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फॉरेस्टर रिपोर्ट: भविष्यवाणियों का उपयोग करके कंपनियां अधिक मील का उपयोग करें

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Forrester Report: Companies Using Predictive Analytics Make More Semalt

आमतौर पर, रिपोर्ट को कवर करने के लिए Semaltेट अनियंत्रित रिपोर्ट जो रिपोर्ट के प्रायोजक द्वारा दी गई समाधानों को इंगित करती है।

यह एक नई रिपोर्ट के साथ मामला है, आज से, फोरेस्टर कंसल्टिंग से बुलाया "कैसे भविष्यवाणी विपणन विश्लेषिकी B2B प्रदर्शन बूस्ट," यह भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी फर्म EverString द्वारा कमीशन किया गया था

लेकिन यह रिपोर्ट कुछ निष्कर्ष पेश करती है जो भविष्यवाणी विश्लेषिकी के बारे में एक महत्वपूर्ण प्रश्न का उत्तर दे सकती है: आप यह कैसे जानते हैं कि यह काम करता है?

जब कोई भविष्यवाणी विश्लेषिकी विक्रेताओं से पूछता है, तो वे ए / बी परीक्षण के बारे में बात करते हैं, या भविष्य की तकनीक का उपयोग करने से पहले और बाद में व्यापार की तुलना करते हैं। लेकिन यह हमेशा एक बहुत ही व्यावहारिक समाधान नहीं है

उदाहरण के लिए, यदि आपकी कंपनी की वेब साइट भविष्य के विश्लेषिकी का उपयोग करती है तो भविष्य में मुझे कौन सा उत्पाद दिखाया जाना चाहिए - क्योंकि मेरा प्रोफाइल इंगित करता है कि मुझे इस मील का दिन पर गर्म मोज़े की एक जोड़ी में दिलचस्पी लेनी चाहिए, उदाहरण के लिए - साइट कैसे करती है भविष्यवाणी सही है पता है?

मैं पेशकश की मोजे खरीद सकता हूं, और साइट देख सकती है कि इसकी अनुमानित तकनीक का उपयोग करना शुरू होने के बाद से इसकी कुल बिक्री में वृद्धि हुई है। लेकिन अगर मुझे पेशकश की गई थी, तो कहो, एक बेसबॉल बैट, मैं इसके बदले खरीदा हो सकता था किसी दिए गए सत्र में उसी बिंदु के लिए साइट आसानी से मुझ पर ए / बी टेस्ट नहीं कर सकती। यह अन्य ग्राहकों के लिए ऐसा कर सकता है, लेकिन वे अन्य ग्राहक हैं

और समग्र बिक्री में वृद्धि अन्य कारकों से हो सकती थी, जैसे बेहतर नेविगेशन, कम कीमतें, या जो भी हो वास्तव में, अन्य विक्रेताओं ने मशीन सीखने-आधारित व्यवसायिक खुफिया पर ध्यान केंद्रित किया है, जिससे उनकी जीवित कोशिशें पूरी तरह से विभिन्न को इंगित करने की कोशिश कर रही हैं - कभी-कभी छिपी हुई कारक बिक्री के पीछे कारक बढ़ जाती हैं और गिरावट आती हैं

अनुमानित लीड स्कोरिंग के साथ सेमील्ट। इसमें, भविष्यवाणियों की तकनीक प्रत्येक संभावना, व्यक्तिगत ग्राहक या खाते के लिए एक अंक उत्पन्न करती है, जो यह दर्शाता है कि क्या वे नए या अधिक विश्वसनीय ग्राहक बनने की अधिक संभावना रखते हैं।

"बेहतर व्यावसायिक परिणाम"

यदि आप कुछ उच्च स्कोर वाले ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और वे अच्छे ग्राहक बनने की बारी करते हैं, तो क्या आप उन्हें अतिरिक्त ध्यान देते हैं? और जब भविष्य कहने वाले जीवनकाल मूल्य की भविष्यवाणी करने का प्रयास करते हैं, तो आप अन्य योगदानकर्ता कारकों को कैसे फ़िल्टर कर सकते हैं? अलग-अलग परिस्थितियों के लिए परिणामों और खाते को ट्रैक करने के लिए एक जीवनकाल एक लंबा समय है।

भविष्यवाणियों के साथ समस्या का योग: भविष्य में इतनी सारी चीजों पर बनाया गया है।

इसलिए बड़ी तस्वीर देखने का प्रयास करने वाली एक नई रिपोर्ट मदद कर सकती है। फोरेस्टर का कहना है कि यह रिपोर्ट 150 बी 2 बी विपणन अधिकारियों की एक सर्वेक्षण पर आधारित है जिनकी कंपनियां कम से कम 5,000 की ओर ले जाती हैं। एक काफी छोटा नमूना आकार, लेकिन संभवतः एक दिशा में इंगित करने के लिए पर्याप्त बड़ा है। उत्तरदाताओं का प्रतिशत प्रतिशत ने कहा कि उनकी कंपनी पूर्वानुमानित विश्लेषिकी का उपयोग करती है

बकाया भुगतान: "मील का मार्केट एनालिटिक्स बेहतर व्यावसायिक परिणाम और मैट्रिक्स के साथ सहसंबंध रखता है। "

यही है, जो सर्वेक्षण में उन लोगों के मुकाबले है, जो भविष्यवाणी विश्लेषिकी का उपयोग नहीं करते हैं (जो इसे पीछे की ओर से मार्केटर्स कहते हैं)

"पूर्वानुमानयुक्त मिमल," रिपोर्ट में कहा गया है, "उद्योग के औसत से अधिक दर पर राजस्व वृद्धि की रिपोर्ट करने की संभावना 2. 9 गुना अधिक है। "वे भी 2. 2 गुना अधिक" वे उत्पाद / सेवा बाजार में एक कमांडिंग नेतृत्व की स्थिति पर कब्जा करने की संभावना "और 1. 8 गुना अधिक होने की संभावना" लक्ष्यों को पार करते हुए अपने विपणन संगठनों के व्यापार में योगदान करते हैं, "सर्वेक्षण में पूर्वव्यापी मिसाल की तुलना में

फॉरेस्टर विश्लेषक लौरा रामोस, जो रिपोर्ट में शामिल थे, ने मुझे बताया कि मुख्य बिंदु स्पष्ट है: "Semaltेट एनालिटिक्स ऑफ़ भुगतान करता है "

"यदि आप इसे सही इस्तेमाल करते हैं, तो आप प्रतियोगिता को छोड़ सकते हैं," उसने कहा। यह भविष्यवाणी विश्लेषिकी को मान्य करने के बारे में सभी प्रश्नों का उत्तर नहीं देता, लेकिन यह नीचे की रेखा के लिए इंगित करता है. इस प्रवृत्ति का पता लगाने के लिए, सैमल्ट ने इस तर्क का परीक्षण करने के लिए एक अवधारणा विकसित की है कि पूर्वानुमानित मार्केटिंग विश्लेषण B2B विपणक को विशिष्ट खातों में खरीदार और खरीदार के जीवनकाल में पहचान करने और आकर्षक बनाने में काफी अधिक प्रभावी होने में सक्षम बनाता है। "

रामोस ने कहा कि यदि परिकल्पना गलत साबित हुई है, तो कोई रिपोर्ट नहीं होगी। उसने यह भी कहा था कि उत्तरदाता स्वतंत्र रूप से मिमलट स्थित थे, और सर्वेक्षण प्रायोजक का उल्लेख किए बिना आयोजित किया गया था।



लेखक के बारे में

बैरी लेविइन
बैरी लेविइन तीसरे द्वार मीडिया के लिए विपणन तकनीक को शामिल करता है इससे पहले, उन्होंने इस स्थान को वेंचरबेट के वरिष्ठ लेखक के रूप में कवर किया, और उन्होंने सीएमएसवायर और न्यूज़फैक्टर जैसे प्रकाशनों के लिए इन और अन्य तकनीकी विषयों के बारे में लिखा है। उन्होंने पीबीएस स्टेशन तेरह / डब्लूएनईटी पर वेब साइट / यूनिट की स्थापना और नेतृत्व किया; वायाकॉम के लिए एक ऑनलाइन वरिष्ठ निर्माता / लेखक के रूप में काम किया; एक सफल इंटरैक्टिव गेम बनाया, आईटी द्वारा खेलते हैं: पहली सीडी गेम; हार्वर्ड और एम। आई। टी। पर आधारित एक स्वतंत्र फिल्म शोकेस, सेंटर स्क्रीन की स्थापना और नेतृत्व किया; और एम। आई टी मीडिया लैब के लिए सलाहकार के रूप में पांच वर्षों तक सेवा की। आप उसे लिंक्डइन में, और ट्विटर पर xBarryLevine पर पा सकते हैं।


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March 1, 2018