Otomasi prediktif: mengantisipasi perilaku pelanggan sebelum terjadi.

Sangat penting untuk bereaksi cepat, tetapi lebih baik untuk mengantisipasi. Sebagian besar tim pemasaran memicu tindakan mereka setelah suatu perilaku terjadi (email dibuka, formulir diisi, halaman dikunjungi, dll.).

Kami menyebut ini otomatisasi reaktif, yang berbeda dari otomatisasi prediktif. Otomatisasi ini mengidentifikasi, berdasarkan data yang ada di CRM Anda, perilaku yang akan terjadi sebelum terjadi. Kemudian, otomatisasi ini memiliki semua data untuk mempersiapkan respons terlebih dahulu.

Apa perbedaan antara otomatisasi reaktif dan prediktif?

Otomatisasi tradisional bekerja berdasarkan prinsip yang cukup sederhana. Jika X terjadi, maka Y harus dipicu.

• Kontak mengunduh white paper? Urutan pembinaan dimulai.
• Prospek mengunjungi halaman harga? Peringatan penjualan dipicu.

Otomasi prediktif membalikkan logika tersebut. Otomasi ini memanfaatkan data historis Anda untuk membangun model statistik yang mampu memprediksi bahwa jenis kontak ini, dalam konteks ini, dengan perilaku masa lalu ini, memiliki probabilitas X% untuk melakukan pembelian dalam 14 hari ke depan. Berdasarkan prediksi ini, tindakan dipicu bahkan sebelum sinyal pembelian terlihat.

Inilah perbedaan antara menghubungi prospek karena mereka baru saja mengunjungi kembali situs Anda dan menghubungi mereka karena profil mereka cocok dengan profil pelanggan yang mendaftar dalam dua minggu terakhir.

Data Perilaku: Bahan Baku Prediksi

Anda tidak dapat membuat prediksi tanpa data, dan data ini membutuhkan arsitektur khusus. Otomatisasi prediktif bergantung padakualitas dan kedalaman riwayat perilaku yang Anda temukan di CRM Anda. Semakin kaya, semakin tepat, dan semakin terpusat riwayat ini, semakin andal model prediktifnya. Data yang paling berharga untuk memprediksi perilaku di masa mendatang bukanlah data yang Anda kumpulkan melalui formulir ...> Ini adalah data implisit: halaman yang dikunjungi dan urutannya, frekuensi sesi selama 30 hari terakhir, waktu yang dihabiskan di bagian tertentu, email yang dibuka beberapa kali, dan dokumen yang diunduh. Ini adalah sinyal perilaku mikro, yang tidak terlihat oleh mata telanjang pada satu interaksi, yang menjadi prediktif ketika dianalisis di ratusan perjalanan serupa.

Selama data perilaku Anda tersebar di antara alat pemasaran email, CRM, dan alat analitik Anda, Anda akan segera menyadari bahwa membangun model prediktif yang konsisten adalah hal yang mustahil.

Niat pembelian adalah sinyal yang paling ampuh

Di antara semua sinyal prediktif yang dapat ditindaklanjuti,niat pembelian memiliki nilai komersial paling tinggi.

Pengunjung yang melihat halaman harga Anda, mengunduh alat perbandingan, dan membaca dua studi kasus dalam minggu yang sama tidak berperilaku seperti prospek dalam fase penemuan. Perilaku mereka menyerupai perilaku pembeli yang akan membuat keputusan. Oleh karena itu, Anda harus mendeteksi sinyal niat ini secara real-time dan mencocokkannya dengan data firmografis kontak (industri, ukuran perusahaan, jabatan). Anda kemudian dapat menilai urgensi komersial suatu peluang. Sistem penilaian ini tidak didasarkan pada aturan manual yang sewenang-wenang, tetapi pada pola perilaku kontak yang pada akhirnya menandatangani kontrak di masa lalu. Akibatnya, tenaga penjualan tidak lagi membuang waktu pada prospek yang kurang potensial sementara peluang yang menjanjikan menjadi dingin karena tidak terdeteksi. Prioritas kemudian didasarkan pada data, bukan intuisi atau urutan kemunculan dalam daftar. Seni penilaian dan prediksi dengan HubSpotHubSpot mengintegrasikan fitur penilaian dan prediksi langsung ke dalam CRM-nya, tanpa mengharuskan Anda untuk menghubungkan alat eksternal. Penilaian prospek memungkinkan Anda untuk membangun skor perilaku dan demografis pada catatan kontak Anda. Skor ini juga diperbarui secara real-time berdasarkan interaksi yang tercatat. Sistem penilaian manual bekerja dengan memberikan poin positif dan negatif berdasarkan kriteria yang Anda tentukan. Kontak yang mengunjungi halaman harga Anda mendapatkan poin. Kontak yang tidak aktif selama 60 hari kehilangan poin. Model ini operasional dan bermanfaat, tetapi tetap terbatas karena kualitas asumsi manusia yang mendasarinya.

Fitur AI HubSpot, yang tersedia melalui Breeze, selangkah lebih maju. Fitur ini menganalisis data historis kontak Anda untuk secara otomatis mengidentifikasi pola yang mendahului konversi, tanpa Anda harus menentukannya secara manual. Model ini terus menyesuaikan diri seiring dengan masuknya data baru.Pelanggan HubSpot yang memanfaatkan fitur AI ini melihat pengurangan waktu penutupan penjualan sebesar 65%. Angka ini secara langsung mencerminkan dampak dari penilaian prediktif, yang memungkinkan intervensi tepat waktu.

Pengayaan data di HubSpot melengkapi sistem ini dengan secara otomatis mengisi catatan kontak dengan data eksternal seperti ukuran perusahaan, industri, teknologi yang digunakan, dan sinyal pertumbuhan. Informasi ini memperkaya model prediktif Anda tanpa mengharuskan Anda memasukkannya secara manual.

Bagaimana jika Anda mengotomatiskan respons terhadap perilaku yang diprediksi?

Kita tahu bahwa mendeteksi sinyal prediktif tanpa memicu tindakan selanjutnya adalah sia-sia. Otomatisasi prediktif menjadi jauh lebih menarik ketika deteksi terhubung langsung dengan respons operasional. Kami telah mengidentifikasi langkah-langkah skenario prediktif operasional di HubSpot. Tentukan kriteria pemicu prediktif: skor prospek di atas ambang batas, perilaku selama 7 hari terakhir, dan kombinasi properti firmografis. Buat daftar dinamis yang secara otomatis diperbarui segera setelah kontak memenuhi kriteria ini.

400">Konfigurasikan alur kerja terkait: pemberitahuan penjualan dengan konteks lengkap kontak, memicu serangkaian email yang dipersonalisasi, dan secara otomatis membuat kesepakatan dalam pipeline.

Tetapkan kondisi keluar: kontak meninggalkan alur kerja segera setelah mereka membalas, menandatangani, atau memberikan sinyal yang bertentangan.

Ukur hasilnya: ambil rasio konversi kontak yang dipicu oleh model prediktif dan kontak yang diproses tanpa penilaian, untuk menyempurnakan ambang batas secara progresif.

Jenis skenario ini berjalan terus menerus di HubSpot tanpa memerlukan intervensi manusia. Prospek yang mencapai Ambang batas prediktif pada Minggu pagi menerima pesan yang tepat pada hari Senin pukul 8 pagi dan memicu peringatan di CRM tenaga penjual mereka bahkan sebelum hari dimulai. Ini sederhana dan benar-benar efektif!

Kondisi apa yang diperlukan agar mode ini benar-benar berfungsi?

Dengan mengadopsi otomatisasi prediktif, Anda tidak memiliki tongkat ajaib. Hasil yang andal sangat penting, dan beberapa kondisi harus dipenuhi.

1. Volume Data: Model prediktif yang dibangun berdasarkan 50 transaksi historis akan tidak andal. Kumpulan data historis yang cukup besar, termasuk kontak yang dikonversi dan yang tidak dikonversi, diperlukan agar pola yang diidentifikasi signifikan secara statistik. Organisasi yang memulai CRM mereka harus terlebih dahulu membangun fondasi data mereka sebelum mengaktifkan analitik prediktif.
2. Kualitas Data Kualitas: Properti yang didefinisikan secara tidak benar, duplikat yang tidak terselesaikan, perilaku yang tidak terlacak… Ini semua adalah celah dalam model yang memengaruhi prediksi. Audit rutin basis data di HubSpot diperlukan untuk menjaga keandalan penilaian. Keselarasan antara pemasaran dan penjualan dalam interpretasi skor: skor prediksi yang tinggi tidak berarti bahwa kontak akan menandatangani dalam waktu 48 jam. Pada kenyataannya, profil mereka cocok dengan mereka yang telah menandatangani dalam jangka waktu yang sama. Tenaga penjualan yang memahami nuansa ini menggunakan skor sebagai sinyal prioritas, bukan jaminan konversi.

Jika sistem Anda saat ini masih mengandalkan tindak lanjut manual dan aturan otomatisasi yang dibangun berdasarkan insting, Anda mutlak harusmembuka akun gratis.

FAQ Otomasi Prediktif Kami

Apakah Anda perlu menjadi ilmuwan data untuk menerapkan otomasi prediktif?

Tentu saja tidak! Fitur penilaian prediktif yang terintegrasi dalam platform seperti HubSpot dapat diakses bahkan jika Anda tidak memiliki keterampilan ilmu data. Pengaturan dilakukan melalui antarmuka visual.

Hal terpenting menyangkut kualitas data sumber dan akurasi tujuan.

Apa perbedaan antara penilaian prospek manual dan prediktif?

Penilaian manual memberikan poin sesuai dengan aturan yang Anda tentukan sendiri. Aturan ini didasarkan pada asumsi Anda.Penilaian prediktifmengandalkan data historis nyata kontak Anda untuk secara otomatis mengidentifikasi kombinasi yang mendahului konversi.

Apakah otomatisasi prediktif cocok untuk tim kecil?

Ya, tetapi hanya jika Anda memulai dengan sederhana. Tim kecil dapat memulai dengan penilaian perilaku dasar di HubSpot, secara bertahap menyempurnakan kriterianya, dan mengaktifkan fitur prediktif seiring pertumbuhan basis data. Kesalahannya adalah mencoba mengkonfigurasi semuanya dari awal tanpa memiliki data untuk dimasukkan ke dalam model.

Bagaimana cara menghindari positif palsu dalam model prediktif?

Anda perlu merujuk silang beberapa sinyal dan tidak bergantung pada satu kriteria saja.

Kontak yang hanya mengunjungi halaman harga Anda sekali bisa jadi pesaing atau seseorang yang sekadar ingin tahu. Menggabungkan kriteria secara mekanis mengurangi tingkat positif palsu.

Seberapa sering Anda harus mengkalibrasi ulang model prediktif Anda?

Setidaknya dua kali setahun, dan setiap kali ada perubahan signifikan pada penawaran atau target audiens Anda. Model yang dibangun berdasarkan data tahun lalu tidak memperhitungkan perubahan terbaru. Meninjau rasio konversi secara teratur berdasarkan segmen skor memberi Anda kesempatan untuk dengan cepat mendeteksi model yang kehilangan akurasi. Anda akan dapat menyesuaikannya dengan jauh lebih mudah.