Proqnozlaşdırıcı analitika xərcləri üç mənbədən gəlir: məlumatların hazırlanması, modelin qurulması və proqnozların dəqiq qalması və istifadə olunması üçün davamlı iş. ROI, proqnoz sayəsində yaxşılaşan qərarlardan, məsələn, potensial müştərilərin daha yaxşı prioritetləşdirilməsi, müştəri itkisinin azaldılması və ya inventarın daha səmərəli idarə olunması kimi nəticələrdən əldə edilir. Büdcəni planlaşdırarkən əvvəlcə bir qərarı müəyyən edin, sonra hər hansı bir alətə pul xərcləməzdən əvvəl daha yaxşı bir qərarın nə qədər dəyərli olduğunu qiymətləndirin.
Proqnozlaşdırıcı analitika tarixi məlumatlardan və statistik və ya AI modellərindən istifadə edərək növbəti addımda nəyin baş verəcəyini təxmin edir: hansı potensial müştəri satışa çevriləcək, hansı müştəri imtina edəcək, neçə ədəd məhsul satılacaq. Texnologiya artıq yetkindir. Uğursuzluğun səbəbi adətən biznes işidir, çünki komandalar dəyişməli olduqları qərarı razılaşdırmadan əvvəl imkanları satın alırlar.
Proqnozlaşdırıcı analitika əslində nə qədər başa gəlir?
Proqram təminatı çox vaxt ən kiçik xərcdir. Bir çox komandaların artıq ödəniş etdikləri alətlərdə proqnozlaşdırma funksiyaları var: Google Analytics 4 məlumat hədləri qarşılandıqda proqnozlaşdırıcı auditoriyalar təklif edir, HubSpot və Salesforce müəyyən səviyyələrdə potensial müştəri və sövdələşmə ballarını daxil edir, BigQuery ML kimi bulud platformaları isə analitiklərə SQL ilə modellər hazırlamağa imkan verir.
Daha böyük xərc insan resursları və məlumatlardır. CRM-i təmizləmək, onu sifariş məlumatları ilə birləşdirmək və etibarlı nəticə etiketi müəyyən etmək həftələrlə vaxt apara bilər. Başlanğıcdan sonra kimsə dəqiqliyi izləməli, modelləri yenidən təlimatlandırmalı və satış və ya marketinq komandalarının ballardan həqiqətən istifadə etdiyinə əmin olmalıdır.
- Məlumat işi: təmizləmə, mənbələri birləşdirmə, nəticələri müəyyən etmə və izləmə boşluqlarını düzəltmə.
- Alətlər: daxili funksiyalar, bulud ML xidmətləri və ya ixtisaslaşdırılmış platformalar.
- Quruluş vaxtı: modelləri təlimatlandırmaq, test etmək və sənədləşdirmək üçün analitik və ya məlumat alimi saatları.
- Aktivləşdirmə: balları qərarların verildiyi CRM, reklam platforması və ya e-poçt alətinə daxil etmə.
- Baxım: kənarlaşmanı izləmə, yenidən təlimatlandırma və “model niyə belə dedi?” sualına cavab vermə.
Hər hansı bir şey qurmazdan əvvəl ROI-ni necə qiymətləndirmək olar?
Tək bir qərar və təkmilləşdirilmiş qərar başına düşən dəyərlə başlayın. Təsəvvür edin ki, B2B şirkətinin satış komandası hər bir daxil olan potensial müştəriyə gəliş sırası ilə zəng edir. Əgər potensial müştəri balı onlara ən perspektivli müştərilərə əvvəlcə zəng etməyə imkan verirsə, dəyər eyni işçi qüvvəsi ilə daha çox sövdələşmənin bağlanmasından gəlir. Bunu öz rəqəmlərinizlə qiymətləndirin: cari konversiya dərəcəsi, orta sövdələşmə dəyəri və nə qədər potensial müştərinin köhnəldiyi.
Tək bir rəqəm əvəzinə sadə bir diapazonla işləyin. Mühafizəkar, ehtimal olunan və optimist hallar gözləntiləri dürüst saxlayır. Hətta optimist hal belə xərcləri çətinliklə ödəyirsə, orada dayanın və büdcəyə qənaət edin.
İşlənmiş nümunə strukturu
Məsələn, müştəri itkisi problemi olan bir onlayn mağaza işi belə yaza bilər: hər ay imtina edən abunəçilərin sayı, saxlanılan ay üçün orta marja, müştəri saxlama təklifinin saxlaya biləcəyi risk altındakı müştərilərin payı və həmin təklifin dəyəri. Öz məlumatlarınızı daxil edin. Struktur hər hansı bir etalondan daha vacibdir, çünki götürülmüş etalonlar nadir hallarda müştərilərinizə uyğun gəlir.
Hansı KPI-lar modelin buna dəyər olduğunu sübut edir?
Modelin dəqiqliyi zəruridir, lakin kifayət deyil. Heç kimin hərəkətə keçmədiyi güclü AUC-yə malik bir itki modelinin ROI-si sıfırdır. Modeli və biznes nəticəsini yan-yana izləyin.
- Model keyfiyyəti: hərəkət etdiyiniz həddə dəqiqlik və xatırlama, aylıq yoxlanılır.
- Qəbul: baldan istifadə edən qərarların payı (zənglərin prioritetləşdirilməsi, auditoriyaların qurulması).
- Nəticə artımı: müalicə olunan qrupda konversiya, saxlama və ya marja, nəzarət qrupu ilə müqayisədə.
- Nəticə başına xərc: ümumi aylıq xərcin artan nəticələrə bölünməsi.
- Qərara qədər vaxt: komandaların balla balla olmadan olduğundan nə qədər daha sürətli hərəkət etməsi.
Nəzarət qrupları niyə bu qədər vacibdir?
Nəzarət qrupu olmadan hər hansı bir yaxşılaşma mövsimilik, yeni kampaniya və ya şans ola bilər. Müştərilərin və ya potensial müştərilərin təsadüfi bir hissəsini, çox vaxt 10-20 faizini, model əsaslı prosesdən kənarda saxlayın. Onların nəticələrini eyni dövr ərzində müalicə olunan qrupla müqayisə edin. Bu, artımı göstərməyin ən sadə və dürüst yoludur.
Nəzarət qrupları hər bir potensial müştərinin prioritetləşdirilməsini istəyən satış komandaları üçün israfçılıq kimi görünür. Bir rüb kimi sabit bir test pəncərəsi üzərində razılaşın və nəticələri açıq şəkildə paylaşın. Əgər model qalib gələrsə, nəzarət qrupu bitir və hamı ondan istifadə edir.
Proqnozlaşdırıcı analitika nə vaxt pula dəymir?
Kiçik məlumat dəstləri ən çox yayılmış səbəbdir. Əgər ildə iyirmi sövdələşmə bağlayırsınızsa, modelin öyrənəcəyi çox az şey var və baş barmaq qaydaları da eyni dərəcədə yaxşı işləyə bilər. Digər bir xəbərdarlıq əlaməti heç kimin dəyişə bilməyəcəyi bir qərardır: istehsal həcmləri aylar əvvəldən müəyyən edildikdə tələbi dəqiq proqnozlaşdırmaq az kömək edir.
Zəif izləmə üçüncüdür. Əgər konversiyalar qeyri-ardıcıl qeyd olunursa, model qeyri-ardıcıllığı öyrənir. Əvvəlcə ölçməni düzəldin; heç vaxt model qurmasanız belə, bu özünü doğruldur.
Daxili qurmalıyam, yoxsa platforma almalıyam?
Proqnoz standart olduqda və məlumatlar artıq bir sistemdə olduqda alın və ya daxili funksiyalardan istifadə edin. CRM daxilində potensial müştəri balları və analitika aləti daxilində satınalma ehtimalı yaxşı nümunələrdir. Qərar biznesinizə xas olduqda, məlumatlar bir neçə sistemi əhatə etdikdə və ya hər bir proqnozu tənzimləyiciyə və ya şübhəli satış direktoruna izah etməli olduqda qurun.
Orta yol bir çox orta ölçülü şirkətlər üçün işləyir: bulud anbarında SQL əsaslı alətlərlə model hazırlayın, sonra sinxronizasiya aləti vasitəsilə balları mövcud sistemlərə göndərin. Bu, xərcləri proqnozlaşdırıla bilən edir və əsas qərarı bir satıcının qara qutusuna kilidləməkdən qaçınır.
Alien Road müştəri işində proqnozlaşdırıcı analitikanı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşfiyyat müştəri ilə bir qərar seçmək deməkdir, məsələn, satışın əvvəlcə hansı potensial müştərilərə zəng edəcəyi və ya hansı müştərilərin geri qazanma təklifi alacağı. Alətlər haqqında danışmazdan əvvəl məlumat həcmini və izləmə keyfiyyətini yoxlayırıq və çox vaxt müştərinin artıq ödəniş etdiyi proqnozlaşdırma funksiyaları ilə başlayırıq.
Quraşdırma məlumatların hazırlanmasını, ilk modeli, nəzarət qrupunun dizaynını və balların CRM və ya reklam platformasına daxil edilməsini əhatə edir. Ölçmə model keyfiyyətini və biznes artımını birlikdə izləyir. Aylıq hesabat xərcləri, qəbulu və artan nəticələri bir cədvəldə göstərir, beləliklə davam etmək, genişləndirmək və ya dayandırmaq qərarı sübutlara əsaslanır.
Bu həftə haradan başlamalı
Komandanızın natamam məlumatlarla dəfələrlə verdiyi bir qərarı yazın. Onun yanında, bunu nə qədər tez-tez etdiyinizi, daha yaxşı bir qərarın nəyə dəyər olduğunu və artıq hansı məlumatlara sahib olduğunuzu qeyd edin. Əgər bu üç sətir perspektivli görünürsə, yeni bir şey almazdan əvvəl sahib olduğunuz bir alətin proqnozlaşdırma funksiyası təklif edib-etmədiyini yoxlayın.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması