Was ist ein Predictive Score Model im B2B-Vertrieb und wie können Sie es selbst erstellen?

90% unter Ihnen wird die Einleitung zu diesem Artikel lesen. 71% wird den vollständigen Artikel lesen. Woher wissen wir das? Dank unseres Predictive Score Models. Ein Predictive Score Model ist eine mathematische Methode zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses. Es wird häufig im B2B-Vertrieb eingesetzt. Was bedeutet es, wie wird es erstellt und wie wird es im Verkauf angewendet?

Predictive Scoring ist eine auf Daten und KI basierende Kristallkugel

Was ist ein prädiktives Score-Modell?

Diese mathematische Methode berechnet die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen. Een voorbeeld van een toekomstige gebeurtenis is of een bepaalde klant het net ontwikkelde product van een bedrijf zal kopen. Om zo’n model te maken, heb je dus historische gegevens nodig over de klant om te kijken of het product op de behoeften aansluit. Binnen het model worden scores gegeven tussen nul en één voor elke combinatie van een klant en product, welke de verkoop stimuleren.

Wussten Sie übrigens, dass Pizza Hut ein solches System verwendet, um zu testen, ob sie eine neue Pizzasorte auf den Markt bringen werden?

Wie erstellt man ein prädiktives Score-Modell?

Es wurden viele Scoring-Modelle entwickelt, darunter auch Lead Scores. Unternehmen erhalten Lead Scores, die es ermöglichen, einen bestimmten Grad an Relevanz einer bestimmten Person für ein bestimmtes Unternehmen zuzuordnen. Dieser Wert basiert auf verschiedenen Faktoren, darunter die Anzahl der besuchten Websites und die Dauer eines Besuchs. Lead Scores können von Unternehmen verwendet werden, um Kundenkontakten Priorität einzuräumen.

Leadscores kunnen op diverse wijzen berekend worden, wat afhangt van de hoeveelheid beschikbare gegevens en technische middelen. Tien leads staan gelijk aan het hebben van tien mogelijke nieuwe verkopen. Op deze manier zijn er nog veel meer scoremodellen. Vaak zijn ze gebaseerd op regels, oftewel een manier om waarde aan scores te geven. Door gebruik te maken van op AI gebaseerde modellen, met ondersteuning van machine learning, kan je heel veel modellen tegelijk maken om zo de optimale combinatie te vinden.

Prädiktives Score-Modell basierend auf KI

Im Verkauf werden solche Modelle häufig verwendet um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein Kunde ein bestimmtes Produkt kaufen wird. Oder für potenzielle Kunden: wie wahrscheinlich ist es, dass sie überhaupt Kunden werden. Und dann können Sie noch mehr daraus machen: Cross-Selling, Upselling und so weiter.

Stellen Sie sich vor, dass Sie ein Unternehmen mit 50.000 Kunden sind und jeden Monat etwa 5 bis 10 neue Unternehmen zu Kunden werden. Stellen Sie sich außerdem vor, dass jedes Unternehmen sehr unterschiedliche Merkmale und Eigenschaften hat. In diesem Fall können Sie die Rechenleistung von Computern nutzen und die Hilfe von intelligenter KI-Software in Anspruch nehmen. Anhand der notwendigen Regeln können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Interessenten berechnen.

Die Macht des maschinellen Lernens bei der prädiktiven Score-Modellierung

Diese Methode, die zu diesem Zweck verwendet werden kann, ist bekannt als maschinelles Lernen – een AI-discipline. Machine learning is, simpel gezegd, een veel verfijndere manier om de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis te bepalen. Er zijn verschillende methoden van machine learning die kunnen worden gebruikt om een waarschijnlijkheid of een score te berekenen. Het hoeft geen neuraal netwerk te zijn. “Boosted trees” of “gradient trees” zijn ook geschikt.

Um die Leistung und Effizienz dieser Methoden zu steigern, erstellen Datenwissenschaftler oft Hunderte - wenn nicht Tausende - von Modellen. Letztendlich konkurrieren die Modelle miteinander und ergänzen sich gegenseitig, um die optimale Kombination zu finden.

Die Forschung hat auch gezeigt, dass die besten prädiktiven Scoring-Modelle Verwenden Sie bei zunehmender Komplexität eine Mischung aus regelbasierten Modellen und maschinellem Lernen. Diese Kombination hilft einem Mitarbeiter bei der Vorhersage und ermöglicht den Verkäufern einen Blick in die Zukunft. Ein Orakel der Zahlen im Dienste Ihres Teams.

Und wie kann Trendskout helfen?

Trendskout hilft Unternehmen dabei, mit ihren Daten loszulegen. Sie brauchen keinen Datenwissenschaftler. Sie benötigen keine Code-Kenntnisse. Sie geben Ihre Daten einfach in die Trendskout-Plattform ein. Mit der Bibliothek der Modelle können Sie schnell eine Methode auf Ihre Daten anwenden. Das Ergebnis: schneller Output und eine direkte Rendite für Ihre Investition.

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