데이터 과학은 판매 및 수익을 촉진하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

오늘날 기업은 고객, 운영 및 성과에 대한 많은 데이터를 비교적 쉽게 수집하고 생성할 수 있습니다. 그러나 CRM 시스템, ERP 플랫폼 및 마케팅 캠페인에서 얻은 풍부한 정보가 매출 및 수익 증가로 직접 연결되지는 않습니다. 

데이터 과학 여러 소스에서 수집한 원시 데이터를 수익을 개선할 수 있는 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 촉매제입니다. 더 나은 데이터 기반 인텔리전스에 액세스할 수 있는 기업은 비즈니스 전략을 조정하여 시장에서 가장 큰 가치를 포착할 수 있습니다. 데이터 과학은 정보의 품질과 정보에서 비롯된 비즈니스 결정을 개선함으로써 인바운드 및 아웃바운드 성장을 가능하게 합니다. 

과거 성과를 평가하는 것 외에도 데이터 과학은 고객 행동, 시장 추세 및 잠재적 기회의 변화를 강조할 수 있는 예측 모델을 만드는 강력한 도구입니다. 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 기반 시스템은 들어오는 데이터를 실시간으로 모니터링하고 처리하여 과거 패턴을 기반으로 결과를 예측할 수 있습니다. 

SDK.금융금융사를 위한 화이트라벨 디지털 결제 플랫폼인 는 차세대 결제 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있습니다. 데이터 과학 솔루션 현대 기술의 실질적인 이점을 활용할 수 있도록 금융 및 지불 회사를 위한 것입니다.

가장 빠르게 성장하는 B72B의 2%는 가장 느리게 성장하는 B50B의 XNUMX%와 비교하여 분석이 판매 계획을 돕는 데 효과적이라고 말합니다. 원천: 맥킨지

데이터 기반 통찰력을 통한 인바운드 성장

데이터 과학 도구는 기존 고객과의 상호 작용을 개선하는 도구입니다. 이전 판매를 평가함으로써 예측 분석은 응답을 트리거하고 고객에게 개인화된 구매 여정을 안내하는 제품을 제안할 수 있습니다. 리드 육성 및 검증을 자동화하여 시간을 절약하고 새로운 수익원을 창출하도록 특정 단계를 프로그래밍할 수 있습니다. 행동 통찰력을 사용하여 고객이 관심을 가질 가능성이 더 높은 제품 및 서비스를 결정할 수 있습니다.  

예측 메트릭을 사용하여 구매 준비가 거의 된 고객을 모니터링하고 식별하여 영업 부서가 유리한 출발을 할 수 있습니다. 작업할 더 많은 정보를 통해 영업 팀은 성공적인 전환 가능성을 극대화하기 위해 접근 방식과 영업 전략을 조정할 수 있습니다. 데이터 과학은 고객 회사, 규모, 예산 및 최상의 제안을 생성하기 위한 요구 사항에 대한 정보를 처리할 수 있습니다. 

지불 의향은 고객의 요구, 동기 및 선호도를 기반으로 제품 또는 서비스에 대한 최적의 가격을 설정하는 데 필수적인 중요한 지표입니다. 데이터 과학 분석은 가격 계층을 식별하고 수익성을 개선하기 위해 적용할 수 있는 방법을 통해 방정식에서 추측을 제거합니다. 이 데이터는 소비자를 위한 최적의 가격 또는 수수료를 결정하기 위해 학습하는 A/B 실험에 사용될 수 있습니다. 

기존 고객에게 더 좋은 가격의 제품과 서비스를 제공하면 반복되는 수익을 활용하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객 만족도와 유지율을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 과학 도구는 고객 행동을 지표로 사용하여 기업이 더 구매할 준비가 된 고객과 경쟁업체로 전환하려는 고객을 식별할 수 있도록 합니다. 두 경우 모두 기업은 이를 식별함으로써 더 많은 가치를 포착할 수 있습니다. 결국 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 확보하는 것보다 훨씬 저렴합니다. 

출처: 맥킨지

데이터 기반 아웃바운드 성장

데이터 과학과 결합하면 영업 전망은 프로세스가 검색에 여러 데이터 변수를 통합하므로 더 높은 품질의 리드를 생성합니다. 데이터 과학 도구는 판매로 이어질 가능성이 더 높은 고객 특성의 포인트를 식별함으로써 잘 정의되고 포괄적인 구매자 페르소나를 생성할 수 있습니다. 더 나은 타겟팅은 적시에 적절한 세그먼트를 겨냥할 수 있으므로 마케팅 및 광고 노력의 효율성을 향상시킵니다. 

데이터 과학 통찰력에 대한 액세스를 통해 영업 및 마케팅 팀은 의사 결정, 구조 및 예측을 크게 개선할 수 있습니다. 더 나은 데이터는 판매 할당량이 정확하고 달성 가능한 상태를 유지하면서 훨씬 더 공격적일 수 있음을 의미합니다. 외부 요인, 계절성, 신제품 및 기타 메트릭을 통합하면 팀이 더 큰 그림을 보고 그에 따라 판매 수요를 예측하는 데 도움이 됩니다. 

데이터 과학을 통해 기업은 영업 전문 지식과 리소스를 해당 영역에 맞춰 최적의 결과를 제공할 수 있습니다. 예측 분석은 새로운 판매 모델, 판매 정책 및 판매원 간의 수익 분배를 가리킬 수 있습니다. 운영 측면에서 데이터 과학 도구는 향후 수요 증가를 처리하기 위해 추가 리소스가 필요한 보다 집약적인 분기를 가리킬 수 있습니다. 미리 준비함으로써 기업은 소중한 기회를 놓치지 않습니다. 

데이터 과학은 인바운드 및 아웃바운드 성장을 촉진하여 판매 및 수익에 상당히 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 강력한 도구입니다. 예측 분석은 판매를 혁신하고 운영을 개선하며 수집된 정보에서 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있습니다. 비즈니스 데이터에서 생성된 심층 통찰력은 미래의 성과를 좌우하는 비즈니스 의사 결정에 더 큰 정확성과 더 많은 통제력을 제공합니다. 

강력한 데이터 사이언스 툴킷을 사용하여 회사는 데이터를 수집, 구성 및 분석하여 더 많은 고객을 유치, 전환 및 종료할 수 있습니다. SDK.finance 팀에 직접 문의하세요 데이터 과학이 결제 비즈니스에 어떻게 유용할 수 있는지에 대해 이야기합니다. 우리는 토론에 열려있습니다.

출처: https://sdk.finance/how-does-data-science-help-to-drive-sales-and-revenue/