Эффективное использование моделей предиктивной аналитики Microsoft Dynamics 365 , основанных на машинном обучении Azure и использующих такие алгоритмы, как латентный Библиотека телефонных номеров Чили семантический анализ и регрессионный анализ.
Это решение улучшает человеческое суждение с помощью обратной связи от продавцов и непрерывного переобучения модели, что дает аналитические идеи. Следовательно, руководители по продажам получают улучшенные возможности планирования, позволяя расставлять приоритеты в конвейерах возможностей и повышая точность прогнозирования.
Несмотря на то, что сотрудники отдела продаж имеют четкое представление о результатах сделок и развитии возможностей, различные проблемы, связанные с данными, мешают эффективному принятию решений. В частности:
Обширные данные о клиентах не содержат практических рекомендаций.
Недостаточный доступ к ценным данным подрывает точность прогнозирования.
Современным инструментам не хватает возможностей прогнозирования, что приводит к разрозненности опыта и снижению эффективности.
Неполнота данных CRM затрудняет качественные прогнозы.
Ежемесячная и ежеквартальная привязка к бизнес-задачам ограничивает доступность данных в режиме реального времени.
Для модернизации возможностей продаж и маркетинга организации должны принять индивидуальные решения, которые оптимизируют задачи продавцов. Эти решения, подкрепленные моделями расширенной аналитики, наделяют отделы продаж улучшенными возможностями принятия решений.
Предоставляя данные о каждой клиентской возможности посредством телеметрии и визуализации, эти инструменты предлагают действенные рекомендации, способствуя более проактивному и эффективному подходу к продажам.
Доступ к расширенной аналитике служит критически важным дополнением к процессу принятия решений, побуждая отделы продаж переоценивать и совершенствовать свои суждения. Более глубокое понимание рисков конвейера позволяет корректировать график и использовать возможности с высоким потенциалом.
Читайте также: Лучшее программное обеспечение CRM для здравоохранения — обзоры и цены 2024 года
Как внедрить предиктивную аналитику в CRM?
Платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) все чаще используют предиктивную аналитику для улучшения таргетинга и усилий по удержанию клиентов. Тщательно изучая информацию о клиентах и их поведение, предиктивные модели могут определять людей, которые, скорее всего, откажутся от услуг или будут восприимчивы к перекрестным продажам. Отделы продаж и маркетинга полагаются на эти идеи для оптимизации распределения ресурсов.
Для использования предиктивной аналитики CRM-системы интегрируются с хранилищами данных для доступа к историческим данным транзакций. Эти данные очищаются и вводятся в модели, которые присваивают клиентам баллы на основе их склонности к покупке или оттоку.
Эти оценки делят пользователей на сегменты для индивидуальных предложений и охвата. Прогнозы предоставляются через панели управления CRM, менеджеров кампаний и механизмы принятия решений в реальном времени.
Эффективное внедрение требует планирования инфраструктуры данных, мониторинга моделей и принятия командой. CRM-команды должны начать с целевых вариантов использования до полного развертывания на предприятии. Тестирование и уточнение прогностических моделей имеют решающее значение, прежде чем полагаться на них для жизненно важных процессов.
При правильном подходе предиктивная аналитика может превратить CRM из реактивной в проактивную, улучшая качество обслуживания клиентов и бизнес-результаты.
