Wat is een Predictive Score Model in B2B sales en hoe zelf maken?

90% onder jullie zal de intro van dit artikel lezen. 71% zal het volledige artikel lezen. Hoe we dit weten? Dank aan ons Predictive Score Model. Een Predictive Score Model is een wiskundige methode om de kans te berekenen van een toekomstige gebeurtenis. Dit wordt veel gebruikt in B2B sales. Wat betekent het precies, hoe wordt het gemaakt en op welke manier wordt het toegepast in sales?

Predictive scoring is een glazen bol op basis van data en AI

Wat is een Predictive Score Model?

Deze wiskundige methode berekent de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen. 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.

Wist je trouwens dat Pizza Hut op basis van zo’n systeem test of ze een nieuwe pizzasmaak zullen lanceren?

Hoe maak je een Predictive Score Model?

Er zijn heel veel scoremodellen ontwikkeld, waaronder leadscores. Leadscores worden gegeven aan bedrijven, waardoor een bepaalde mate van relevantie toegekend kan worden van een specifiek individu voor een bepaald bedrijf. Deze score is op diverse factoren gebaseerd, waaronder het aantal bezochte websites en de duur van een bezoek. Leadscores kunnen door bedrijven gebruikt worden om klantcontacten te prioriteren.

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.

Predictive Score Model op basis van AI

In sales worden dergelijke modellen veelvuldig gebruikt om de waarschijnlijkheid te berekenen dat een klant een bepaald product aanschaft. Of voor prospecten: hoe groot de kans is dat ze überhaupt klant worden. En dan kan je er nog meer uithalen: cross-sell,, upsell, ga zo maar door.

Stel je voor dat je een bedrijf bent met 50.000 klanten en dat ongeveer elke maand 5 tot 10 nieuwe bedrijven klant worden. Stel je ook voor dat elk bedrijf aan heel verschillende kenmerken en karakteristieken voldoet. In dat geval kan je de rekenkracht van computers en de hulp van slimme AI-software inroepen. Met behulp van de nodige regels kan je de waarschijnlijkheid van een prospect gaan berekenen.

De kracht van machine learning bij Predictive Score Modelling

Deze methodologie die hiervoor gebruikt kan worden is bekend als machine learning – 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.

Om de prestaties en de efficiëntie van deze methoden te verhogen, creëren data scientists vaak honderden – zo niet duizenden – modellen. Uiteindelijk concurreren de modellen met elkaar en vullen ze elkaar aan om een optimale combinatie te vinden.

Uit onderzoek is ook gebleken dat de beste voorspellende scoremodellen gebruik maken van een mix van op regels gebaseerde modellen en machine learning zodra de complexiteit toeneemt. Deze combinatie helpt een medewerker om de voorspelling uit te voeren en zorgt ervoor dat verkopers een blik in de toekomst aangereikt krijgen. Een orakel van cijfers ten dienste van jouw team.

En hoe helpt Trendskout daarbij?

Trendskout helpt bedrijven aan de slag te gaan met hun data. Je hebt geen data scientist nodig. Je hebt geen kennis van code nodig. Op een eenvoudige manier plug je je data in op het platform van Trendskout. De bibliotheek aan modellen laat je toe om snel een methode los te laten op je data. Met als gevolg: een snelle output en directe return op jouw investering.

Benieuwd hoe dit platform ook voor jouw sales een meerwaarde kan betekenen? Boek dan snel een demo!

Blijf ook op de hoogte van het laatste nieuws over AI

GDPR*
Dit veld is voor validatiedoeleinden en moet ongewijzigd gelaten worden.

Hoe halen organisaties meerwaarde uit AI en Machine Learning?

Ontvang toegang tot ons Resource Center met interessante business cases gratis in je mailbox.

Deel op Facebook
Deel op Twitter
Deel op LinkedIn
Deel op Pinterest
Delen via e-mail