Wie ihr CRM System von Predictive Analytics profitieren kann

Anwender erwarten heute so viel mehr von Technologie als je zuvor. Wir erwarten, dass Technologie uns verbindet und uns allgegenwärtige, aktuelle Informationen zu jederzeit gibt. Darüber hinaus erwarten wir, dass es sich an unser spezifisches Nutzerprofil anpasst, uns über die Zukunft für unbekannte Ereignisse informiert und uns bei unseren Entscheidungen unterstützt. Einige Beispiele umfassen Wettervorhersagen, Kaufpräferenzen von Benutzern oder sogar Kursschwankungen. Die Lösung für diese und viele andere Aufgaben bietet Predictive Analytics.

Welche Probleme kann Predictive Analytics lösen?

- Wie wird das Wetter morgen? - Was werden meine häufigsten Kunden in dieser Saison kaufen? - Sind meine Investitionen ein geringes Risiko? Dies sind einige praktische Fragen, für die Predictive Analytics Antworten liefern kann. In jeder Situation, in der wir Informationen darüber haben, was wir vorhersagen wollen, können wir umfangreiche aggregierte Daten verwenden, um Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen. Dies funktioniert natürlich in einigen Bereichen besser als in anderen. Eine langjährige Anwendung dieser Techniken liegt im Kreditrisikomanagement. Die Zahlungshistorie des Kunden, Kreditanträge, das Verhältnis von Schulden zum Einkommen und andere Faktoren können verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Kundenausfalls bei neuen Krediten vorherzusagen. Diese Informationen helfen den Kreditgebern, bessere Entscheidungen zu treffen, um die Ausfallwahrscheinlichkeit zu senken und ihren Gewinn zu optimieren. In anderen Bereichen, wie z. B. beim Kauf von Verbrauchern, können wir das Verbraucherverhalten modellieren und Vorhersagen über zukünftige Aktivitäten aus vergangenen Käufen, Produktansichten oder demografischen Informationen wie Standort, Alter, Geschlecht usw. treffen. Marketer können diese Daten verwenden, um zielgerichtete, spezifische Werbungen zu erstellen, die auf die richtigen Kundenbasen ausgerichtet sind, um die Kaufwahrscheinlichkeit zu optimieren und den Umsatz zu steigern.

Wie kann ihr CRM davon profitieren?

CRM-Systeme müssen heute eine Vielzahl von Aufgaben lösen. Benutzer müssen in der Lage sein, auf Informationen zuzugreifen, Konten zu verwalten, Leads zu verfolgen, neue Leads und Opportunities zu generieren und Geschäfte abzuschließen. Mit Predictive Analytics kann nahezu jedes CRM System aufgewertet werden und Ihnen entscheidende Informationen liefern um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Man kann zum Beispiel bestimmen, welche Verkaufschancen am ehesten auf der Grundlage von Faktoren wie Umsatz, Standortnähe, vergangenen Kundengeschäften und vielen anderen Faktoren schließen. Dies kann Benutzer von CRM-Systemen dazu bringen, sich auf Leads zu konzentrieren, die am ehesten Einnahmen für das Unternehmen generieren. All dies ist ein Ergebnis der Macht relevanter, verbundener und genauer Vorhersagen. Ein zweiter interessanter Punkt sind Verzögerungen bei den Verkaufszyklen. Es gibt viele Dinge, die Verzögerungen verursachen können, wie z. B. Produktionsverzögerungen, die Beschaffung von Materialien für die Produkterstellung, die Planung von Besprechungszeiten mit Kunden, um Prozesse zu verschieben, mangelnde Kundenbindung und so weiter. Jeder von tausend Faktoren kann diese Verzögerungen verursachen. Mithilfe von Predictive Analytics können wir ermitteln, welche Merkmale eines potenziellen Kunden und die Beziehungsaktivitäten Ihres Unternehmens verantwortlich sind. Mit diesen Informationen können Unternehmen die Lücke schließen und diese Ineffizienzen von innen beheben. Daher kann Predictive Analytics einem Unternehmen sowohl extern als auch intern helfen. Die Abnutzung ist eines der größten Probleme, denen Unternehmen bei der Kundenverwaltung gegenüberstehen. Viele Faktoren tragen dazu bei, wie das Verpassen von Follow-ups bei Leads, das Nicht-Herstellen einer Beziehung mit dem richtigen Kundenstamm, das Auslassen von relevanten Produktvorschlägen oder Lücken in Ihren Kunden-Support-Kanälen. Mithilfe von Predictive Analytics können wir ermitteln, was dazu führt, dass Kunden die Entscheidung treffen, Ihre Marke, Ihren Produktraum, zu verlassen und ihre wirtschaftliche Stimme letztendlich anderswo abzugeben. Predictive Analytics ermöglicht es, ein Modell zu erstellen, um zu verstehen, was dieses Problem verursacht, sodass Unternehmen die Kundenbindung verbessern und ihren Kunden einen besseren Service bieten können.

Aussichten

Predictive Analytics ist eine von vielen aufkommenden Technologien mit Anwendungen in CRM und anderen Sektoren. Diese leistungsstarke Technologie, die auch in verschiedenen Anwendungen im medizinischen Bereich, in der Automobil- und Reiseindustrie zum Einsatz kommt, ermöglicht sowohl Verbrauchern als auch Unternehmen und ihren Mitarbeitern fundiertere Entscheidungen. Darüber hinaus ist es ein zuverlässiges Werkzeug, um die Geschäftsbeziehungen stetig zu verbessern bzw. auf einem hohen Level zu halten. Obwohl Predictive Analytics hauptsächlich zur Analyse des Verbraucherverhaltens verwendet wird, wird es in naher Zukunft vielfältiger zum Einsatz kommen. Die Fähigkeit das Verhalten von Kunden vorherzusagen und gleichzeitig die Risiken zu analysieren wird in Zukunft für viele Unternehmen der Standard sein, um sich am Markt zu behaupten bzw. konkurrenzfähig zu sein. Weitere Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz und Digitalisierung finden Sie auf unserer Blogseite: https://www.aisoma.de/blog/