විශ්ලේෂණ සහ පරීක්ෂණCRM සහ දත්ත වේදිකාවිද්‍යුත් තැපැල් අලෙවිකරණය සහ ස්වයංක්‍රීයකරණය

3-D ගිණුම් පාදක අලෙවිකරණය (ABM): ඔබේ B2B අලෙවිකරණය ජීවයට ගෙන එන්නේ කෙසේද

අපි වැඩි වැඩියෙන් අපගේ වැඩ සහ පුද්ගලික ජීවිතය අන්තර්ජාලය හරහා ධාවනය කරන විට, B2B සම්බන්ධතා සහ සම්බන්ධතා නව දෙමුහුන් මානයකට ඇතුල් වී ඇත. ගිණුම් පදනම් කරගත් අලෙවිකරණය (ABM) වෙනස්වන තත්ත්‍වයන් සහ ස්ථාන මධ්‍යයේ අදාළ පණිවිඩ යැවීමට උදවු කළ හැක - නමුත් සමාගම් ගුණාත්මක දත්ත, පුරෝකථන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ තත්‍ය කාලීන සහසම්බන්ධතා භාවිතා කරන තාක්‍ෂණයේ නව මානයන් සමඟ නව සේවා ස්ථාන සංකීර්ණතා ගැළපෙන්නේ නම් පමණි. 

COVID-19 වසංගතය මගින් උත්ප්‍රේරණය වී ඇති අතර, ලොව පුරා සමාගම් දුරස්ථ වැඩ විධිවිධාන ගැන නැවත සිතා ඇත. 

CNBC විසින් සමීක්ෂණය කරන ලද සමාගම් වලින් අඩකට ආසන්න ප්‍රමාණයක් පවසන්නේ ඔවුන් දෙමුහුන් කාර්යාල ආකෘති අනුගමනය කරන බවත්, සේවකයින් නිවසේ සිට අර්ධකාලීනව වැඩ කරන බවත් තවත් තුනෙන් එකක් පවසන්නේ ඔවුන් නැවත පැමිණෙන බවයි. පුද්ගලයා-පළමු කොන්දේසි.

CNBC

මේ අතර

දුරස්ථ වැඩ කිරීමට කැමති එක්සත් ජනපද කම්කරුවන්ගෙන් අඩකට වඩා කාර්යාලයට ආපසු යාමට වඩා ඉවත් වීමට තීරණය කරයි, විකුණුම් සංවිධාන ඔවුන්ගේ සම්බන්ධතා ලැයිස්තු ව්‍යාපාරයෙන් ව්‍යාපාරයක් ලෙස මාරු කිරීමට ප්‍රමුඛ වේ (B2B) ගැනුම්කරුවන් පැරණි සමාගම් වලින් ඉවත් වී නව සමාගම් වලින් ආරම්භ කරන්න.

පිව් පර්යේෂණ

වසංගතය පුරාවටම, ඩිජිටල් අලෙවිකරණය අවලංගු කරන ලද පුද්ගල සිදුවීම් සහ රැස්වීම් මධ්‍යයේ ඉලක්ක ගිණුම සහ අපේක්ෂාවන් සමඟ සම්බන්ධ වීමට ජීවන මාර්ගයක් ඔප්පු කර ඇත. ආසන්න ව්යවසාය සමාගම්වලින් අඩක් පවසන්නේ ඔවුන්ගේ අලෙවිකරණය "නාටකාකාර" මාරුවකට ලක්ව ඇති බවයි වසංගතය අතරතුර, ABM පෙරට නැඟී ඇත. ව්‍යවසාය අලෙවිකරණ නායකයින් පස් දෙනෙකුගෙන් හතර දෙනෙකු පවසන්නේ ඉදිරි වසර තුළ ABM හි ආයෝජනය වැඩි කරන බවයි; ABM මගින් සක්‍රීය කරන ලද එකින් එක, පුද්ගලීකරණය කළ සම්බන්ධතා සම්ප්‍රදායික එකකින් බොහෝ ව්‍යාපාර හා සසඳන විට 30% දක්වා ආදායම් උත්පාදනය කළ හැක.

කෙසේ වෙතත්, එම විභවය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා, ව්‍යවසාය B2B සමාගම් ඒකාබද්ධ ප්‍රවේශයක් අනුගමනය කළ යුතුය. කෘතිම බුද්ධිය (AI) සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML) දිගුකාලීන අපේක්ෂාව සාක්ෂාත් කර ගැනීමට සමාගම්වලට උපකාර කළ හැකිය පාරිභෝගිකයාගේ තනි දර්ශනය- නමුත් ඔවුන් ත්‍රිමාන දත්ත උපාය මාර්ගයකට කැප වන්නේ නම් පමණි.

ABM දත්තවල ත්‍රිමාන

  1. දත්ත ප්රමාණය සහ ගුණාත්මක

තාක්‍ෂණ පර්යේෂක ෆොරෙස්ටර්ගේ දත්ත පෙන්නුම් කරන්නේ විභව වෙළෙන්දන් ගැන පර්යේෂණ කිරීමේදී B10B ගැනුම්කරුවන් විමසන මූලාශ්‍ර ශ්‍රේණිගත කිරීමක ප්‍රතිශත ලකුණු තුනකට වඩා අඩු ප්‍රමාණයේ නාලිකා වෙන් කරන බවයි. අපේක්ෂාවන් සහ මිලදී ගැනීමේ තීරණ මෙහෙයවන අදාළ අන්තර්ගතය ඔවුන්ට ලබා දීම.  

මීට අමතරව, දැනට පවතින පාරිභෝගිකයින්ට වැඩිදියුණු කිරීම්, වැඩිදියුණු කිරීම් සහ නව නිෂ්පාදන හෝ සේවා විකිණීම මත විශ්වාසය තබන ව්‍යවසාය සමාගම් දැනටමත් සමාගමේ වෙබ් අඩවියේ, එහි සහාය සංසදවල සහ අනෙකුත් පූර්ණ හිමිකාරී වේදිකාවල ක්‍රියාකාරකම් මත පදනම්ව පරිශීලක පැතිකඩ තිබිය හැකිය. 

මෙම දත්ත ඵලදායී ABM හි කොඳු නාරටිය සාදයි. නමුත් දත්ත ප්‍රමාණය වැදගත් වන අතර, ග්‍රහණය කර ගැනීමට වඩා අපහසු වුවද, සන්දර්භය සහ ගුණාත්මක භාවය ඉතා වැදගත් වේ. ව්‍යවසාය සමාගම් ඔවුන්ගේ ඉහළම ABM අභියෝග අතර දත්තවල උපයෝගීතාව සහ ඒකාබද්ධ කිරීම ශ්‍රේණිගත කරයි, ෆොරෙස්ටර් සොයා ගත්තේය. උදාහරණයක් ලෙස, තනි සමාගමක විවිධ ප්‍රාදේශීය මධ්‍යස්ථාන හරහා, දේශීයකරණය කළ ව්‍යාපාර සමමුහුර්ත කිරීමට අපහසු බව ඔප්පු කරන විවිධ දත්ත ලක්ෂ්‍ය එකතු කළ හැක. තොරතුරු නිවැරදිව අර්ථකථනය කිරීමට සහ ඒකාබද්ධ කිරීමට ඇල්ගොරිතම බුද්ධිය යොදන අතරම විස්තීරණ ABM විසඳුමකට විවිධ පුද්ගල යෙදවුම් පිළිගත හැක. 

  1. දත්ත පුරෝකථන බලය

බොහෝ අලෙවිකරුවන් දැන් පාරිභෝගිකයන් බවට පත්වීමේ අපේක්ෂාවන් තක්සේරු කිරීමට AI මත රඳා පවතින අතර, සමාන හැසිරීම් පැතිකඩ මත පදනම් විය හැකි ප්‍රතිඵල සමඟ අතීත අන්තර්ක්‍රියා ඒකාබද්ධ කරන නවීන ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි. පරිමාණයෙන් පුද්ගලීකරණය කළ අලෙවිකරණය ලබා දීමට සමාගම්වලට හැකි වීම සඳහා මෙම අනාවැකි ආකෘති ඉතා වැදගත් වේ. 

ඇල්ගොරිතම අනාවැකි සහ නිර්දේශ වැඩි අන්තර්ක්‍රියා සිදු වන විට කාලයත් සමඟ වැඩි දියුණු වේ - නමුත් ඒවා කර්මාන්ත ප්‍රමිතීන්, කලාපීය සිරිත් විරිත් හෝ දින දර්ශන සහ එක් එක් B2B සංවිධානයට තනි තනිව සකස් කරන ලද ව්‍යාපාරික නීති මත ද රඳා පවතී. අභ්‍යන්තර කණ්ඩායම්වලට පුරෝකථන ආකෘතිවලට බලපෑම් කිරීමට, මානව තීක්ෂ්ණ බුද්ධියෙන් AI සැකසුම් බලය වැඩි දියුණු කිරීමට, උපරිම අදාළත්වය සහිත ව්‍යාපාර නිර්මාණය කිරීමට හැකි විය යුතුය.

  1. දත්ත තත්‍ය කාලීන හැකියාවන් සහ ඒවා යෙදවීමට ඇති කැමැත්ත

මිලදී ගැනීම් සලකා බැලීමේ ගමනේ දී ඇති අපේක්‍ෂකයෙකුගේ අදියර සඳහා නිවැරදි පණිවිඩ යැවීම නිවැරදි නාලිකා වෙත යෙදවීමට ABM ව්‍යාපාර සඳහා කාලෝචිත සන්දර්භය ඉතා වැදගත් වේ. සබැඳි අන්තර්ගතයන් සමඟ සම්බන්ධ වන අපේක්ෂාවන් වැඩි වශයෙන් මිනිත්තු 20 ක් සඳහා තවදුරටත් පණිවිඩ යැවීමට ප්‍රතිචාර දක්වන බැවින්, තීරණාත්මක තීරණාත්මක ස්ථානවලදී ඉක්මන් සම්බන්ධතා සහතික කිරීම සඳහා විකුණුම් කණ්ඩායම් සඳහා ස්වයංක්‍රීය ඇඟවීම් සහ පුද්ගලීකරණය කළ පණිවිඩ යැවීමේ හැකියාවන් ඉතා වැදගත් වේ. 

එම තාක්ෂණික දක්ෂතාවය සාක්ෂාත් කර ගැනීම උපක්‍රමශීලී විය හැක, නමුත් සමහර සමාගම් සඳහා, ස්වයංක්‍රීයකරණයෙන් උපරිම ප්‍රයෝජන ගැනීමට අවශ්‍ය අලෙවිකරණ දත්ත පිළිබඳ විශ්වාසය ගොඩනඟා ගැනීම දැඩි අභියෝගයකි. "විකිණුම් මිලදී ගැනීම් නොමැතිකම" ABM සාර්ථකත්වයට බාධාවක් යැයි කුඩා සමාගම් පවසන ප්‍රමාණයට වඩා විශාල ව්‍යවසාය සමාගම් ෆොරෙස්ටර් විසින් සොයා ගන්නා ලදී. දත්ත මත පදනම් වූ, ස්වයංක්‍රීය ABM හට සහයෝගිතාව සඳහා අලෙවිකරණය සහ විකුණුම් අවශ්‍ය වේ, පරිමාණයට තත්‍ය කාලීන ප්‍රතිචාර දැක්වීමට හැකියාව ලබා දෙන යන්ත්‍ර බුද්ධියෙන් සහාය වේ. 

අන්තර් රඳා පවතින මානයන් සඳහා ශක්තිමත් තාක්ෂණයක් අවශ්‍ය වේ

මෙම දත්ත මානයන් තුනෙන් එකක් තීරණාත්මක වන අතර, කිසිවක් ස්වාධීන විසඳුම් නොවේ. බොහෝ සමාගම් සතුව දැනටමත් බහුල දත්ත ඇත, නමුත් නිහඬ තොරතුරු ඒකාබද්ධ කිරීමට සහ ක්‍රියා කිරීමට මෙවලම් නොමැත. පුරෝකථන විශ්ලේෂණවලට ඉදිරි දැක්මක් ලබා දිය හැකි නමුත් අදාළ නිර්දේශ නිෂ්පාදනය කිරීමට ගුණාත්මක ඓතිහාසික දත්ත අවශ්‍ය වේ. විකුණුම් සහ අලෙවිකරණ ක්‍රියාවන් මෙහෙයවීම සඳහා ML සහ දත්ත තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය භාවිතා කිරීමෙන් පමණක් සමාගම්වලට අඛණ්ඩව විකාශනය වන වෙළඳපලක ගනුදෙනු අවසන් කරන කාලෝචිත සම්බන්ධතා නිර්මාණය කළ හැකිය. 

මූලද්‍රව්‍ය තුනම ඒකාබද්ධ කිරීමට සහ ABM සාර්ථකත්වයට තල්ලු කිරීමට, සමාගම් විසින් දත්ත එකමුතුව, AI-බලගන්වන බුද්ධිය සහ තත්‍ය කාලීන සැකසුම් සක්‍රීය කරන අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා ABM වේදිකාවක් සෙවිය යුතුය. වැදගත් වන කලාපවල ඔප්පු කරන ලද කාර්ය සාධනය සහ තනි අංශ සහ කණ්ඩායම් සඳහා වාර්තාකරණය සහ ක්‍රියාකාරීත්වය අභිරුචිකරණය කිරීමේ හැකියාව සමාගම්වලට ගතික වෙළඳපලක සාර්ථක වීමට ඔවුන්ගේ ABM උපාය මාර්ග අනුවර්තනය කිරීමට උපකාරී වේ.

ගෝලීය ආර්ථිකය සංක්‍රමණය වීමත් සමඟ, නව දෙමුහුන් සේවා ස්ථාන සහ B2B මිලදී ගැනීමේ ක්‍රියාවලීන් ව්‍යවසාය විකුණුම් සහ අලෙවිකරණය පරිවර්තනය කරයි. ශක්තිමත්, AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන ABM වේදිකා වලින් සන්නද්ධ, B2B සමාගම්වලට නවතම ව්‍යාපාරික තත්ත්වයන්ට අදාළ පණිවිඩ සැපයීමට, පවතින සබඳතා ගොඩනඟා ගැනීමට ත්‍රිමාණ දත්ත භාවිත කළ හැක. 

ජෙනිෆර් ගෝල්ඩන්

ජෙනිෆර් ගෝල්ඩන් යනු අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග සහ ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා ගෝලීය වගකීමක් ඇති ආයතනික අලෙවිකරණ අධ්‍යක්ෂවරියයි. එම්.ආර්.පී.. Jennifer කල්පවත්නා ගැනුම්කරු හැඟීම් ඇති කිරීම සඳහා දත්ත, තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ ක්‍රියා සම්බන්ධ කිරීමේ ගැඹුරු අත්දැකීමක් ගෙන එයි. MRP ට පෙර, ඇය අලෙවිකරණ සහ සන්නාම උපදේශකවරියක් ලෙස සේවය කළ අතර Acxiom, Rigzone සහ වෙනත් ආයතනවල අලෙවිකරණ නායකත්ව භූමිකාවන් ඉටු කළාය.

සබැඳි පුවත්

ඉහළට බොත්තම
සමීප

Adblock අනාවරණය විය

Martech Zone වෙළඳ දැන්වීම් ආදායම, අනුබද්ධ සබැඳි සහ අනුග්‍රාහකත්ව හරහා අපි අපගේ වෙබ් අඩවියෙන් මුදල් උපයන නිසා කිසිදු වියදමකින් තොරව ඔබට මෙම අන්තර්ගතය ලබා දීමට හැකි වේ. ඔබ අපගේ වෙබ් අඩවිය නරඹන විට ඔබේ දැන්වීම් අවහිර කරන්නා ඉවත් කරන්නේ නම් අපි අගය කරන්නෙමු.