Роль предиктивной аналитики в продажах B2B чрезвычайно важна, и при правильном применении она может принести огромную пользу.

В недавнем опросе от ForresterConsulting, проведенном среди 1000 торговых организаций B2B, более 53% оценили себя как опытных пользователей прогнозной аналитики на основе больших данных. Большинство из этих компаний считают, что использование инструментов предиктивной аналитики приводит к росту отдачи от инвестиций. 

Возможности и преимущества

Предиктивная аналитика в В2В может:

1. Повысить точность маркетинговой сегментации.

Компании B2B используют большие данные в клиентской аналитике в самом начале воронки продаж - во время сегментации рынка. С помощью больших данных менеджеры по продажам могут более четко сегментировать рынок. Чтобы создать идеальный образ покупателя для более узкого целевого маркетинга, менеджеры собирают данные о продажах и проводят анализ для распределения существующих клиентов по различным целевым сегментам.

2. Улучшить конверсию.

Аналитика данных позволяет предприятиям B2B использовать историческую информацию о продажах и предыдущих клиентах для наиболее эффективного выявления новых потенциальных клиентов. Чтобы предсказать, какой потребитель с наибольшей вероятностью закроет сделку, компании разрабатывают алгоритмы оценки потенциальных клиентов в сочетании с внешними данными. Такой подход приводит к увеличению конверсии B2B-компаний в различных отраслях на 30%.

3. Улучшить прогнозирование продаж.

Благодаря точному прогнозированию продаж бизнес может стабильно получать прибыль в течение финансового года.

Для создания точного прогноза продаж специалисты используют данные о продажах CRM (отзывы клиентов, поведение клиентов, жалобы, торговые операции) и алгоритм авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA). Благодаря этой стратегии компании получают информацию о скрытых возможностях покупки.

4. Повысить точность рекомендаций.

В этом случае менеджеры по продажам могут использовать алгоритмы DataAnalytics для разделения клиентов на разные группы в зависимости от их потребностей. Затем продавцы могут предложить им более подходящие продукты или услуги. Кроме того, такой подход, основанный на аналитике данных, может выявить скрытые возможности перекрестных продаж, тем самым увеличив доход.

5. Повысить прозрачность пожизненной ценности клиента.

Для рынка B2B всегда важен точный расчет стоимости жизни клиента.Для более точного прогнозирования CLV сотрудники B2B могут использовать DataAnalytics, в частности, методы и приемы предиктивной аналитики. Таким образом, продавцы могут рассчитывать на долгое время сотрудничества при эффективном воздействии на клиента.

С помощью прогнозного анализа ваш бизнес может получить следующие преимущества:

1. Повышенная производительность - вы получаете доступ к данным, которые можно легко использовать для анализа, что делает команду продаж более эффективной. Поскольку прогнозы основаны на прошлых данных, вы не будете использовать простые предположения при работе с клиентами.

2. Снижение затрат - поскольку ваши процессы будут соответствовать требованиям ваших клиентов, вы можете сэкономить деньги, не имея проблем с неэффективными затратами.

3. Экономия ресурсов - предиктивная аналитика всегда может привести вас к желаемому результату, тем самым помогая сэкономить средства и время.

4. Немедленные результаты - предиктивная аналитика может помочь вам быстро извлечь выгоду из будущих тенденций, уделяя особое внимание новым разработкам и различным моделям привлечения клиентов, основанным на текущей эффективности.

5. Лучшее качество и функциональность - компании используют прогнозную аналитику для улучшения процесса принятия решений.

6. Улучшенное управление рисками - предиктивная аналитика позволяет реагировать на проблемы до того, как они станут угрожающими, и позволяет сводить их к нулю в реальном времени.

7. Оптимизированный маркетинг - с помощью прогнозной аналитики вы можете быстро понять поведение своих клиентов и оптимизировать свои рекламные кампании, чтобы удовлетворить как старых, так и новых, и потенциальных клиентов. Это также гарантирует, что вы всегда будете удерживать самых прибыльных клиентов.

Примеры применения предиктивной аналитики в В2В

Рассмотрим, как предиктивная аналитика работает в двух разных отраслях.

1. Производство.

Для производителей простой оборудования может обходиться в миллионы долларов в год в виде упущенной выгоды, затрат на ремонт и производственного времени. Встраивая предиктивную аналитику в свои приложения, руководители производства могут отслеживать состояние и производительность оборудования и прогнозировать сбои до того, как они произойдут.

Типичный пример прогнозной аналитики на производстве включает определение вероятности поломок. Затем производители могут заранее спланировать остановку оборудования для профилактического обслуживания. Они также могут использовать прогнозную аналитику для ограничения или предотвращения любого воздействия на производственный процесс.

2. Услуги программного обеспечения.

Отток клиентов всегда был сложной метрикой для понимания. Большинство данных только сообщают, сколько клиентов ушли, и сколько денег было потеряно. С помощью предиктивной аналитики менеджеры по продуктам могут прогнозировать и сокращать отток с гораздо большей точностью, что может привести к росту доходов.

Алгоритм прогнозной аналитики должен учитывать демографические данные клиентов, приобретенные продукты, использование продукта, звонки клиентов, время с момента последнего контакта, историю прошлых транзакций, отрасль, размер компании и доход.

Важно не только определить, кто откажется, но и кто не откажется. Прогнозирование того, какие клиенты не уйдут, означает, что вы можете найти разные способы привлечь их с помощью новых продуктов или стратегического партнерства.

Вывод

Для B2B-компаний предиктивная аналитика - это полезный инструмент для повышения дохода. Используя информацию о предыдущих клиентах, хранящуюся в CRM и ERP, предприятия B2B могут применять кластерный анализ, прогнозирование на основе поведения для:

• Разработки маркетингового воздействия для каждого целевого клиента, чтобы сделать маркетинговые мероприятия более эффективными.

• Оценки новых лидов на основе взаимодействия с клиентами из той же целевой группы.

• Прогнозирования доходов на основе действий клиентов и показателя ARIMA для достижения большей финансовой стабильности.

• Сокращения потерь из-за неэффективных процессов.

• Предоставления более актуальных услуг и продуктов на основе закрытых сделок с похожими клиентами.

• Оценки пожизненной ценности клиентов с помощью методов предиктивной аналитики для более эффективного удержания клиентов.

Обращаем ваше внимание, что данными технологиями мы владеем. Будет интерес - обращайтесь, обсудим, чем можем быть полезны для вас.