Tres ejemplos de análisis predictivo para big data en b2b qymatix bitcoin core blockchain download

En Business-to-Business, los datos más valiosos de Big Data están siempre a mano: transacciones de ventas de un sistema ERP y actividades de ventas de un software de CRM. La razón es que para hacer predicciones útiles, los gerentes de ventas principalmente necesitan encontrar casos “positivos”: por ejemplo, clientes que compraron un producto o aceptaron una oferta. En otras palabras, Predictivo Analítica se trata de describir las relaciones entre los datos pasados ​​y los resultados predictivos.

Utilizando los datos de ventas de ERP y CRM disponibles y los métodos de Big Data Analytics, Predictive Analytics puede, por ejemplo, ayudar a los líderes de ventas a detectar oportunidades ocultas dentro de los clientes B2B existentes. ¿Necesitas algunos ejemplos o ideas sobre dónde estar? Aquí proporcionamos tres técnicas de minería de datos para el análisis predictivo de ventas basado en ERP y CRM los datos de ventas. Ejemplo número uno: realizar segmentación de marketing B2B con un método de agrupamiento

Por ejemplo, la herramienta Qymatix Predictive Sales Analytics ejecuta una función de agrupación aritmética avanzada para agrupar a los clientes. Luego detecta compradores en aquellos clústeres que no han alcanzado el mismo potencial de compra que sus pares. Luego los clasifica, ayudando a priorizar las actividades de ventas. Ejemplo número dos: usar un algoritmo apriori para desarrollar una estrategia de venta cruzada

Además, estos conjuntos o clústeres se pueden usar para detectar inconsistencias de precios entre los clientes. Por ejemplo, una técnica de minería de datos de ERP de este tipo puede hacer que los clientes paguen precios consistentemente por debajo de un promedio dado y los encuentren por adelantado. Caso de uso: Análisis Predictivo reducción de la pérdida de clientes al tiempo que aumenta la satisfacción y el compromiso del equipo de ventas.

Un algoritmo ARIMA (promedio móvil integrado autorregresivo) influenciado por los datos de ventas de CRM es un excelente método de Big Data para mejorar el pronóstico de ventas basado en el comportamiento del cliente. Mejoras en pronóstico de ventas puede ofrecer beneficios no solo para la reposición de existencias, sino también ventajas en la lealtad del cliente, reducción del desgaste y abandono. Un algoritmo ARIMA mezclado con datos de CRM puede mejorar el pronóstico de ventas en función del comportamiento del cliente. Haga clic para tuitear

Por ejemplo, ejecutar un algoritmo ARIMA en las transacciones de ventas ERP mientras lo alimenta con señales CRM (es decir, llamadas, quejas, actividades de ventas), los líderes de ventas pueden detectar oportunidades de compra ocultas y mejorar significativamente la previsión de ventas. Del mismo modo, utilizando una función avanzada de análisis predictivo de ventas, líderes de ventas puede evitar la deserción y el abandono del cliente y reconocer sus razones antes. Caso de uso: cómo la venta cruzada y ascendente basada en los algoritmos de Qymatix está ayudando a un fabricante de componentes médicos a vender más.

Minería de datos CRM y ERP para Profético El análisis es un proceso destinado a explorar los datos de ventas anteriores en busca de patrones y comportamientos entre diferentes variables. Una vez que los gerentes de ventas han descubierto esas relaciones, pueden usarlas como modelo para realizar pronósticos precisos, identificar nuevas oportunidades de ventas e incrementar la eficiencia de la fuerza de ventas. En situaciones de ventas B2B, Big Data no necesita ser grande, tiene que ser útil. Haga clic para tuitear

En situaciones de venta Business-to-Business, Big Data no necesita ser grande. CRM y ERP Data Mining es un buen comienzo para Predictive Analytics. Los datos de ventas de ERP y CRM son uno de los conjuntos de datos más valiosos que una empresa puede analizar. Por lo tanto, los gerentes de ventas en B2B primero deberían cavar estos datos de ventas para obtener información valiosa. El análisis de agrupamiento, el pronóstico y el pronóstico basado en el comportamiento son tres buenos ejemplos de dónde empezar a generar valor a partir de los datos.

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