探迹如何用大数据精准定位目标客户

艾欧体(Aiouti)物联网资讯:把一个未知的问题,转化为一个相对简单的分析问题,通过对数据的专业化处理,得出清晰、客观的预测结果,像这样的大数据预测通常用于商业决策——规避市场风险,或者占领市场先机。

大数据预测作为大数据的核心应用,在国外已经耕耘多年,以EverString、Mintigo、Infer为代表的提供潜在客户预测服务的公司已形成成熟市场,为包括IBM、微软、VMWare等大型To B企业提供销售预测分析服务。相对而言,国内企业级服务市场的大数据预测才刚刚兴起,企业通常都有研究客户,以便进一步寻找相似的客户和挖掘存量客户的需求,但一般企业普遍缺乏足够的技术能力。一方面,企业的数据以内部数据为主,存储在CRM、ERP及其它内部系统里,这些数据的价值尚未得到完全释放,企业也缺乏采集外部数据的技术能力;另一方面,企业内部缺乏对海量数据的处理能力和高级数据分析能力,无法充分挖掘数据的价值。

目前国内做大数据预测服务的公司并不多,主要是这方面进入门槛比较高,要做到智能预测潜在客户,除了需要海量数据、数据分析技术,还需要有业务场景,这是做大数据预测无法避免的问题,也是智能预测进一步发展需要解决的难题。

大数据在企业级服务领域的应用主要有三种情况:

一、内部数据整合共享。旨在整合企业内部各部门的数据源,建立企业级的数据存储和分析平台,做到数据信息共享。如:Oracle、Salesfroce等管理系统,以流程管理和信息共享为主。

二、内外部数据融合汇总。不仅整合企业内数据,同时融合外部信息源,如人口地理信息、竞争者信息等。如Demandbase、RainKing等,能够让商业网站为用户显示定制的信息。

三、在大数据上建立预测模型。以国内的探迹科技为代表,它是在海量企业数据的基础上,建立量化客户模型,再从企业知识图谱中挖掘潜在客户。

在其进行模型预测的过程中,决定性的因素不仅包括大数据分析技术,还有公司是否有充足的企业数据库资源,能否根据公司规模、行业、目标人群等不同维度,提出灵活的销售预测方案等等,这些都将影响到最终预测的精准度。

以前公司想要预测产品的目标客户群体,只能高薪聘请分析团队或采购企业级商业智能(BI)解决方案。现在,大数据和人工智能技术趋向成熟,我们完全可以用新技术解决销售预测问题。

探迹在做的,就是用大数据预测解决To B企业销售痛点,帮助国内To B企业实现精准营销、快速销售,从而提升销售效率。

探迹为To B企业提供一站式智能销售预测解决方案——通过不断分析和挖掘全网在线企业信息,结合企业内部的CRM系统,利用机器学习自动建立量化客户模型,在探迹超过4000万家企业知识图谱中挖掘类似的精准潜在客户,并进行客户画像评分排序。销售线索可直接在探迹预测平台上展现,或导回到合作客户的CRM系统中供销售团队使用,无需再靠人工寻找销售线索和筛选线索。

这是把低效率的人工寻找潜在客户的环节,用大数据和人工智能技术转化成机器自主挖掘分析,精准定位目标客户,不但节省了大量的人力资源,而且在潜客线索数量和质量上都是巨大的提升,帮助企业在销售上轻松占领市场先机。

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