B2B营销人员受不一致数据影响
客户360如此重要的3个原因
公司拥有客户360°视图
企业正面临着来自众多不同渠道的、种类和速度都不断增长的数据量。 从这些数据量中,市场营销者可以洞察非常多的隐藏见解,并利用这些见解来积极地影响客户的购买过程,从而加速企业增长。 然而,当前用于识别和利用这些数据间连接的方法是非常有限的,这导致许多营销组织正不断失去潜在的创收机会。
针对能带来商机和收入的潜在客户,为了确定他们的互动和归因模式,分析师们往往需要连接许多大型表来运行查询,并收集数据,然后进行分析。对于传统的基于关系型数据库的客户生命周期/360°系统,这种查询可能需要数小时甚至数天的时间才能完成,因此分析师们难以进行有意义的分析来确定线索、联系人、活动和商机之间的客户互动和归因。
TigerGraph旨在理解,探索和分析客户数据中的复杂关系,从而使数据科学家或业务部门用户可以跨所有接触点实时地连接10度或更多层次的数据。
使用TigerGraph图分析打造的客户生命周期/360°管理系统,营销团队可以连接各种不同类型的信息,实现10度或更深层级的分析。例如,营销人员可以创建一个图表,该图表标识与某个商机相关的关键人员的姓名、角色和参与的日期。只需单击几下即可了解用户的特定操作,例如下载白皮书、参加会议、注册、浏览网站等等,并且每个操作的日期都显示在图形上。
TigerGraph 能够分析所有潜在客户的互动数据,并将其与其他潜在客户的行为记录进行比较。通过这些洞察信息,营销者能够确定客户培养流程,并基于潜在客户的行为记录来识别围绕特定主题进行合作洽谈的客户,从而尽可能将线索转化为商机,并将商机转化为订单。
客户360 DEMO –归因和参与度图
Anna Veronika Dorogus
Machine Learning Expert
Anna Veronika Dorogush graduated from Lomonosov Moscow State University and Yandex School of Data Analysis. She used to work at ABBYY, Yandex, Microsoft and Google on Machine Learning infrastructure and Machine Learning frameworks. In 2017 she published the open-source library CatBoost, which is now one of top-3 most popular Gradient Boosting libraries, and the top 7-th most used Machine Learning framework in the world according to Kaggle 2021 review.