Tengo una opinión ligeramente diferente sobre esta pregunta y en el espacio en sí. Los modelos predictivos son tan buenos como los datos subyacentes con los que se alimentan.
En el mundo real, no se toma un representante de ventas de la empresa que ha vendido a minoristas para vender a la atención médica. Les lleva tiempo darse cuenta. ¿Qué es común entre el comercio minorista y la atención médica? Las empresas en ambas industrias se miden en términos de ingresos, personal, precios de acciones, etc. Pero puede decir mucho sobre una empresa de comercio electrónico por el socio de envío que usan y los SKU que venden. En salud, si sabe cuántas camas tiene un hospital, puede decir mucho sobre ellas.
Los matices de la industria importan al predecir el contexto empresarial. Los motores Infer y Lattice carecen de ese tipo de datos o modelos para predecir contextos industriales. Ambas son buenas compañías pero adecuadas para una era en la que las predicciones se basan en datos “firmográficos”.
- ¿Gastarías $ 15k en una startup SaaS si alguien legalmente te diera una lista de 230,000 correos electrónicos reales y verificados sobre personas interesadas en tu servicio?
- ¿Es un foro de usuarios para un producto SaaS una buena idea o no?
- ¿Cómo se comparan Box y Soonr?
- ¿Por qué SugarCRM tiene un requisito mínimo de compra?
- ¿Salesforce invertirá lo suficiente en Pardot para que sea realmente competitivo con Marketo para un cliente poderoso?
Descargo de responsabilidad: Soy uno de los fundadores de PipeCandy y predecimos y lideramos las perspectivas de puntaje para las empresas que venden a las verticales de comercio electrónico y minorista. Nuestros modelos se basan en datos subyacentes que son exclusivos de estas industrias.
Predictive Lead Generation for Retail & Ecommerce Leads es el sitio en caso de que desee obtener más información.
