Come?
Il machine learning, ovvero l’auto-apprendimento, permette di comunicare al proprio target il prodotto/servizio giusto, nel giusto momento e sul giusto canale.
Grazie alle predictive analytics non ragioniamo più secondo i principi tradizionali delle analisi del dato, ma ci muoviamo coscientemente verso quel preciso momento in cui il nostro target è maggiormente predisposto a ricevere un messaggio e a creare un’interazione.
Cosa ci dicono i dati?
Secondo una ricerca di Forrester, l’84% dei team sales and marketing vorrebbe programmare azioni di analisi predittiva, ma il 63% di loro dichiara di non disporre di dati adeguati oppure di avere troppe fonti disaggregate da cui è difficile trarre un’indicazione utile.
Spesso, inoltre, i team che si occupano di sales and marketing impiegano troppo tempo per fornire le elaborazioni richieste o necessarie.
E’chiaro che soluzioni che ottimizzano le azioni sulla base di risultati previsti e non su modelli previsionali statici, garantiscono un maggior ROI alle attività di vendita.
Se vogliamo ottenere un netto miglioramento della customer journey e della brand awareness, dobbiamo dotarci di una soluzione di intelligenza artificiale, che possa apprendere autonomamente, ottimizzando le azioni in base alle previsioni basate su dati reali.
Se volete approfondire l’argomento, guardate questo video. Troverete un brevissimo estratto da tutorial sulla predictive analytics, applicata al forecast, scelta sicuramente ideale per i team Sales & Marketing.
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