[B2B Edition]{class="badge informative"}

Prediktiv lead- och kontobedömning i Real-Time CDP B2B

B2B-marknadsförarna står inför flera utmaningar i toppen av marknadsföringstratten. För att vara effektiv behöver B2B-marknadsförarna ett automatiskt sätt att kvalificera det stora antalet människor så att de kan fokusera på de värdefulla målen. Kvalificeringen bör anpassas till det slutliga försäljningsresultatet, inte bara marknadsföringskonverteringen.

Konton är de ultimata enheterna som köper produkter och tjänster från B2B. För att B2B-marknadsförarna ska kunna marknadsföra och sälja effektivt måste de känna till både individens och kontots sannolikhet att köpa.

Kontobaserad marknadsföring, i synnerhet, gör konton till marknadsmål. Kundbenägenhet att köpa poäng hjälper B2B-marknadsförarna att prioritera bland kontona för att maximera avkastningen på investeringen.

Tjänsten för prediktiv lead- och kontobedömning löser ovanstående problem genom att lära sig av och förutsäga konverteringshändelser i affärsmöjlighetsfasen och samla aktiviteter på kontonivå för att ta fram kontouppgifterna. Poängen finns enkelt som anpassade fält på personprofiler och kontoprofiler och kan enkelt inkluderas som segmentkriterier för att förfina er målgrupp. De viktigaste inflytelserika faktorerna finns också tillgängliga både på aggregat- och enhetsnivå för att hjälpa B2B-marknadsförarna att bättre förstå vilka element som låg bakom poängen.

Förstå prediktiv lead- och kontobedömning how-it-works

Predictive Lead and Account Scoring använder en trädbaserad (slumpmässig skog/övertoningsförbättring) maskininlärningsmetod för att bygga den förutsägbara modellen för poängsättning av leads.

Administratörer kan konfigurera flera profilbedömningsmål, som också kallas modeller, en för varje konfigurerad konverteringshändelse, så att separata poängvärden kan genereras för varje konfigurerat mål.

Prediktiv lead- och kontobedömning har stöd för följande typer och fält för konverteringsmål:

Algoritmen tar hänsyn till följande attribut och indata:

Flera modeller stöds, med följande fasta begränsningar:

Datakvalitetskraven är följande:

Bedömningsjobb körs dagligen och resultaten sparas som profilattribut och kontoattribut, som sedan kan användas i segmentdefinitioner och personalisering. Det finns även användningsklara analysinsikter på kontrollpanelen för kontoöversikt.

Mer information om hur du hanterar prediktiv lead- och kontopoäng-tjänsten finns i dokumentationen.

Visa prediktiva lead- och kontopoängresultat how-to-view

Efter jobbkörningen sparas resultaten i en ny systemdatauppsättning för varje modell under namnet LeadsAI.Scores - poängnamnet. Varje poängfältgrupp finns på {CUSTOM_FIELD_GROUP}.LeadsAI.the_score_name.

Visa kundprofilpoäng

Om du vill visa prediktiva poäng för en personprofil väljer du Profiles under kundavsnittet i den vänstra panelen och anger sedan ID-namnområdet och identitetsvärdet. När du är klar väljer du View.

Välj sedan profilen i listan.

Sidan Detail innehåller nu prediktiva poäng. Klicka på diagramsymbolen bredvid prediktiva poäng.

En popup-dialogruta visar poängen, den övergripande poängfördelningen, de viktigaste inflytelserika faktorerna för poängen och poängmålsdefinitionen.

Övervaka prediktiva lead- och kontopoängjobb monitoring-jobs

Du kan övervaka grundläggande mått och daglig jobbkörningsstatus via kontrollpanelen. Mätvärdena omfattar:

Mer information finns i dokumentationen om övervakning av jobb för prediktiv lead- och kontobedömning.