How to find the ideal predictive intelligence solution for your company

Predictive intelligence is a powerful tool for marketing and sales. And it is changing the way these departments work and make decisions. By automatically analyzing a wide variety of data, predictions can be made about the behavior and propensity of potential and existing customers. This knowledge allows you to use your marketing and sales resources much more effectively and efficiently than in the past. No wonder, then, that more and more decision-makers want to use predictive intelligence solutions for various applications in marketing and sales. However, with the growing diversity of providers on the market, it is important to identify the ideal solution for your company beforehand. We have summarized some questions that you should ask yourself when making your decision in order to get closer to your ideal solution.

Find Predictive Intelligence Solution Arrow

Question 1: What do I have and what do I want to achieve?

The most important question is for what purpose you want to use predictive intelligence in your company and how you can integrate the solution into your internal workflow. You should formulate this clearly in advance. So it’s about finding out whether the features, complexity and connectivity of each solution are right for your business. What kind of predictive analytics can you do with it? Is the software easy for any marketing or sales person to use, or do you need a specialist? Is it compatible with the other systems and solutions used in your department and does it provide the appropriate interfaces – for example to your CRM system?

Question 2: Does the service provider know my challenges?

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Solutions for predictive analytics include complex algorithms and machine learning models. But in order that these models actually end up helping you make predictions that add significant value to your marketing and sales, the provider of your predictive intelligence solution needs to understand not only data science, but also how your business works. After all, you only get something out of it if the algorithm also knows which data and signals it has to evaluate for you and how. Talk to the providers you are interested in about your specific use cases, have case studies of similar companies shown to you and make sure that the provider has a deep understanding of the specific challenges his solution can and should solve in your daily work.

Question 3: Is the analysis transparent?

Please don’t misunderstand: You should not be trained as a specialist for data science. However, in order to have sufficient confidence in the results of the evaluation of your predictive intelligence, there must be a certain transparency regarding the sources of the data and signals. So that you can assess the quality of the analyses, the provider should be able to make it sufficiently clear to you which signals are used for your predictive analytics. In the best case, you can even trace the respective sources directly. In this blog post we have recently described how transparency in the use case of predictive lead scoring is created.

Question 4: Does the solution develop with my company?

Scalability is a critical factor in selecting almost any software for your business. Does the solution still work for you as your business grows and evolves? And is the solution itself continuously adapted to react to new developments? Choose a dynamic, living system. Otherwise there is a good chance that you will soon be back in this kind of selection process. Because you have to look around for a new predictive intelligence solution.

The best predictive analytics solution for your business is the one that brings you the most value. It doesn’t necessarily have to be the one with the largest team, the most interfaces or the broadest user base. But those with the best fit to your business model and the workflow in your marketing or sales department.

Our experts from the Enterprise Team will be happy to help you with complex predictive lead scorings and integrations in marketing automation systems.

Leitfaden: So finden Sie die ideale Predictive-Intelligence-Lösung für Ihr Unternehmen

Predictive Intelligence ist ein mächtiges Tool für Marketing und Vertrieb. Und verändert zusehends die Art und Weise, wie in diesen Abteilungen gearbeitet wird und Entscheidungen getroffen werden. Durch die automatisierte Auswertung unterschiedlichster Daten können Vorhersagen über das Verhalten und die Neigung potenzieller sowie bestehender Kunden getroffen werden. Erkenntnisse mit Hilfe derer sich die Ressourcen in Marketing und Vertrieb viel gezielter und effizienter einsetzen lassen als in der Vergangenheit. Kein Wunder also, dass immer mehr Entscheider Predictive-Intelligence-Lösungen für verschiedene Anwendungen in Marketing und Vertrieb einsetzen möchten. Doch bei der wachsenden Vielfalt von Anbietern am Markt gilt es vorher herauszufinden, welche tatsächlich die ideale Lösung für Ihr Unternehmen ist. Wir haben einige Fragen zusammengefasst, die Sie sich bei der Auswahl stellen sollten, um Ihrer Ideallösung näher zu kommen.

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Frage 1: Was habe ich und was will ich erreichen?

Die wichtigste Frage ist die, zu welchem Zweck Sie Predictive Intelligence in Ihrem Unternehmen einsetzen möchten und wie Sie die Lösung in Ihren internen Workflow integrieren können. Das sollten Sie im Vorfeld einmal ganz klar für sich formulieren. Es geht also darum, herauszufinden, ob die jeweilige Lösung in ihren Features, ihrer Komplexität und ihrer Konnektivität zu Ihrem Unternehmen passt. Welche Form von Predictive Analytics können Sie damit anstellen? Ist die Software von jedem Marketing- oder Vertriebsmitarbeiter ganz einfach zu verwenden oder benötigen Sie einen Spezialisten? Passt sie zu den übrigen Systemen und Lösungen, die in Ihrer Abteilung im Einsatz sind, und bietet sie entsprechende Schnittstellen – zum Beispiel zu Ihrem CRM-System?

Frage 2: Kennt der Anbieter meine Herausforderungen?

Predictive-Intelligence-Lösung finden DiskussionLösungen für Predictive Analytics beinhalten komplexe Algorithmen und Machine-Learning-Modelle. Doch damit diese Ihnen am Ende auch tatsächlich beim Treffen von Vorhersagen helfen, die Ihnen einen spürbaren Mehrwert in Marketing und Sales liefern, muss der Anbieter Ihrer Predictive-Intelligence-Lösung nicht nur etwas von Data Science verstehen, sondern auch davon, wie Ihre Arbeit funktioniert. Schließlich haben Sie nur dann etwas davon, wenn der Algorithmus auch weiß, welche Daten und Signale er in Ihrem Sinne wie auszuwerten hat. Sprechen Sie mit den für Sie infrage kommenden Anbieter also unbedingt über Ihre ganz konkreten Use Cases, lassen Sie sich Fallstudien ähnlicher Unternehmen aufzeigen und stellen Sie sicher, dass der Anbieter ein tiefes Verständnis dafür mitbringt, welche ganz konkreten Herausforderungen seine Lösung in Ihrem Arbeitsalltag lösen kann und soll.

Frage 3: Ist das Zustandekommen der Analysen transparent?

Bitte nicht falsch verstehen: Sie sollen sich nicht zum Spezialisten für Data Science ausbilden lassen. Doch um ein hinreichendes Vertrauen in die Ergebnisse der Auswertung Ihrer Predictive Intelligence haben zu können, muss eine gewisse Transparenz hinsichtlich der Quellen der Daten und Signale gegeben sein. Damit Sie die Qualität der Analysen einschätzen können, sollte Ihnen der Anbieter also hinreichend verständlich machen können, welche Signale für Ihre Predictive Analytics herangezogen werden. Im besten Fall können Sie sogar direkt die jeweiligen Quellen nachvollziehen. Wie Transparenz im Anwendungsfall prädiktives Lead Scoring hergestellt wird, haben wir vor einiger Zeit in diesem Blogbeitrag dargestellt.

Frage 4: Entwickelt sich die Lösung mit meiner Firma?

Ein entscheidender Faktor bei der Auswahl beinahe jeder Software für Ihr Unternehmen ist die Skalierbarkeit. Pass die Lösung auch dann noch zu Ihnen, wenn Ihre Firma wächst und sich weiterentwickelt? Und wird auch die Lösung selbst kontinuierlich angepasst, um auf neue Entwicklungen zu reagieren? Entscheiden Sie sich für ein dynamisches, lebendiges System. Sonst ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie sich bald wieder in einem solchen Auswahlprozess befinden. Weil Sie sich nach einer neuen Predictive-Intelligence-Lösung umsehen müssen.

Die beste Predictive-Analytics-Lösung für Ihr Unternehmen ist diejenige, die Ihnen den größten Mehrwert bringt. Punkt. Das muss nicht zwingend die mit dem größten Team, den meisten Schnittstellen oder der breitesten User Base sein. Sondern die mit dem besten Fit zu Ihrem Geschäftsmodell und dem Workflow in Ihrer Marketing- oder Salesabteilung.

Bei komplexen prädiktiven Lead Scorings und Integrationen in Marketing Automation Systeme helfen Ihnen unsere Experten aus dem Enterprise Team.

3 Anwendungen von Predictive Intelligence

Dafür, dass Sie in Ihrem Unternehmen auf Predictive Analytics setzen sollten, haben wir Ihnen ja bereits in unserem letzten Blogbeitrag einige gute Gründe genannt. Diesmal skizzieren wir für Sie drei mögliche Anwendungen von Predictive Intelligence in Marketing und Vertrieb, mit denen Sie die Lead-Generierung effizienter gestalten sowie Ihre Conversion Rate signifikant steigern können.

Predictive Intelligence-Anwendung 1:

Monitoring & Erfolgsmessung von Online-Werbung

CTR Conversion Rates Predictive Intelligence

Mithilfe von Predictive Intelligence erfahren Sie sehr viel mehr über die Menschen, die Sie mit Ihrer Online-Werbung erreichen. Denn es werden nicht länger nur die Daten herangezogen, die im konkreten Kontext Ihrer Werbe-Ausspielung produziert werden – sondern auch viele weitere Signale, die der User im gesamten Web sendet. So identifizieren Sie Leads mit einer konkreten Kaufabsicht für ein Produkt oder eine Leistung wie Ihre.

Aus diesem Wissensvorsprung durch Predictive Intelligence ergeben sich für Sie zwei entscheidende Vorteile:

  1. Sie brauchen Ihre Werbung nur noch gegenüber Usern auszuspielen, die mit großer Wahrscheinlichkeit eine konkrete Kaufabsicht haben. So minimieren Sie Streuverluste und setzen Ihr Budget wesentlich effizienter ein.
  2. Sie können Interessenten in unterschiedlichen Stadien des Kaufprozesses unterschiedliche, genau auf das jeweilige Stadium zugeschnittene Botschaften ausspielen. Dank der gezielteren Ansprache steigern Sie Ihre Conversion Rate.

Predictive Intelligence-Anwendung 2:

Outbound-Leads effizienter generieren und qualifizieren

Durch die Anwendung von Predictive Analytics wählen Sie Ihre Leads nicht mehr nur anhand demografischer oder firmografischer Daten und ggf. bestimmter Trigger-Events aus. Stattdessen gewinnen Sie entscheidende Informationen darüber, ob ihre Leads bereits ein konkretes Kaufinteresse entwickelt haben, auf welches Ihrer Produkte sich dieses beziehen könnte und in welchem Stadium des Kaufprozesses sich Ihre Leads befinden.

Eine extrem hohe Lead-Qualität – und für Ihr Team die Möglichkeit, sowohl den Zeitpunkt als auch die Art der Ansprache maximal auf diesen individuellen Status zuzuschneiden. Sprechen Sie zum Beispiel gezielt Leads an, die gerade in den Kaufprozess eingetreten sind, um diese möglichst als Erster abzuholen und schnell zu einem Abschluss zu führen, bevor Ihre Wettbewerber aufmerksam werden.

Predictive Intelligence-Anwendung 3:

Effiziente Priorisierung von Inbound-Leads

Big Data Predictive Analytics

Häufig haben Unternehmen nur wenige Signale zur Verfügung, die als Indikatoren für die Priorisierung von Inbound-Leads herangezogen werden können. Durch die Auswertung zahlreicher Daten nicht nur aus eigenen, sondern auch aus Drittquellen mit Predictive Intelligence ändert sich das schlagartig. Statt Inbound-Leads wie in vielen Unternehmen üblich aus Mangel an Informationen verlustreich chronologisch zu bearbeiten, können Sie nun Informationen darüber in Ihre Bewertung einbeziehen, wie weit der jeweilige Interessent im Kaufprozess bereits vorangeschritten ist. Und behandeln Ihre Leads nach Dringlichkeit, statt wie bisher weitgehend nach Zufall.

Sie sehen: In unterschiedlichen Szenarien der Lead-Generierung, Lead-Priorisierung und Lead-Behandlung steigern Sie durch den Einsatz von Predictive Intelligence Ihre Effizienz sowie Ihre Erfolgsrate massiv.

4 reasons for your company to deploy predictive analytics

The proverbial “look into the crystal ball” has long been a rather derogatory term. Speculations about events in the future were regarded as dubious, especially in data- and key performance indicator-oriented contexts such as marketing and sales. But thanks to Big Data and powerful algorithms, it will soon be impossible to imagine these very departments without a view into the crystal ball. Because the possible predictions are becoming more and more precise and can demonstrably contribute to increasing the quality of the leads, the conversion rate and ultimately also the turnover. Predictive intelligence is the key.

Predictive Intelligence evaluates data from the past, recognizes patterns and tries to make predictions about possible events in the future. The basic prerequisite is the enormous amount of data available today. Text mining algorithms, which can generate, assign and evaluate information from countless sources in the network, meanwhile no longer only provide you with the data for your predictive analytics that you gain yourself, for example from your website, but also from thousands of third-party sources. An enormous support for marketing and sales.

Predictive Analytics as a precise look into the crystal ball

Reason 1: Predictive analytics helps to identify specific prospects.

If you wanted to find out about a specific buying interest of one of your customers or prospects, you were largely dependent on active signals from them. For example in the form of a request or the opening of a test account. With the help of predictive analytics, however, you can now identify those companies and contacts who do not send you such active signals, but still have a concrete interest in a product or service like yours.

Instead of, as in the past, wasting resources on relatively undirected communication to generate demand with large scatter losses, Predictive Intelligence allows you to concentrate more on those leads for which this demand already exists. And get them to close the deal effectively with the right messages at the right time.

Reason 2: Predictive analytics improves the prioritization of your leads.

Predictive analytics allows you to see not only that one of your leads has a specific need and an interest in buying – but also how far its decision-making has progressed. By evaluating signals from your own and external sources, Predictive Intelligence recognizes what stage of the decision-making process your customer is currently in. A valuable basis for a daily prioritization of your leads in the sense of maximum utilization. And to accelerate the purchase decision through targeted marketing and sales activities.

Reason 3: Predictive analytics makes it possible to be the first.

Being the first supplier to contact a company in need of a specific product or service puts you in a strong and promising position. Because like no other, you have the opportunity to specifically train and inform interested parties and thus influence their specific needs – instead of having to fight against any possible reservations that your competitors have already spread.

With Predictive Intelligence you gain a deeper insight into the information and research patterns of your leads and understand the challenges they are currently trying to solve. And you can bring yourself and your product into the game as problem solvers at an early stage.

Reason 4: Predictive analytics helps you entering new markets.

Predictive Analytics Lead Generation

Entering a new market requires a great deal of market research. Use predictive analytics to gain detailed insight into what your potential customers are really looking for – and how they are looking for it. In this way you gain comparatively efficiently valuable insights for your go-to-market strategy. In addition, the extremely detailed data base enables you to carry out precise tests in order to finally create an extremely efficient market entry.

Reduce the random factor in your marketing and sales with predictive intelligence and revolutionize the way leads are generated, classified and handled in your organization.