা কার্যকর, ডেটা বুদ্ধি দ্রুত, আরও সঠিকভাবে এবং ব্যয়বহুল ডেটা বিজ্ঞান দল বা পেশাদার পরিষেবা সংস্থাগুলি ভাড়া নেওয়ার ব্যয়ের একটি অংশে সরবরাহ করে।

ভার্সিয়ামের সমাধানগুলি কোম্পানির বিস্তৃত লাইফ ডেটা® গুদামটি উপার্জন করে, এতে 1 ট্রিলিয়নেরও বেশি গ্রাহক এবং ব্যবসায়িক ডেটা বৈশিষ্ট্য রয়েছে। লাইফডেটাতে সামাজিক ও গ্রাফিকের বিবরণ, রিয়েল-টাইম ইভেন্ট-ভিত্তিক ডেটা, ক্রয়ের আগ্রহ, আর্থিক তথ্য, ক্রিয়াকলাপ এবং দক্ষতা, ডেমোগ্রাফিক্স এবং আরও অনেক কিছু সহ অনলাইন এবং অফলাইন উভয় আচরণগত ডেটা রয়েছে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি একটি এন্টারপ্রাইজের অভ্যন্তরীণ ডেটার সাথে মিলে যায় এবং গ্রাহক অধিগ্রহণ, ধরে রাখা এবং ক্রস-বিক্রয় ও বিপণনের ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ব্যবহৃত হয়।

ভার্সিয়াম পূর্বাভাস সম্পর্কে আরও জানুন

আপনি কি মনে করেন?

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