在攪動所有數據之后，團隊可以發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。考慮一下我們如何與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。我們的角色發生了變化，我們成為了“專業人士”。
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現隱藏的行為模式以及折扣與產品銷售之間的關聯，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”。您可以創建一個預測性潛在客戶評分系統-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以及不愿購買的產品很快擁擠。
新加坡精算協會最近發布了一份研究報告，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，以開發與潛在客戶相關的特定行為組合。
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