在攪動所有數據之后，團隊可以發(fā)現用戶之間的明顯行為模式，并為北京酒店vi設計公司分配各自的角色。例如，在一個角色中，消費者主要訪問娛樂網站，服務和游戲。因此，算法將別名“藝人”分配給該人?？紤]一下我們如何與Internet交互。首先，我們有一定的沖動-說檢查一下我們的朋友最近在忙些什么。根據已開發(fā)的算法分類，北京酒店vi設計公司分配的角色將是“連接器”。接下來，我們決定前往哪個網站獲取該信息，例如Facebook或Instagram。在決定提高生產力并希望閱讀一些金融新聞之前，我們在這里度過了一段時間。我們的角色發(fā)生了變化，我們成為了“專業(yè)人士”。

當您嘗試在高峰時段騎出租車時，Uber的價格上漲可能會令人沮喪，但是，這對公司的利潤產生了巨大的積極影響。實際上，價格管理計劃往往會在12個月內使業(yè)務利潤率提高2％-7％，并帶來200-350％的投資回報率。

電子商務公司尤其可以從數據驅動的價格開發(fā)中受益。麥肯錫估計，標準產品將占公司平均收入的75％。對于大型公司，這等于數百甚至數千個項目。然而，大多數北京酒店vi設計公司營銷人員在制定定價策略時仍然依賴明顯的因素，例如產品制造成本，標準利潤率和競爭對手的價格。這個過程看起來更像是藝術，而不是科學，事實并非如此。招募數據科學家從事這項工作意味著：

• 您可以考慮經常被忽略的因素，例如更廣泛的經濟狀況（例如，貨幣實力，全球供應等），個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，您可以準確確定是什么因素導致價格上漲，以及消費者對每種產品和客戶群的購買意愿。

• 在狹窄的客戶群中發(fā)現隱藏的行為模式以及折扣與產品銷售之間的關聯(lián)，并將其與歷史交易數據進行匹配。然后，您將能夠相應地調整策略，并為那些立即采取行動的潛在客戶提供最佳報價。

• 部署高級建模方案，突出顯示代價高昂的錯誤和錯失的機會。例如，當某個價格變化可能對需求產生負面影響時，得到通知。

• 可以使用新數據授權銷售團隊，這些數據將確切顯示一定的折扣會如何影響交易的獲利能力和概率。

• 您的定價策略變得更加敏捷，可以迅速適應全球市場趨勢和條件，并匹配頂級競爭對手的報價。

并非每一個以您的方式出現的潛在客戶都會成為您的客戶。能夠將最有意愿的潛在客戶與其他潛在客戶區(qū)分開，并根據所有北京酒店vi設計公司的購買可能性對它們進行優(yōu)先排序，可以提高銷售部門的績效，并最終提高收入。

在這種情況下，數據科學使您能夠“讓花園雜草本身掉落”。您可以創(chuàng)建一個預測性潛在客戶評分系統(tǒng)-一種能夠計算轉化可能性并將潛在客戶列表細分為以下類別的算法：渴望的客戶，好奇的潛在客戶需要進一步的培養(yǎng)以及不愿購買的產品很快擁擠。

新加坡精算協(xié)會最近發(fā)布了一份研究報告，展示了預測性鉛得分如何影響銷售數量和營銷成本。

盡管68％的B2B公司確實進行了潛在客戶評分，但只有40％的北京酒店vi設計公司銷售人員認為潛在客戶評分會增加價值。在大多數情況下，該工作是手動完成的，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設計公司營銷人員和銷售團隊經常根據自己的直覺和/或經驗做出假設，而不是單純的數據，因此數據仍然容易受到人為偏見的影響。招募執(zhí)行相同任務的算法意味著您可以分析更廣泛的客戶現場活動，行為數據和社交線索。然后處理所有累積的數據，以開發(fā)與潛在客戶相關的特定行為組合。