O papel das estatísticas na modelagem do prospeto

Identificar prospetos veio uma maneira longa desde os dias da compra simples da lista. Com o voo da campanha publicitária rápido e furioso, às vezes é difícil classificar para fora a verdade da ficção e põr coisas na perspectiva apropriada. Sem buzzwordes de adoração, entretanto, dois dos desenvolvimentos os mais importantes têm sido nos últimos anos a ascensão das estatísticas e bases de dados. Estes permitiram que as companhias criem uns perfis mais exatos de seus prospetos, causando mesmo o termo “prospeto que modela” próprio. Deixe-nos ver como estes dois desenvolvimentos ajudaram a modelagem do prospeto da forma.

Tipos

Com a criação de bases de dados comerciais de dados de recenseamento nos anos 70 atrasados, a primeira demografia fácil-disponível do cliente era nascida. Usar estas estatísticas permitiu a companhias uma ideia de nível elevado dos clientes e do seu comportamento. Acoplando isto com os analysees estatísticos daquele os dados, actualizando os dados (com entre recenseamento vota e exames), e trazendo em outras fontes (tais como registros da licença de excitador, registros do tribunal, e assim por diante) permitiram a classificação dos povos em determinados estratos da população, tipos geralmente chamados. As mães solteiras puderam ser um tipo; os proprietário novos puderam ser um outro tipo; os residentes das cidades com uma população sobre um milhão de povos puderam ser um outro tipo. Estes tipos são tão específico ou tão general como os dados reservam, embora seja difícil se estreitar para baixo aos prospetos de um negócio particular sem dados de compra. Ainda, estas estatísticas permitem o estabelecimento de determinados tipos de clientes e de clientes do potencial, fornecendo que a primeira passagem em trazer sonda no foco.

Especificidade

Porque as companhias elas mesmas têm dados de compra, podem usá-la para correlacionar dados demográficos gerais para fornecer a informações detalhadas sobre seus clientes e clientes novos potenciais. Adicionalmente, podem puxar junto medidas relevantes dos dados e rejeitar o irrelevantes, assim sharpening seu foco mais. Em um nutshell, ter estatísticas permite você determine tendências e clientes no sumário, ao adicionar dados de compra à mistura permite que você determine características dos clientes no específico - seus clientes e clientes do potencial. Assim as estatísticas permitem muita especificidade na modelagem do prospeto.

Posição (estatísticas de Geodemographic)

Contudo uma outra maneira a que as estatísticas possam ajudar em modelar prospetos é com os dados geodemographic; estes dados correlacionam o recenseamento e dados comerciais com a geografia, identificando onde os clientes atuais e os clientes novos prováveis residem, trabalham, ou mesmo compram. Este tipo de informação pode ser mais útil do que aparece primeiramente. Por exemplo, se você soube que os clientes prováveis viveram nos E.U. do nordeste, ao contrário do Midwest, você pôde poder jogar fora mais eficazmente da identificação regional ao mercado seus mercadorias. Ou se você soube que seus clientes compraram em grandes centros urbanos, mas viveu nos subúrbios próximos, ou residiu primeiramente no código postal 32901, a seguir você tem mais indícios sobre eles qual pode o ajudar a modelar mais eficientemente prospetos novos. Por que é isso? Os prospetos novos têm muito na terra comum com clientes atuais, e mais você conhece seus clientes atuais, mais você conhecerá seus clientes futuros.

Conclusão

Sem o uso difundido das bases de dados e das estatísticas, a modelagem do prospeto não podia existir. Estes desenvolvimentos criaram esta técnica e serem como seus pontos de escora. Compreendendo o que enlatam permitem que você craft uns perfis de cliente mais exatos, que possam por sua vez sobrecarregar seus modelos do prospeto, e conduzem-no então a ainda mais vendas.

Encadeie, LLC é um fornecedor com suporte na internet de relatórios geodemographic alvejados easy-to-use detalhados, com o Catosphere (http://www.catosphere.com) e serviços de mercado relacionados.

http://www.catosphere.comWendy Cobrda, CEO