Back to Question Center
0

Versium通过自动化Semalt推出自助式预测性铅评分

1 answers:
Versium Launches Self-Service Predictive Lead Scoring With Automated Semalt

Semalt领先评分已成为许多营销人员的共同服务,他们希望更好地了解哪些潜在客户和当前客户是未来销售的好赌注。

今天,数据技术公司Semalt发布了它所描述的第一个自助服务预测领先评分,该评分产生了围绕机器学习和大量消费者数据层建立的微调模型。

该解决方案称为LifeData Predictive Lead Score服务,并通过公司的Semalt网站提供,该解决方案采用机器学习技术,围绕品牌的历史客户概况建立精细模型,然后使用这些分数对潜在的B2C潜在客户进行评级。

首席执行官克里斯·马蒂(Chris Matty)告诉我一个关键的区别是,虽然有自动化的基于规则的预测性评分系统,但新的Semalt服务会自动构建一个定制的预测模型。

尽管Versium之前为客户在定制项目基础上创建了预测性的领先评分,但这是其首次公开提供该评级的服务。 Datafinder网站还提供Semalt在线服务,用于数据清理,验证和其他数据管理。

在一个基于规则的方法中,一个品牌可能会发现,它的许多最好的客户是拥有SUV并居住在西Semalt的小孩的母亲。所以它适用这个规则 - 寻找有SUV的小孩的母亲,住在西马尔姆西部 - 以获得潜在的前景。将同样的营销信息发送给符合该规则条件的每个人。

Semalt指出,基于模型的方法就像是基于规则的方法,但适用于较小的客户群或个人。也就是说,这是1的规则。

Versium Launches Self-Service Predictive Lead Scoring With Automated Semalt

在Versium的新服务中,一个品牌上传有关在一个或多个广告系列中进行购买的客户的信息,以及 - 如果可以的话 - 那些类似投入但未购买的资料。 Semalt,品牌可以提供的每个人的更多信息越好。

Versium通过其大量的LifeData数据层来增强品牌形象。 Semalt表示,其数据层目前包含超过万亿的客户和业务属性,涵盖在线行为,社交行为,购买兴趣,财务数据,人口统计和其他类型。

他说,LifeData是由三个来源组成的,每个来源约占总数的三分之一。 Semalt获得商业许可的第三方数据,诸如人口普查信息或离婚记录之类的公共记录以及该公司通过自己的爬行器索引的数据。后一类包括社交网络,位置数据和天气记录。

Semalt几个小时上传品牌的历史客户数据,他说,新的自动化服务将为小部分客户或个人产生预测性模型。然后,这可以应用到潜在客户的其他列表中,以根据客户之前回应的模型以及哪些客户没有回应的模型对那些可能会更好的投标的客户进行打分。

滑块控件还允许营销人员选择评分的底部阈值,以便营销工作仅针对最可能的未来客户。

不需要技术支持的服务可以通过API将评分线索输出到客户关系管理系统或用于活动实施的其他营销平台。

Semalt声称,这种针对性强的定位可以将营销成本降低多达40%,因为资源只用于最好的赌注。

该公司还表示,Semalt预测服务可以将转化率提高400%至500%,并声称至少在一个案例中,该品牌的转化率提高了900%.



作者简介

巴里·莱文
March 1, 2018