對(duì)于大數(shù)據(jù),研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義:大數(shù)據(jù)是需要新處理模式,才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力,來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值不在數(shù)據(jù)本身,而在數(shù)據(jù)的應(yīng)用上,在于如何搭建應(yīng)用場(chǎng)景,讓大數(shù)據(jù)真正應(yīng)用到企業(yè)銷(xiāo)售獲客決策中,正是大數(shù)據(jù)公司在做的事。
企業(yè)信息查詢和銷(xiāo)售線索挖掘是目前企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用最頻繁的兩個(gè)方向。
企業(yè)信息查詢屬于基礎(chǔ)應(yīng)用,如天眼查、企查查等數(shù)據(jù)平臺(tái),基于開(kāi)放數(shù)據(jù)和共享的政府公共數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)建模的一站式信息查詢服務(wù)。
銷(xiāo)售線索挖掘則是更深層次的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,將爬取到的互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)和來(lái)自官方網(wǎng)站的工商信息等,進(jìn)行清洗和加工,構(gòu)建可量化的用戶畫(huà)像,為不同領(lǐng)域的用戶或企業(yè)提供銷(xiāo)售解決方案。
在To B公司里,銷(xiāo)售線索作為獲客的來(lái)源處于重要地位,線索數(shù)量的多少、質(zhì)量的高低都是銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的重要影響因素。能擁有穩(wěn)定、持續(xù)的線索來(lái)源是每個(gè)企業(yè)和銷(xiāo)售人員的美好愿景,然而現(xiàn)實(shí)是,大部分銷(xiāo)售人員的獲客渠道有限,電銷(xiāo)、會(huì)銷(xiāo)、廣告等渠道都需要人工收集和篩選銷(xiāo)售線索,據(jù)了解,從這些傳統(tǒng)渠道進(jìn)來(lái)的線索有80%都是無(wú)效的,線索利用率低是企業(yè)銷(xiāo)售成本高企的原因之一。
探跡作為T(mén)o B企業(yè)的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)智能解決方案提供商,通過(guò)不斷分析和挖掘全網(wǎng)在線企業(yè)數(shù)據(jù)信息,結(jié)合企業(yè)內(nèi)部的客戶關(guān)系系統(tǒng),利用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)建立量化客戶模型,并對(duì)潛在客戶進(jìn)行推薦和評(píng)分。推薦這部分主要是通過(guò)對(duì)企業(yè)現(xiàn)有客戶群進(jìn)行建模分析,從企業(yè)知識(shí)圖譜中匹配優(yōu)質(zhì)潛在客戶;評(píng)分則是通過(guò)豐富的線索維度,計(jì)算與模型的契合度,幫助客戶把現(xiàn)有的銷(xiāo)售線索進(jìn)行打分和排序。
隨著探跡智能銷(xiāo)售解決方案在B2B銷(xiāo)售中的廣泛應(yīng)用,將有效解決企業(yè)拓客渠道有限、客戶線索繁雜、客戶畫(huà)像不清晰等銷(xiāo)售難題,并為企業(yè)提供銷(xiāo)售策略制定的依據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化決策,構(gòu)建以業(yè)務(wù)增長(zhǎng)力為核心的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壁壘。據(jù)探跡方面透露,目前探跡知識(shí)圖譜已覆蓋一萬(wàn)多數(shù)據(jù)維度,包含上億的企業(yè)主體,每月新增線索超過(guò)100萬(wàn)條,幫助上千家企業(yè)客戶平均獲客成本降低30%,線索意向率提升3.5倍。
企業(yè)數(shù)據(jù)做為大數(shù)據(jù)的一部分,在商業(yè)市場(chǎng)中越來(lái)越受到重視,而大數(shù)據(jù)公司要如何將數(shù)據(jù)變成寶藏,則需要深入到具體的應(yīng)用場(chǎng)景中,根據(jù)不同的企業(yè)性質(zhì)及產(chǎn)品特性進(jìn)行分析研究,真正挖掘出大數(shù)據(jù)的作用,并且應(yīng)用到企業(yè)銷(xiāo)售決策過(guò)程中。但可以肯定的是,用大數(shù)據(jù)獲客賦能企業(yè)銷(xiāo)售升級(jí)已是大勢(shì)所趨。
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