পূর্বাভাসমূলক অটোমেশন: গ্রাহকের আচরণ ঘটার আগেই তা অনুমান করা

দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানানো সবসময়ই গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু আগে থেকে অনুমান করা আরও ভালো। বেশিরভাগ মার্কেটিং টিম কোনো একটি আচরণ ঘটার পরেই তাদের কার্যক্রম শুরু করে (যেমন: একটি ইমেল খোলা হলে, একটি ফর্ম পূরণ করা হলে, একটি পৃষ্ঠা দেখা হলে, ইত্যাদি)।

আমরা একে রিঅ্যাক্টিভ অটোমেশন বলি, যা প্রেডিক্টিভ অটোমেশন থেকে ভিন্ন। এটি আপনার CRM-এ থাকা ডেটার উপর ভিত্তি করে, ভবিষ্যতে কী ধরনের আচরণ ঘটবে তা ঘটার আগেই শনাক্ত করে। ফলে, আগে থেকেই প্রতিক্রিয়া প্রস্তুত করার জন্য এর কাছে সমস্ত ডেটা থাকে।

রিঅ্যাক্টিভ এবং প্রেডিক্টিভ অটোমেশনের মধ্যে পার্থক্য কী?

প্রচলিত অটোমেশন বেশ সহজ একটি নীতির উপর কাজ করে। যদি X ঘটে, তাহলে Y অবশ্যই সক্রিয় হবে।

• কোনো কন্ট্যাক্ট একটি হোয়াইট পেপার ডাউনলোড করলে? একটি নার্চারিং সিকোয়েন্স শুরু হয়।
• কোনো প্রসপেক্ট প্রাইসিং পেজ ভিজিট করলে? একটি সেলস অ্যালার্ট সক্রিয় হয়।

প্রেডিক্টিভ অটোমেশন এই যুক্তিকে উল্টে দেয়। এটি আপনার ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে এমন পরিসংখ্যানগত মডেল তৈরি করে যা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম যে, এই ধরনের কন্ট্যাক্টের, এই প্রেক্ষাপটে, এই অতীত আচরণের সাথে, আগামী ১৪ দিনের মধ্যে একটি কেনাকাটা করার X% সম্ভাবনা রয়েছে। এই পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে, ক্রয়ের সংকেত দৃশ্যমান হওয়ার আগেই ব্যবস্থা গ্রহণ করা হয়।

কোনো সম্ভাব্য গ্রাহক আপনার সাইটটি পুনরায় পরিদর্শন করেছেন বলে তাকে ফোন করা এবং দুই সপ্তাহের মধ্যে চুক্তি স্বাক্ষরকারী গ্রাহকদের প্রোফাইলের সাথে তার প্রোফাইল মিলে যাওয়ায় তাকে ফোন করার মধ্যে এটাই হলো পার্থক্য।

আচরণগত ডেটা: পূর্বাভাসের কাঁচামাল

ডেটা ছাড়া পূর্বাভাস সম্ভব নয়, এবং এই ডেটার জন্য একটি নির্দিষ্ট কাঠামো প্রয়োজন। প্রেডিক্টিভ অটোমেশন আপনার CRM-এ থাকা আচরণগত ইতিহাসের গুণমান এবং গভীরতার উপর নির্ভর করে। এই ইতিহাস যত সমৃদ্ধ, সুনির্দিষ্ট এবং কেন্দ্রীভূত হবে, প্রেডিক্টিভ মডেলগুলো তত বেশি নির্ভরযোগ্য হবে। ভবিষ্যতের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সবচেয়ে মূল্যবান ডেটা কোনো ফর্মের মাধ্যমে সংগৃহীত ডেটা নয়। এগুলো হলো অন্তর্নিহিত তথ্য: কোন পৃষ্ঠাগুলো এবং কোন ক্রমে দেখা হয়েছে, গত ৩০ দিনে সেশনের সংখ্যা, নির্দিষ্ট বিভাগে ব্যয় করা সময়, একাধিকবার খোলা ইমেল এবং ডাউনলোড করা নথি। এগুলো হলো ক্ষুদ্র-আচরণগত সংকেত, যা একটিমাত্র ইন্টারঅ্যাকশনে খালি চোখে অদৃশ্য থাকে, কিন্তু শত শত একই ধরনের যাত্রাপথ জুড়ে বিশ্লেষণ করলে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক হয়ে ওঠে।

যতক্ষণ আপনার আচরণগত ডেটা আপনার ইমেল মার্কেটিং টুল, আপনার CRM, এবং আপনার অ্যানালিটিক্স টুলের মধ্যে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে, আপনি দ্রুতই বুঝতে পারবেন যে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করা অসম্ভব।

ক্রয়ের অভিপ্রায় হলো সবচেয়ে শক্তিশালী সংকেত।

সমস্ত কার্যকর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সংকেতগুলোর মধ্যে,HubSpot-এর AI ফিচারগুলো, যা Breeze-এর মাধ্যমে পাওয়া যায়, আরও এক ধাপ এগিয়ে। এগুলো আপনার কন্ট্যাক্টদের পুরোনো ডেটা বিশ্লেষণ করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেইসব প্যাটার্ন শনাক্ত করে যা কোনো কনভার্সনের আগে ঘটে, এবং এর জন্য আপনাকে ম্যানুয়ালি সেগুলো নির্ধারণ করতে হয় না। নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে মডেলটি ক্রমাগত নিজেকে মানিয়ে নেয়।HubSpot-এর যে গ্রাহকরা এই AI ফিচারগুলো ব্যবহার করেন, তারা সেলস ক্লোজিংয়ের সময় ৬৫% হ্রাস পেতে দেখেন।এই পরিসংখ্যানটি সরাসরি প্রেডিক্টিভ স্কোরিংয়ের প্রভাবকে প্রতিফলিত করে, যা সময়মতো হস্তক্ষেপ করার সুযোগ করে দেয়।

HubSpot-এর ডেটা এনরিচমেন্ট এই সিস্টেমটিকে আরও উন্নত করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কন্ট্যাক্ট রেকর্ডগুলোতে কোম্পানির আকার, ইন্ডাস্ট্রি, ব্যবহৃত প্রযুক্তি এবং প্রবৃদ্ধির সংকেতের মতো বাহ্যিক ডেটা যুক্ত করে। এই তথ্য আপনার প্রেডিক্টিভ মডেলকে সমৃদ্ধ করে, যার জন্য আপনাকে ম্যানুয়ালি এটি প্রবেশ করানোর প্রয়োজন হয় না।

যদি আপনি পূর্বাভাসিত আচরণের প্রতিক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করেন তবে কেমন হয়?

আমরা জানি যে, পরবর্তী কোনো পদক্ষেপ শুরু না করে শুধু একটি প্রেডিক্টিভ সংকেত শনাক্ত করা অর্থহীন। প্রেডিক্টিভ অটোমেশন আরও অনেক বেশি আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে যখন শনাক্তকরণ সরাসরি একটি অপারেশনাল প্রতিক্রিয়ার সাথে সংযুক্ত থাকে। আমরা HubSpot-এ একটি অপারেশনাল প্রেডিক্টিভ সিনারিওর ধাপগুলো চিহ্নিত করেছি। প্রেডিক্টিভ ট্রিগারের মানদণ্ড নির্ধারণ করুন: একটি নির্দিষ্ট সীমার উপরে লিড স্কোর, গত ৭ দিনের আচরণ এবং ফার্মোগ্রাফিক বৈশিষ্ট্যগুলোর একটি সমন্বয়। একটি ডায়নামিক তালিকা তৈরি করুন যা কোনো কন্ট্যাক্ট এই মানদণ্ডগুলো পূরণ করার সাথে সাথেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়। ৪০০>সংশ্লিষ্ট ওয়ার্কফ্লো কনফিগার করুন : কন্ট্যাক্টের সম্পূর্ণ কনটেক্সট সহ একটি সেলস নোটিফিকেশন, যা পার্সোনালাইজড ইমেলের একটি সিকোয়েন্স ট্রিগার করবে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাইপলাইনে একটি ডিল তৈরি করবে।

এই ধরনের পরিস্থিতি HubSpot-এ মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই ক্রমাগত চলতে থাকে। একজন সম্ভাব্য গ্রাহক যিনি রবিবার সকালে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক থ্রেশহোল্ডে পৌঁছান, তিনি সোমবার সকাল ৮টায় সঠিক বার্তাটি পান এবং দিন শুরু হওয়ার আগেই তার বিক্রয়কর্মীর CRM-এ একটি অ্যালার্ট চালু হয়ে যায়। এটি সহজ এবং সত্যিই কার্যকর!

এই মোডটি আসলে কাজ করার জন্য কী কী শর্ত প্রয়োজন?

প্রেডিক্টিভ অটোমেশন গ্রহণ করার মাধ্যমে, আপনি কোনো জাদুর কাঠি পাচ্ছেন না। নির্ভরযোগ্য ফলাফল অপরিহার্য, এবং বেশ কয়েকটি শর্ত পূরণ করতে হবে।

1. ডেটা পরিমাণ: ৫০টি পুরোনো ডিলের উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল অবিশ্বস্ত হবে। যথেষ্ট বড় আকারের পুরোনো শনাক্তকৃত প্যাটার্নগুলোকে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ করার জন্য, রূপান্তরিত এবং অরূপান্তরিত উভয় ধরনের কন্ট্যাক্টসহ একটি ডেটাসেট থাকা আবশ্যক। যে সংস্থাগুলো তাদের CRM শুরু করছে, তাদের প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স সক্রিয় করার আগে প্রথমে তাদের ডেটার ভিত্তি তৈরি করা উচিত।
2. ডেটা গুণমান: ভুলভাবে সংজ্ঞায়িত বৈশিষ্ট্য, অমীমাংসিত ডুপ্লিকেট, ট্র্যাক না করা আচরণ… এগুলো সবই মডেলের ফাঁক যা পূর্বাভাসকে বিকৃত করে। স্কোরিংয়ের নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখার জন্য HubSpot-এর ডেটাবেসের নিয়মিত অডিট করা প্রয়োজন। স্কোরের ব্যাখ্যা নিয়ে মার্কেটিং এবং সেলসের মধ্যে সমন্বয়: একটি উচ্চ প্রেডিক্টিভ স্কোরের মানে এই নয় যে কন্ট্যাক্টটি ৪৮ ঘণ্টার মধ্যে সাইন করবে। বাস্তবে, তাদের প্রোফাইল তাদের সাথে মেলে যারা একই সময়ের মধ্যে সাইন করেছে। যে সেলসপার্সনরা এই সূক্ষ্ম বিষয়টি বোঝেন, তারা স্কোরকে অগ্রাধিকারের সংকেত হিসেবে ব্যবহার করেন, রূপান্তরের নিশ্চয়তা হিসেবে নয়।

ম্যানুয়াল স্কোরিং আপনার নিজের তৈরি করা নিয়ম অনুযায়ী পয়েন্ট বরাদ্দ করে। এই নিয়মগুলো আপনার অনুমানের উপর ভিত্তি করে তৈরি।প্রেডিক্টিভ স্কোরিং আপনার কন্ট্যাক্টদের আসল ঐতিহাসিক ডেটার উপর নির্ভর করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেইসব কম্বিনেশন শনাক্ত করে যা একটি কনভার্সনের আগে ঘটে।

প্রেডিক্টিভ অটোমেশন কি ছোট দলের জন্য উপযুক্ত?

হ্যাঁ, তবে শুধুমাত্র যদি আপনি সহজভাবে শুরু করেন। একটি ছোট দল HubSpot-এ বেসিক বিহেভিওরাল স্কোরিং দিয়ে শুরু করতে পারে, ধীরে ধীরে এর মানদণ্ড উন্নত করতে পারে এবং ডেটাবেস বড় হওয়ার সাথে সাথে প্রেডিক্টিভ ফিচারগুলো সক্রিয় করতে পারে। মডেলকে ডেটা দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য হাতে না রেখেই শুরু থেকে সবকিছু কনফিগার করার চেষ্টা করাটাই হবে ভুল। একটি প্রেডিক্টিভ মডেলে ফলস পজিটিভ কীভাবে এড়ানো যায়? আপনাকে বিভিন্ন সিগন্যাল মিলিয়ে দেখতে হবে এবং কোনো একটিমাত্র মানদণ্ডের উপর নির্ভর করা যাবে না। যে কন্ট্যাক্ট আপনার প্রাইসিং পেজটি শুধু একবার ভিজিট করে, সে আপনার প্রতিযোগী হতে পারে অথবা নিছক কৌতূহলী কেউও হতে পারে। একাধিক মানদণ্ড একত্রিত করলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফলস পজিটিভের হার কমে যায়। আপনার প্রেডিক্টিভ মডেলটি কত ঘন ঘন রিক্যালিব্রেট করা উচিত? বছরে অন্তত দুবার, এবং আপনার অফারিং বা টার্গেট অডিয়েন্সে কোনো বড় ধরনের পরিবর্তন এলে। গত বছরের ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি মডেল সাম্প্রতিক পরিবর্তনগুলোকে আমলে নেয় না। স্কোর সেগমেন্ট অনুযায়ী কনভার্সন রেট নিয়মিত পর্যালোচনা করলে, নির্ভুলতা হারাতে থাকা একটি মডেল দ্রুত শনাক্ত করার সুযোগ পাওয়া যায়। আপনি এটি আরও অনেক সহজে সামঞ্জস্য করতে পারবেন।