[Édition B2B]{class="badge informative"}
Score prédictif de piste et de compte dans Real-Time CDP B2B
Les marketeurs B2B sont confrontés à de nombreux défis en haut de l’entonnoir marketing. Pour être efficaces, les spécialistes du marketing B2B doivent disposer d’un moyen automatisé de qualifier le grand nombre de personnes afin de pouvoir se concentrer sur les cibles à forte valeur ajoutée. La qualification doit être alignée sur le résultat commercial ultime, et pas seulement sur la conversion marketing.
Les comptes sont les entités ultimes qui achètent des produits et des services B2B. Afin de commercialiser et de vendre efficacement, les spécialistes du marketing B2B doivent connaître non seulement la probabilité d’achat de l’individu, mais aussi celle du compte.
Le marketing basé sur les comptes, en particulier, définit les comptes comme cibles marketing. Les scores de propension à acheter aident considérablement les spécialistes du marketing B2B à établir des priorités parmi les comptes afin d’optimiser leur retour sur investissement.
Le service de notation de compte et de piste prédictive répond aux défis ci-dessus en tirant parti des événements de conversion de l’étape d’opportunité et en les prédisant, et en agrégeant les activités de personne au niveau du compte afin de produire les scores du compte. Les scores sont facilement disponibles sous forme de champs personnalisés sur les profils de personne et de compte, et peuvent être facilement inclus comme critères de segment pour affiner votre audience. Les principaux facteurs d’influence sont également disponibles au niveau des agrégats et des unités afin d’aider les spécialistes du marketing B2B à mieux comprendre les éléments qui ont motivé les scores.
Comprendre la notation prédictive des pistes et des comptes how-it-works
La notation prédictive des pistes et des comptes utilise une méthode d’apprentissage automatique basée sur l’arborescence (boosting aléatoire de forêt/gradient) pour créer le modèle de notation prédictive des pistes.
Les administrateurs peuvent configurer plusieurs objectifs de notation de profil, également appelés modèles, un pour chaque événement de conversion configuré, ce qui permet de générer des scores distincts pour chaque objectif configuré.
La notation prédictive des pistes et des comptes prend en charge les types d’objectifs de conversion et les champs suivants :
leadOperation.convertLead
leadOperation.convertLead.convertedStatus
leadOperation.convertLead.assignTo
opportunityEvent.opportunityUpdated
opportunityEvent.dataValueChanges.attributeName
opportunityEvent.dataValueChanges.newValue
opportunityEvent.dataValueChanges.oldValue
Exemple :opportunityEvent.dataValueChanges.attributeName
est égalStage
etopportunityEvent.dataValueChanges.newValue
est égalContract
L’algorithme prend en compte les attributs et données d’entrée suivants :
- Profil de personne
personComponents.sourceAccountKey.sourceKey
workAddress.country
extSourceSystemAudit.createdDate
extendedWorkDetails.jobTitle
sourceAccountKey.sourceKey
du groupe de champs Person:personComponents .- Profil de compte
accountKey.sourceKey
extSourceSystemAudit.createdDate
accountOrganization.industry
accountOrganization.numberOfEmployees
accountOrganization.annualRevenue.amount
- Événement d’expérience
_id
personKey.sourceKey
timestamp
eventType
Plusieurs modèles sont pris en charge, avec les limites strictes suivantes définies :
- Chaque environnement de test de production a droit à cinq modèles.
- Chaque environnement de test de développement a droit à un modèle.
Les exigences de qualité des données sont les suivantes :
- Idéalement, il y a deux ans de données les plus récentes à des fins de formation.
- La durée minimale de données requise est de six mois plus la fenêtre de prédiction.
- Pour chaque objectif de prédiction, au moins 10 événements de conversion qualifiés sont requis.
Les tâches de notation sont exécutées tous les jours et les résultats sont enregistrés en tant qu’attributs de profil et attributs de compte, qui peuvent ensuite être utilisés dans les définitions de segment et la personnalisation. Des informations d’analyse d’usine sont également disponibles dans le tableau de bord de présentation du compte.
Consultez la documentation pour plus d’informations sur la façon de gérer le service de piste prédictive et de notation de compte.
Affichage des résultats prédictifs de piste et de notation de compte how-to-view
Après l’exécution de la tâche, les résultats sont enregistrés dans un nouveau jeu de données système pour chaque modèle sous le nom LeadsAI.Scores
- nom du score. Chaque groupe de champs de score peut se trouver à l’emplacement {CUSTOM_FIELD_GROUP}.LeadsAI.the_score_name
.
Raisons prévues de la probabilité de conversion d’un profil. Les facteurs se composent des attributs suivants :
- Code : le profil ou l’attribut comportemental qui influencent positivement le score prévu d’un profil.
- Valeur : la valeur du profil ou de l’attribut comportemental.
- Importance : indique le poids que le profil ou l’attribut comportemental a sur le score prévu (faible, moyen, élevé).
Affichage des scores du profil client
Pour afficher les scores prédictifs d’un profil de personne, sélectionnez Profils sous la section client dans le panneau de gauche, puis saisissez l’espace de noms d’identité et la valeur d’identité. Une fois que vous avez terminé, sélectionnez Afficher.
Sélectionnez ensuite le profil dans la liste.
La page Detail inclut désormais les scores prédictifs. Cliquez sur l’icône de graphique en regard du score prédictif.
Une boîte de dialogue contextuelle affiche le score, la distribution globale du score, les principaux facteurs d’influence de ce score et la définition de l’objectif du score.
Surveillance des tâches de notation de compte et de piste prédictives monitoring-jobs
Le tableau de bord vous permet de surveiller les mesures de base et l’état d’exécution quotidien des tâches. Les mesures incluent :
- Nombre total de profils de personne/compte notés
- Tâche de notation suivante (date)
- Prochaine tâche de formation (date)
Pour plus d’informations, consultez la documentation sur la surveillance des tâches pour la piste prédictive et la notation de compte.