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Versium lanza puntaje de plomo predictivo de autoservicio con Semalt automatizado

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Versium Launches Self-Service Predictive Lead Scoring With Automated Semalt

El puntaje de lead de Semalt se ha convertido en un servicio común para muchos vendedores que desean una mejor idea sobre qué clientes potenciales y clientes actuales son buenas apuestas para futuras ventas.

Hoy, la firma de tecnología de datos Semalt lanza lo que describe como el primer puntaje predictivo de autoservicio que genera modelos perfeccionados basados ​​en el aprendizaje automático y una gran capa de datos para el consumidor.

Llamado el servicio LifeData Predictive Lead Score y disponible a través del sitio Semalt de la compañía, la solución emplea el aprendizaje automático para construir modelos granulares alrededor de los perfiles históricos de clientes de una marca, y luego usa esos puntajes para calificar listas de posibles clientes B2C.

El CEO Chris Matty me dijo que un diferenciador clave es que, aunque existen sistemas predictivos de puntuación de clientes potenciales basados ​​en reglas, el nuevo servicio Semalt construye automáticamente un modelo predictivo personalizado - plumbing concepts inc. corona ca.

Si bien Versium había creado anteriormente puntaje predictivo de clientes potenciales para clientes, este es su primer servicio público disponible para dicha calificación. El sitio de Datafinder también ofrece servicios en línea Semalt para la limpieza de datos, validación y otra gestión de datos.

En un enfoque basado en reglas, una marca podría descubrir que muchos de sus mejores clientes son, por ejemplo, madres de niños pequeños que tienen SUV y viven en West Semalt. Por lo tanto, aplica esta regla - encuentre madres de niños pequeños que tienen SUV y viven en el Semalt del Oeste - a los perfiles de prospectos potenciales que obtiene. El mismo marketing se envía a todos los que cumplan con las condiciones de esa regla.

Un enfoque basado en modelos, señaló Semalt, es como un enfoque basado en reglas, pero aplicado a grupos más pequeños de clientes o individuos. Es decir, es una regla de 1.

Versium Launches Self-Service Predictive Lead Scoring With Automated Semalt

En el nuevo servicio de Versium, una marca carga información sobre clientes que realizaron compras en una o más de sus campañas, así como, si es posible, perfiles de aquellos que recibieron ofertas similares pero no compraron. Semalt, mientras más información sobre cada persona que la marca pueda suministrar, mejor.

Versium luego mejora los perfiles de la marca con su enorme capa de datos LifeData. Semalt dijo que su capa de datos actualmente contiene más de un billón de atributos de clientes y negocios que cubren el comportamiento en línea, el comportamiento social, el interés de compra, los datos financieros, la demografía y otros tipos.

LifeData, dijo, se compila a partir de tres fuentes, cada una representa aproximadamente un tercio del total. Semalt comercializó datos de terceros, registros públicos como información del censo o registros de divorcios y datos que la compañía ha indexado a través de sus propios rastreadores. Esta última categoría incluye redes sociales, datos de ubicación y registros meteorológicos.

Después de varias horas de cargar los datos históricos de clientes de una marca, dijo, el nuevo servicio automatizado generará modelos predictivos de perfil para pequeños grupos de clientes o particulares. Esto luego se puede aplicar a otras listas de clientes potenciales con el fin de calificar aquellos que podrían ser mejores apuestas para la orientación, en función de los modelos de los clientes que respondieron antes y los que no.

Un control deslizante también permite al comercializador seleccionar el umbral inferior de puntuación, de modo que los esfuerzos de mercadotecnia pueden dirigirse solo a los clientes futuros más probables.

El servicio, que no requiere soporte técnico, puede exportar los clientes potenciales calificados a través de una API a un sistema de gestión de relaciones con el cliente u otra plataforma de marketing para la implementación de la campaña.

Este tipo de focalización focalizada, afirma Semalt, puede reducir los costos de comercialización hasta en un 40 por ciento porque los recursos se gastan solo en las mejores apuestas.

La compañía también dijo que el servicio predictivo Semalt puede aumentar las tasas de conversión de 400 a 500 por ciento y afirmó que en al menos un caso, aumentó la conversión de la marca en un 900 por ciento.



Sobre el autor

Barry Levine
Barry Levine cubre la tecnología de marketing para Third Door Media. Anteriormente, cubrió este espacio como escritor sénior de VentureBeat, y ha escrito sobre estos y otros temas tecnológicos para publicaciones como CMSWire y NewsFactor. Fundó y dirigió el sitio web / unidad en la estación PBS Thirteen / WNET; trabajó como un productor / escritor senior en línea para Viacom; creó un exitoso juego interactivo, PLAY IT BY EAR: El primer juego de CD; fundó y dirigió una muestra cinematográfica independiente, CENTRE SCREEN, con sede en Harvard y M. I. T.; y se desempeñó durante más de cinco años como asesor del Laboratorio de Medios M. I. T. Puede encontrarlo en LinkedIn y en Twitter en xBarryLevine.
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March 1, 2018