Коришћење моделирања података за прављење ефективних листа потенцијалних клијената у маркетингу постало је очигледније. У Гемстоне Дата користимо напредно моделирање података да помогнемо предузећима да разумеју своје клијенте и креирају циљане листе потенцијалних клијената.
Овај блог говори о употреби моделирања података у предузећима. Објашњава како моделирање података може помоћи у усклађивању карактеристика тренутних купаца. Поред тога, говори се о томе како се моделирање података може користити за планирање будућег маркетиншког успеха.
Суштина моделирања података у савременом маркетингу
Моделирање података је критично средство за трговце који желе да декодирају сложене обрасце података о купцима. То значи креирање дигиталне верзије информација из различитих извора. Предузећа тада купите листу бројева мобилног телефона могу да користе ове информације да би стекла боље разумевање својих најбољих купаца.
Познато под разним другим називима као што су предиктивна аналитика, профилисање података, анализа сегментације купаца, профили клијената и моделирање сегментације тржишта, моделирање података је свестрано средство кључно за разумевање сложених образаца података о клијентима.
Зашто је моделирање података кључно
У контексту маркетинга, профили клијената омогућавају предузећима да претворе огромне количине информација о клијентима у увиде који се могу применити. Компаније могу да користе податке о клијентима за креирање профила који им помаже да пронађу потенцијалне купце. Они анализирају демографију, интересовања и понашања како би водили своју претрагу.
Израда модела података: разумевање ваших тренутних клијената
У Гемстоне Дата, наш приступ почиње свеобухватном анализом обожаватељ е-поште агента за некретнине ваше постојеће базе клијената. Ово укључује дубоко урањање у различите тачке података да бисте разумели шта ваше тренутне клијенте чини вредним.
Анализирање података о клијентима
Испитујемо низ података, од основних демографских података до сложенијих образаца понашања. Ова анализа открива сличности и преференције међу вашим клијентима, важне за креирање модела података.
Изградња модела података
Користећи напредне алгоритме и алате за анализу, трансформишемо прикупљене увиде у робустан модел података. Овај модел одражава кључне карактеристике ваших најбољих купаца, пружајући јасан профил који се може користити за идентификацију сличних потенцијалних клијената.
Генерисање циљане листе потенцијалних клијената
Са моделом података на месту, следећи корак је да га користите за генерисање листе потенцијалних клијената. Овај процес укључује скенирање кроз опсежне базе података како би се пронашли потенцијални клијенти који се у потпуности подударају са профилом ваших тренутних клијената.
Пресликавање демографских профила
Генерисање листе потенцијалних клијената се фокусира на цл листа пресликавање демографског профила идентификованог у вашем моделу података. Ово осигурава да потенцијални клијенти на листи имају сличне карактеристике као ваши најбољи клијенти, повећавајући вероватноћу успешних конверзија.
Пречишћавање листе потенцијалних купаца
Наш циљ је да обезбедимо листу потенцијалних клијената која није само обимна већ и префињена. Користимо различите податке да бисмо били сигурни да су потенцијални клијенти слични вашим тренутним клијентима у погледу демографије, понашања и преференција.
