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Inferir novos leads líquidos: identificar e enviar os melhores leads no Salesforce

As empresas estão lutando para interpretar montanhas de dados sobre seus clientes e o que os motiva. É quase impossível ver a floresta das árvores quando as pessoas estão focadas em seu sistema de registro em vez de extrair insights úteis de todos os sinais em sistemas distintos como Salesforce, Marketo e Google Analytics, bem como fontes não estruturadas da web.

Poucas empresas têm recursos ou experiência para minerar seus dados e aplicar analítica que determinam quais clientes em potencial comprarão seus produtos e quando. Aqueles que tentam enfrentar o desafio com pontuação de leads em seus sistemas de automação de marketing precisam definir regras manualmente com base em seu instinto e em um pequeno subconjunto da atividade de um usuário.

E enquanto algumas empresas têm um fluxo constante de leads inbound, outras dependem de vendas outbound e marketing direcionado para impulsionar o crescimento. A abordagem mais comum é comprar grandes listas de leads questionáveis ​​e esperar encontrar alguns bons clientes em potencial, mas isso requer muito tempo e dinheiro.

Como a pontuação preditiva é diferente da pontuação de leads tradicional na automação de marketing?

Em vez de adicionar pontos manualmente para uma determinada ação, nossos modelos de pontuação comportamental usam um poderoso aprendizado de máquina para extrair todo o espectro de dados de atividades dentro da plataforma de automação de marketing de uma empresa. As equipes de vendas e marketing podem usar pontuações comportamentais para prever quais clientes em potencial serão convertidos nas próximas três semanas.

Como o Infer resolve isso e existem melhores práticas associadas à implementação?

Produzimos previsões de clientes precisas e estatisticamente comprovadas ao longo da jornada do cliente, o que ajuda as empresas a obter aumentos significativos nas taxas de ganhos, conversões de leads, tamanhos médios de negócios e receitas recorrentes. Nossos modelos de ajuste usam preditivos analítica e aprendizado de máquina avançado para descobrir se alguém está apto a comprar um determinado produto, e nossos modelos comportamentais determinam se eles provavelmente comprarão em breve.

Inferir

Fazemos isso analisando os principais sinais - como o modelo de negócios de uma empresa, fornecedores de tecnologia, anúncios de emprego relevantes, registros públicos, presença social, atividades do site, dados de automação de marketing, dados de uso do produto e outros atributos. Descobrimos que nossos clientes obtêm o máximo de valor quando usam Infer não apenas para filtrar e priorizar seus leads, mas também para otimizar campanhas de marketing, melhorar as vendas externas, criar incentivos inteligentes de leads, desenvolver acordos de nível de serviço de vendas, etc. A prática que vimos as empresas empregar é uma matriz de pontuação de comportamento e ajuste 4X4 simples que os ajuda a desenvolver programas em torno de diferentes segmentos, por exemplo, enviando os leads mais adequados e com probabilidade de compra diretamente para seus representantes principais.

Os nossos Inferir rede - novos leads A oferta oferece às equipes de vendas uma nova fonte de clientes em potencial de alta qualidade por meio da parceria com os principais provedores de dados, como InsideView, e usando modelos preditivos personalizados para identificar os leads mais adequados para uma empresa. As equipes de marketing costumam usar o Infer para pontuar listas de leads por conta própria, mas agora também podem comprar novos leads diretamente de nós, alavancar nossos modelos especializados adaptados para pontuar contatos frios e pagar apenas pelas melhores contas.

Quais são os principais diferenciais do Infer?

Somos únicos no espaço preditivo por alguns motivos - em primeiro lugar, por causa de nosso conjunto profundo e focado de produtos de pontuação preditiva insanamente inteligentes. Nosso DNA é formada por uma forte cultura de engenharia oriunda do Google, Microsoft e Yahoo. Somos viciados em adquirir dados e encontrar as áreas onde a ciência de dados pode revelar o maior valor para vendas e marketing B2B.

Processo de inferência

A missão da Infer é ajudar as empresas a crescer com o poder da ciência de dados. Nossa inteligência preditiva ajuda a potencializar uma série de aplicativos diferentes para vendas e marketing:

  • Filtragem - Identifique instantaneamente as ligações boas enquanto filtra todo o ruído (ligações ruins).
  • Priorização - Priorize leads para que as vendas se concentrem nos clientes em potencial que estão demonstrando fortes sinais de compra e provavelmente terão o maior impacto na receita.
  • Novos leads - Incentive as vendas externas identificando os leads mais adequados de uma empresa que não estão atualmente em seu banco de dados.
  • Nutrir - Monitore leads em bancos de dados de incentivo para enviar os clientes em potencial de volta às vendas assim que eles se engajarem novamente.
  • Painéis Executivos - Oriente a tomada de decisões, identifique tendências emergentes e acompanhe como a geração de demanda está alimentando seu pipeline.

Como nossa meta nunca foi construir uma empresa de consultoria, permanecemos focados no desempenho do modelo e na geração de resultados impactantes e reproduzíveis para nossos clientes, em vez de depender muito de serviços. É por isso que encorajamos bake-offs competitivos e deixamos que nossa excelência em tecnologia e engenharia e o desempenho do modelo falem.

Sean Zinsmeister

Sean cria o posicionamento, as mensagens e a estratégia geral de entrada no mercado para o tesouro de modelos analíticos preditivos da próxima geração da Infer. Uma vez satisfeito Inferir cliente próprio, Sean ingressou na Infer vindo da Nitro, uma empresa de software de gerenciamento de documentos com sede em São Francisco, onde desenvolveu e liderou uma premiada equipe de marketing global. Sean possui pós-graduação na Suffolk Sawyer School of Business e Northeastern, respectivamente, em marketing estratégico e gerenciamento de projetos.

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