Vesti

Krizni izazov: alternativni načini za stvaranje nedostajućih prodajnih kontakata - vođeni podacima i odličnim kvalitetom

27 mar 2020

Svet se bori sa krizom, a pogođena su i mnoga područja ekonomskog života. Poslovna putovanja su zabranjena, mnogi zaposleni treba da ostanu da rade od kuće, a poslovne aktivnosti i događaji se otkazuju.
 
Svet je trenutno u problematičnoj fazi. Covid-19 i Brexit su samo dve dominantne teme u poslednjih nekoliko meseci. Jedan od najvećih izazova u ovom trenutku je velika neizvesnost, a to je ono što vodi do drastičnih mera u kompanijama. Zabrane putovanja su jedna ekstremna mera, mnogi otkazani događaji u kratkom roku su druga. Ovo je loša vest, posebno za marketing i prodaju. Budući da je radijus kretanja zaposlenih u sektoru prodaje takođe ograničen, oni u određenoj meri više ne mogu da odu ni do potencijalnih kupaca u kompanijama.

Posledice za mnoga preduzeća su ozbiljne i pre svega, ne mogu se planirati. Ako kompanije planiraju fiksni broj poslovnih kontakata i lidova i ako to u kratkom roku ne ostvare, nastaje problem.

Trenutna situacija stvara posebno veliki pritisak na prodaju da se spasi godina, odnosno da se izdrže posebno teški uslovi i da godina bude uspešna uprkos svemu tome. Uspeti možemo samo razmišljajući na nove načine i birajući nove staze.

U svetu podataka postoji mnogo drugih načina, od kojih su neki veoma efikasni. Jedna opcija je takozvana analiza blizanaca Look-Alikes), koja traži idealne profile kupaca u svetu podataka, a druga - verovatno još bolja - pametna analiza podataka (Smart Data Analitics).
 

Analiza blizanaca (Look-Alikes)

Tradicionalne procedure poput Look - Alikes koja se brzo može koristiti mogu se održati u radionici za kontakt o prodaji. Ova metoda, poznata i pod nazivom Look-Alikes, počinje sa filtriranjem matičnih podataka. Ispravlja netačne podatke u bazi, kao što su netačne adrese ili kontakt osobe, popunjava praznine i eliminiše duplikate.

U drugom koraku se svi redovi podataka obogaćuju dodatnim informacijama kao što su delatnost, veličina poslovanja, prihod. Ova obogaćena baza tada određuje ciljnu grupu.

Prepoznavanje karakteristika idealnog ili tipičnog kupca (može biti mnogo parametara):
  • Koje kompanije mogu biti idealni klijenti?
  • Koja je njihova veličina i broj zaposlenih?
  • U kojoj su industriji aktivni i koji godišnji prihod imaju?
  • Kako će se razvijati u budućnosti?
 
U trećem, poslednjem koraku je segmentiranje kompanija u CRM-u na osnovu prethodno obogaćenih informacija i izgradnja modela iz segmentacije po celom svetu podataka. Ovo je u potrazi za kompanijama koje dele iste ili slične kriterijume kao najbolji CRM klijenti. Segmentacijom, zajedničke karakteristike i obrasci postaju vidljivi u krugu fiksnih kupaca. Izraz za to je Klasterizacija. Ovo stvara listu potencijalnih kupaca tj. analiza firmi koje su osnovane za marketinške ili prodajne kampanje ili upućivanje u call centar kao dobar uzorak ulova.
 
Prednosti analize blizanaca
  • Omogućava iskorišćavanje potencijala koji bi inače bii skriveni;
  • Može se brzo primeniti i ne zahteva instalaciju ili kupovinu sistema trećih lica;
  • Takođe čisti i osnovne podatke iz CRM-a;
  • Uspešno se koristi dugi niz godina.
 

Analitika pametnih podataka (Smart Data Analytics)

Analitika pametnih podataka generiše kvalifikovane B2B lidove sa visokom stopom konverzije koristeći tehniku mašinskog učenja i ključne pojmove. Ono što je posebno uzbudljivo ovde je, da ključne reči mogu biti i trenutno najaktuelnije teme. Na taj način možete doći do preduzeća koja imaju akutnu potrebu i za koje postoji velika verovatnoća kupovine. I to u najkraćem roku. To vam omogućava da radite mnogo agilnije i da se poštedite loših investicija u beskorisne lidove. Pored toga, brzo možete prepoznati prilike koje su do sada bile skrivene od konkurencije.

Smart Data Analytics isporučuje spiska kvalitetnih B2B lidova u roku od nekoliko nedelja. Kvalitet postaje još bolji jer je mašinsko učenje deo ove metode generisanja lidova. Saznanja, tj. koliko su dobri lidovi primenjuju se u modelu i čine ga još inteligentnijim.

Stoga je tvrdnja da je analitika pametnih podataka jedno od najboljih alata za brzo uspostavljanje lidova s velikom verovatnoćom uspešnog završetka.


Kako detaljno funkcioniše Smart Data Analytics?

Za to su potrebni podaci iz različitih izvora: Sopstveni podaci firme iz CRM-a, obogaćeni podacima iz najvećeg univerzuma podataka, kompanije Dun & Bradstreet, sa preko 330 miliona unosa i pretraženih informacija sa interneta.

Na osnovu aktuelnih tema ili ključnih pojmova, Analitika pametnih podataka generiše spiskove kompanija za koje trenutno postoji velika verovatnoća da će imati realnu potrebu za određenim proizvodima. Tako nastaju MQL (marketinški kvalitetni lead).

Prednosti Analitike pametnih podataka
  • Vrlo brzo obezbeđuje spisak kvalitetnih lidova;
  • Znatno poboljšava stopu konverzije u prodaji i sprečava prazan hod;
  • Daje opipljive rezultate u kratkom roku i istovremeno dugoročno doprinosi digitalizaciji marketinga i prodaje.


U koraku sa vremenom

Zahvaljujući savremenoj tehnologiji, sada postoje vrlo efikasni načini za pouzdano generisanje kvalitetnih lidova bez obzira na vreme i mesto. Dugoročno, ne samo da prolazite jeftinije, već ste i nezavisni od poslovnih događaja i prodajnih kontakata.

To je i neophodan korak u smeru digitalizacije Lead procesa, jer se krize ponavljaju.