Эксперты Телфин рассказывают, что включает в себя аналитика для продаж, какие данные нужно собирать и анализировать и какие сервисы и инструменты в этом помогут.
Анализ данных для повышения продаж — это растущий сегмент. Согласно данным Gartner, к 2025 году 70% всех взаимодействий в B2B будут регистрироваться и анализироваться, в том числе с использованием сервисов искусственного интеллекта. К 2025 году 75% организаций, занимающихся продажами в сфере B2B, заменят традиционные учебные пособия по продажам гибкими решениями на основе искусственного интеллекта.
Анализ данных предоставляет отделам продаж, маркетинга и обслуживания целостный доступ к критически важным данным на всех этапах продаж. Благодаря анализу с использованием ИИ компании могут определять возможности продаж с гораздо большей точностью, чем с помощью традиционных методов или человеческой интуиции.
Что такое анализ данных для повышения продаж?
Аналитика для повышения продаж включает в себя сбор данных о продажах и использовании продукции от потенциальных и существующих клиентов, а затем применение искусственного интеллекта для их анализа на предмет закономерностей и тенденций. Это помогает организациям прогнозировать будущие возможности и результаты. Такой метод используется командами продаж, маркетинга и поддержки для принятия оптимальных решений на каждом этапе цепочки привлечения клиентов.
Данные могут поступать из самых разных источников, в том числе:
- данные сайта,
- записи разговоров,
- данные из CRM-системы,
- действия с электронными письмами,
- взаимодействия в социальных сетях и мессенджерах,
- поиски и загрузки,
- действия в приложениях,
- и др.
Примеры анализа данных для повышения продаж
- Расширенные данные о покупке. Отделам продаж следует собирать и анализировать данные для прогнозирования потенциала покупки и допродаж индивидуально по клиентам и по сегментам. К таким данным относятся сроки заключения сделок, жизненный цикл продукта, срок жизни клиента, средний чек, предыдущая покупательская активность. Такие данные, проанализированные с помощью искусственного интеллекта, могут помочь составить точную картину потенциальных продаж.
- Улучшенные данные для таргетинга. Важно также собирать и анализировать данные о клиентах, взаимодействиях и продажах с различных рекламных источников. Для этого следует анализировать данные из коллтрекинга и рекламных кабинетов, поведение клиентов в магазине, путь посетителя сайта и его корзину. Понимая стоимость различных целевых действий для разных сегментов на каждой площадке, можно оптимизировать бюджеты и сделать более эффективные маркетинговые кампании.
- Анализ использования продукта. Используя такие данные, как частота использования, ключевые взаимодействия с продуктом и временные рамки, маркетологи могут лучше определять, как пользователи взаимодействуют с продуктами компании. Эти данные позволяют разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии и целевые рекламные предложения, а также улучшать сам продукт.
Что важно при организации анализа данных в компании?
Единство системы. Подход к анализу данных по системе одного окна с внедрением инструментов искусственного интеллекта позволяет получить общую картину и сократить число изолированных данных. Традиционные процессы маркетинга, продаж и обслуживания существуют изолированно. Данные собираются и анализируются в каждом отделе, а аналитическое программное обеспечение ориентируется на соответствующие потребности. С помощью единого подхода к сбору и анализу данных удается добиться синергии и сотрудничества между подразделениями.
Фокус на воронке продаж. Анализ доходов должен охватывать каждый этап цикла продаж, включая анализ потенциальных клиентов, конверсий и использования продукта после покупки. Это представление полного цикла позволяет разработать более эффективную стратегию привлечения и удержания клиентов.
Сервисы для анализа данных
Существует несколько типов решений, используемых для аналитики данных в компании. Ниже приведены несколько ключевых примеров:
- Цифровые коммуникационные системы — облачные системы межканальной связи, которые позволяют отслеживать взаимодействие клиентов по всем каналам. Омниканальные платформы в будущем будут оснащены инструментами ИИ, чтобы эффективно собирать и анализировать данные. Например, омнканальная платформа Телфин позволяет закрыть до 90% коммуникаций, охватывая телефонию, сайт и мессенджеры.
- CRM-системы — это комплексное программное обеспечение для сбора, хранения и использования данных о клиентах.
- Сервисы прогнозной аналитики предлагают специальные инструменты для сбора данных и создания желаемых отчетов, иллюстрирующих ключевые идеи.
- Планирование ресурсов предприятия — это программное обеспечение, которое снижает неэффективное использование ресурсов за обеспечения более системного подхода к распределению ресурсов и отслеживанию их использования.
В условиях высокой конкуренции использование метода общесистемного анализа данных для повышения продаж позволяет получить новые точки роста и отстроиться от конкурентов. Он позволяет объединить все данные в одну систему для получения наиболее точного представления о потенциальных клиентах, приносящих прибыль.
О том как мы в Телфин внедрили инструменты искусственного интеллекта в виртуальную АТС читайте в нашем прошлом выпуске. Не забудьте поставить лайк и подписаться на наш канал!
