Ji bo Danûstendinê Sazkirina Serkeftinê Bikaranîna Pûana Pêşbîn a Pêşbîn

  • Çawa karsaziyek dikare pêvajoya nifşa pêşengiya xwe baştir bike?
  • Pêşîn, bi veqetandina mîhengê ji girtina danûstandinan. Nûnerên firotanê yên we dê bêtir danûstandinan bigire heke ew tenê li ser rêberên pir pispor bisekinin û wextê li hêviyên bêmotiv û flaker winda nekin.
  • Ya duyemîn, bi destxistina sazkerên randevûyê ku nermalava pûankirina rêberê bikar bînin. Demên çûyî rojên ku xalên pûanê bi destan hatine destnîşan kirin in. Nermalava nîşankirina pêşengê ya heyî dihêle ku rastbûn û otomasyonek mezintir hebe.

Wekî din, nermalava nûjenkirina pileya nûjen li ser bingeha analîzkirina pêşbînîkirî û algorîtmayên fêrbûna makîneyê ye û ji pûana pêşîn a kevneşopî encamên pêbawertir peyda dike. Gelek nuwaze û hûrguliyên kaniya firotanê dane, hin karsazî hildibijêrin ku qonaxên wê yên destpêkê bi kar bînin. Gengaz e ku meriv ne tenê nexşeya rêberiyê di heman demê de tevahî karûbarên sazkirina randevûya B2B-ê ji pispor ve jî bike mîheng danîn û dabînkerên nifşê rêber. Lêbelê, heke hûn dixwazin girêka teng a pûana rêberê û feydeyên wê yên ji bo karsaziya we vekin, me ji we re hin têgihiştin amade kirin.

Çima Puankirina Rêberê Pêşbînik Ji Pûana Serê Kevneşopî Çêtir e?

Dibe ku ne mimkûn be ku meriv xeyal bike ku pargîdaniyek serfiraz nuha bêyî pûankirina rêberê dixebite: kêmtir danûstandin têne girtin; nûnerên firotanê bê moral dibin. Lêbelê, çareseriyên kevneşopî yên pûankirinê dikarin hê bêtir baştir bibin. Heke we heya nuha tenê pûana kevneşopî ya kevneşopî bikar anîbe, we dibe ku ya jêrîn ceribandibe:

  • Hin rêber ji ber darizandinên takekesî yên rêveberan û nûnerên firotanê yên ku li gorî têgihîştina xwe dikevin xalên daneyê, puanên keyfî digirin
  • Heke karsaziyek nû ye kêmbûna xalên daneyê
  • Nerazîbûnên di pûana rêberiyê de ji ber ku rep û rêveberan ji bîr dikin an jî wext nabînin ku bi berdewamî daneyên firotanê yên nû têkevin
  • Gerînend û nûnerên firotanê yên ku dikevin xalên daneyê nikanin wê bi rêkûpêk bikin

Gelek dabînkerên nermalava CRM - mîna Salesforce û Hubspot - amûrên analîtîk ên entegre kirine û di platformên otomasyona firotin û kirrûbirra xwe de pûanan digirin. Lêbelê, dema ku genceehrezayiya Hunerî li têkelê were zêdekirin, ew pûana pêşîn a kevneşopî radike asta pêşîn a analîzkirina pêşbîniyê û rast û bandorê pir baştir dike.

Di heman demê de wekî modela tevgera xerîdar tê gotin, pûana pêşîn a pêşbînî daneyên we ji nermalava CRM ya we bikar tîne da ku algorîtmayan sêwiran bike û ji hewza rêberên neçêkirî hêviyên 'kirînê amade' hilbijêre. Li ser bingeha fêrbûna mekîneyê û AI-ê, pûana pêşbînî ji tîmên kirrûbirrîn û firotanê we di rahijmendiya pêşengiyê de durustî û karîgeriya bilindtir peyda dike.

Algorîtm û fêrbûna makîneyê dikarin bi girtina daneyan ji çavkaniyên partiya sêyemîn, agahdariya ku hûn wan têr dikin temam bikin

Amûrên pûana pêşbînîkirî hem daneyên ku bi danûstandinên girtî û pêşniyarên têkçûyî encam didin, analîz dikin. Algorîtm daneyên demografîk dihejmêrin da ku fêr bibe ka xerîdarên weyên nuha hevpar in û kîjan agahdarî dikarin ji rêberên nû re werin dirêj kirin. Bi kevneşopî, rêveberan û nûnerên firotanê yên ku ji bo xala rêber berpirsiyar in dê Excel bikar bînin da ku vegerandina lojîstîkî ya bingeh-formula bikar bînin û îhtîmala ku hêviyek hilberê bikire hesab bikin. Pûana pêşbîniyê ya bingeha AI-ê bêyî hewildanên zêde yên firotkarên we bixweber rêberên xwe tomar dike.

Wekî din, nermalava pêşbînîkirina pileya pêşîn dikare ji databasesên kêmtir girseyî yên ku pûana pêşîn a kevneşopî hewce dike re bixebite. Algorîtm û fêrbûna makîneyê dikarin bi girtina daneyan ji çavkaniyên partiya sêyemîn, agahdariya ku hûn wan têr dikin temam bikin

Çalakiyên Sazkirina Biryarê B2B

Ka em bilez li ser rola ku sazkerên danasînê di pargîdaniyên B2B de dilîzin nîqaş bikin. Sazkerê randevûyê kesek e ku ji bo hilberîna pêşengê bi hilbijartina destan û pêşerojên bijarte û xwedîkirina wan di rêberên kalîteyên bilind de karê pêşdibistanê dike. Vê nêzîkbûna karanîna karûbarên sazkerên randevûyê ji bilî tîmê firotanê dihêle ku repên firotanê bi hejmarek kêmtir rêber bixebitin lê bêtir danûstendinan bigire.

Heke hûn dixwazin herî zêde ji nifşa rêberiyê sûd werbigirin, pê ewle bine ku we sazûmana randevûya B2B di nav pargîdaniya we de di pêvajoya firotanê de entegre kiriye. Li ser sazkirina randevûyan di karsaziyek her pîvanê de du vebijêrk hene:

Bikaranîna Karûbarên Setterên Derveyî Der  

Heke hûn sazkirina randevûyê ji pargîdaniyek navdar û sazkirina destnîşankirina B2B-ya navdar re bikin, hewce ne ku hûn bi taybetî û nifşê rêberê bi gelemperî û bi gelemperî û bi gelemperî nifşê rêber kûr bibin. Ger hûn per seta randevûyê bidin, hûn ê ji mîhengê randevûya B2B hêj bêtir sûd werbigirin.

Bilindkirina Setterên Navxweyî

Ew ê ji sazkirina randevûyê re wextekî zêdetir bistîne lê di maweya dirêj de ew bi kêr e. Li pisporên danûstendinê, jêhatîbûna analîzîkî, û kapasîteyek bihêz a karûbarên redkirina karmendên xweyên heyî digerin ku wan teşwîq bikin ku sazkirina randevûyê baş bibînin. An jî sazkerên randevûyê ji alîkî ve bistînin.

Sînorkirinên Pûanên Pêşbîn ên Pêşbîn

Berî ku hûn hemî ji bandorkirina çareseriyên pûankirinê yên pêşbîn dilşad bibin, ka em kêmasiyên bi dewleta heyî ya analîzkirina pêşbînî ya li ser bingeha AI-ê di firotin û firotanê de têkildar binêrin.

  • Pûana pêşîn a pêşbînîkirin-danasîn e. Wateya wê ev e ku heke karsaziyek nû dest pê kiriye û bi kêmî ve du-sê sed danûstandin berhev nekiribe, dê pûana pêşbîniyê pêk neyê. Di rewşek wusa de, profesyoneliya tîmên firotanê û agahdariya rêveberiya jorîn a sûkê girîngtir e. Hinek nermalava xalên pêşbînker her çend li ser modelên pêşbîniyên cîhanî dixebitin (Li jêr li ser Einstein a Salesforce bixwînin).
  • Wateya pêşbînîkirinê hêj neçêkirî ye. Heke rep firotinek ji sedemên vê pêşengiya taybetî ku ji yekê din pileyek digire fam neke, pergalên pûanên herî pêşbîn dê ji wan re nabêjin çima. Serîlêdanên raçandî dikarin çend têgihîştinan bidin lê ew hîn jî bi pûana pileya yekbûyî re ne entegre ne û hewce ne ku ji hev cuda werin bikar anîn.
  • Pûana pêşîn a pêşbînker nerm e. Ya yekem, dema ku bazarek hedef diguhere, daneyên firotanê yên heyî nema derbasdar in. Ya duyemîn, pûana pêşbînîkirî hêj nuansên rêwîtiyek xerîdar a dorpêçê tekûz nekiriye. Customersro xerîdar bi rengek ne-xet bi marqeyan re têkildar dibin lê modelên pûankirina rêberiyê bi piranî serê jorîn daneyên qewata firotanê wekî demografî û firmografî hesab dikin. Hin çareseriyên pûankirinê yên pêşbîn, mîna Infer, bi nermalava xweseriya kirrûbirra-based-SaaS-ê re Marketo re entegrasyon hene, lê daneya danûstendinê ya Marketo pêşkêş dike, dê hêj li ber serê kaniyê nemîne.
Pûana kevneşopî ya kevneşopî carinan dikare wekî dildarek were dîtin ku tîmên firotanê û kirrûbirrê dabeş bike ji ber ku her yek di derbarê pêzanîna rêberê de xwedan texmînên cûda ne. Li ser bingeha xala rêberiya îroyîn vekolîna pêşbînî ya li ser bingeha AI dawî li nakokiyên di navbera her du dezgehan de tîne.

3 Top Nermalava Pûanên Pêşbîn ên Pêşbîn

Hubspot. Pûana pêşbînîkirina pêşbirkê di platforma firotanê, kirrûbirr û nermalava CRM ya Hubspot de yekkirî ye. Taybetmendiya pûana pêşîn a li ser bingeha AI-ya Hubspot hem pûana pêşbînîkirî ya ku bi demê re hiştir dibe û hem jî pûana kevneşopî ya ku li gorî pîvanên we xwerû têne vexwendin. Di nav modelek standard de, çareseriya pûana pêşîn a Hubspot dikare ji bo karsaziyên piçûk jî pir tevlihev be lê gava ku hûn nehfê jê bigirin hûn ê wê pir bikêr bibînin: nûnerên firotana we dê tenê hewce bike ku dashboardên xwe kontrol bikin da ku bizanin li ser kîjan hêviyan bisekinin.

Salesforce Salesforce di nav nermalava firotin û kirrûbirra otomatîk de dêwek din e ku mîna Hubspot çareseriyek pûankirina rêberê entegre peyda dike. Heke hûn jixwe Salesforce bikar tînin, wê hingê wê karûbarê analîzkirina pêşbînî Sales Cloud Einstein ji we re peyda dibe. Hilbijartina ji nav cûrbecûr modelên pêşbînîkirinê, Einstein rêberên ku wan germtirîn dihesibîne ji nav dike. Gava ku daneya nû dikeve CRM-ê, Einstein xwe bixweber nûve dike. Heke daneyên we têr nebin, dê serlêdan nimûneyek gerdûnî ya li ser xerîdarên Salesforce bikar bîne û zû ku hûn bigihîjin hejmarek hewce ya veguherînên rêber dê vegerin ser daneyên we. Wekî din, Einstein dikare were pêşnîyar kirinên bireçet jî, wekî demên çêtirîn civîn, stratejiyên şopandinê, û hwd.

Infer. Berevajî Hubspot û Salesforce's Einstein, Infer çareseriyek pûana pêşîn e ku ji bo girêdana bi platforma otomasyona kirrûbirra we û CRM ve hatî çêkirin. Infer pêwendiyek API-ya zindî bikar tîne û gihîştina hundurîn a databasa cîhanî peyda dike. Rastbûna pêşbîniyan sê hefte dirêj dike. Bi karanîna daneyên ji pergala xweseriya kirrûbirra we û CRM û danegeha Infer, nermalav puanên rastîn destnîşan dike. Wekî encamek, nûnerên we fam dikin ka kîjan rêber germ û germ in û divê werin peydakirin û kîjan sar in û pêşniyar dikin ku bavêjin.

Wrapping Up

Pûana kevneşopî ya kevneşopî carinan dikare wekî dildarek were dîtin ku tîmên firotanê û kirrûbirrê dabeş bike ji ber ku her yek di derbarê pêzanîna rêberê de xwedan texmînên cûda ne. Li ser bingeha xala rêberiya îroyîn vekolîna pêşbînî ya li ser bingeha AI dawî li nakokiyên di navbera her du dezgehan de tîne. Wekî beşek nifşa pêşeng û mîhengê destnîşankirinê, heke rast were destgirtin pûankirina pêşeng dikare ji bo karsaziya we cûdahiyek mezin çêbike. Ger heya nuha dibe ku hûn bi hesta şewitandina destên xwe danîna ser çareseriyên herî bi bandor ên gihandina pêşengê hîs dikin, hêza analîzê ya pêşbînî bikartînin û rêjeyên veguherîn û rêjeyên xweyên nêz zêde bikin. Heke hûn ne ewle ne ku kîjan nermalav û pargîdaniya ji bo puankirina rêberê çêtirîn in, bi saziyek sazûmanê ya sazûmana sazkirinê ya sazkirinê re têkilî daynin û tavilê arîkariyê bistînin.

Sophia William

Sophia William pisporek pîşesaziyê ye ku kêfa wî ji nivîsandina li ser Perwerde, Lêkolîn & awayê jiyanê, û hwd re tê. Ew hez dike ku li derve be û her gava ku ew çêbibin li derfetên nû geriyan. Sophia di lêkolîna mijarên nû yên ku dibin alîkar da ku asoyên wê fireh bibin de dilxweşiyê dibîne. 


Leave a Reply