在攪動(dòng)所有數(shù)據(jù)之后，團(tuán)隊(duì)可以發(fā)現(xiàn)用戶之間的明顯行為模式，并為北京酒店vi設(shè)計(jì)公司分配各自的角色。例如，在一個(gè)角色中，消費(fèi)者主要訪問娛樂網(wǎng)站，服務(wù)和游戲。因此，算法將別名“藝人”分配給該人?？紤]一下我們?nèi)绾闻cInternet交互。首先，我們有一定的沖動(dòng)-說檢查一下我們的朋友最近在忙些什么。根據(jù)已開發(fā)的算法分類，北京酒店vi設(shè)計(jì)公司分配的角色將是“連接器”。接下來，我們決定前往哪個(gè)網(wǎng)站獲取該信息，例如Facebook或Instagram。在決定提高生產(chǎn)力并希望閱讀一些金融新聞之前，我們?cè)谶@里度過了一段時(shí)間。我們的角色發(fā)生了變化，我們成為了“專業(yè)人士”。

當(dāng)您嘗試在高峰時(shí)段騎出租車時(shí)，Uber的價(jià)格上漲可能會(huì)令人沮喪，但是，這對(duì)公司的利潤(rùn)產(chǎn)生了巨大的積極影響。實(shí)際上，價(jià)格管理計(jì)劃往往會(huì)在12個(gè)月內(nèi)使業(yè)務(wù)利潤(rùn)率提高2％-7％，并帶來200-350％的投資回報(bào)率。

電子商務(wù)公司尤其可以從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)格開發(fā)中受益。麥肯錫估計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品將占公司平均收入的75％。對(duì)于大型公司，這等于數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)項(xiàng)目。然而，大多數(shù)北京酒店vi設(shè)計(jì)公司營(yíng)銷人員在制定定價(jià)策略時(shí)仍然依賴明顯的因素，例如產(chǎn)品制造成本，標(biāo)準(zhǔn)利潤(rùn)率和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格。這個(gè)過程看起來更像是藝術(shù)，而不是科學(xué)，事實(shí)并非如此。招募數(shù)據(jù)科學(xué)家從事這項(xiàng)工作意味著：

• 您可以考慮經(jīng)常被忽略的因素，例如更廣泛的經(jīng)濟(jì)狀況（例如，貨幣實(shí)力，全球供應(yīng)等），個(gè)人客戶的喜好及其在品牌中的過往歷史以及過往的銷售代表談判。然后，您可以準(zhǔn)確確定是什么因素導(dǎo)致價(jià)格上漲，以及消費(fèi)者對(duì)每種產(chǎn)品和客戶群的購(gòu)買意愿。

• 在狹窄的客戶群中發(fā)現(xiàn)隱藏的行為模式以及折扣與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)聯(lián)，并將其與歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。然后，您將能夠相應(yīng)地調(diào)整策略，并為那些立即采取行動(dòng)的潛在客戶提供最佳報(bào)價(jià)。

• 部署高級(jí)建模方案，突出顯示代價(jià)高昂的錯(cuò)誤和錯(cuò)失的機(jī)會(huì)。例如，當(dāng)某個(gè)價(jià)格變化可能對(duì)需求產(chǎn)生負(fù)面影響時(shí)，得到通知。

• 可以使用新數(shù)據(jù)授權(quán)銷售團(tuán)隊(duì)，這些數(shù)據(jù)將確切顯示一定的折扣會(huì)如何影響交易的獲利能力和概率。

• 您的定價(jià)策略變得更加敏捷，可以迅速適應(yīng)全球市場(chǎng)趨勢(shì)和條件，并匹配頂級(jí)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的報(bào)價(jià)。

并非每一個(gè)以您的方式出現(xiàn)的潛在客戶都會(huì)成為您的客戶。能夠?qū)⒆钣幸庠傅臐撛诳蛻襞c其他潛在客戶區(qū)分開，并根據(jù)所有北京酒店vi設(shè)計(jì)公司的購(gòu)買可能性對(duì)它們進(jìn)行優(yōu)先排序，可以提高銷售部門的績(jī)效，并最終提高收入。

在這種情況下，數(shù)據(jù)科學(xué)使您能夠“讓花園雜草本身掉落”。您可以創(chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)性潛在客戶評(píng)分系統(tǒng)-一種能夠計(jì)算轉(zhuǎn)化可能性并將潛在客戶列表細(xì)分為以下類別的算法：渴望的客戶，好奇的潛在客戶需要進(jìn)一步的培養(yǎng)以及不愿購(gòu)買的產(chǎn)品很快擁擠。

新加坡精算協(xié)會(huì)最近發(fā)布了一份研究報(bào)告，展示了預(yù)測(cè)性鉛得分如何影響銷售數(shù)量和營(yíng)銷成本。

盡管68％的B2B公司確實(shí)進(jìn)行了潛在客戶評(píng)分，但只有40％的北京酒店vi設(shè)計(jì)公司銷售人員認(rèn)為潛在客戶評(píng)分會(huì)增加價(jià)值。在大多數(shù)情況下，該工作是手動(dòng)完成的，這意味著只分析了該公司最近的銷售歷史中的一部分。由于北京酒店vi設(shè)計(jì)公司營(yíng)銷人員和銷售團(tuán)隊(duì)經(jīng)常根據(jù)自己的直覺和/或經(jīng)驗(yàn)做出假設(shè)，而不是單純的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)仍然容易受到人為偏見的影響。招募執(zhí)行相同任務(wù)的算法意味著您可以分析更廣泛的客戶現(xiàn)場(chǎng)活動(dòng)，行為數(shù)據(jù)和社交線索。然后處理所有累積的數(shù)據(jù)，以開發(fā)與潛在客戶相關(guān)的特定行為組合。