技术公司像超级和Jawbone一样收集大量和复杂的数据集关于消费者行为，在此过程中，他们正在处理数据科学的关键问题。这些创新组织通过自动化复杂的技术数据科学家用来从大数据中提取价值来彻底改变企业互相互动的方式。因此，我们看到对企业组织的影响数据科学的兴趣更多。

成为数据驱动的营销和销售组织

B2B营销和销售管理人员对数据没有陌生人。在营销和销售漏斗的每个区域，数据驱动决策。在漏斗的营销结束时，数据驱动关于哪些市场段的决定，如何确定最佳新前景，机会重新参与，如何增加转化，以及如何衡量成功。今天最聪明的营销领导人使用数据建立的预测营销算法来制定更好的业务决策。

但是，要运行真正的数据驱动组织，营销人员需要丰富的专有数据集，实时集成，复杂的记录匹配，机器学习 - 以及他们需要它通过直观的软件传递。尽管营销技术专家崛起，但大多数营销人员都没有在制定战略消息传递路线图中与数十亿个非结构化数据点努力努力。

将您自己的CRM数据与大规模的企业数据库匹配

每次您在CRM中记录客户互动时，您都存储有关客户行为的数据。大多数公司在其CRM和营销自动化系统中持有令人难以置信的宝贵见解，但他们没有时间或技术来识别这些见解。像Radius这样的公司帮助营销人员通过将CRM账户数据匹配到专有数据库，以跟踪大量信号有关美国的所有业务的专有数据库。通过将客户的CRM数据与我们的数据匹配，我们可以确定哪些信号影响管道活动 - 即使我们的客户以前从未评估这些信号。

在漏斗的销售结束时，数据驱动关于联系的前景的决定，何时以及如何与其联系，在该渠道上进行前景外展，建设管道，预测收入和衡量销售代表成功的渠道。

InsidesAles.com使用数据科学来解决资格和转换过程中面临的一些挑战。InsidesAles.com跟踪客户的呼叫和电子邮件数据，并应用机器学习以预测哪些频道在哪个频道中执行，以及哪些渠道最有可能转换，限定和关闭。

采用预测的智力

大多数B2B营销人员而不是在房屋中开发这些复杂系统，而不是在技术合作伙伴中看，可以帮助他们使用数据实现更好的结果。今天，营销和销售空间中最具资助的公司使用数据科学来构建预测工具。

在其核心，预测分析是指分析当前和历史事实以使未来预测的实践。预测分析的科学需要统计，建模，数据挖掘和机器学习。

“这是数学，而不是魔法，”塞纳萨斯州的Mick Hollison Mick Hollison说，该公司的销售加速公司开发了一种利用数据科学来预测铅转换，称为神经系统的专利技术。

2014年Bizo关于数据驱动营销人员的报告，发现不到20％的B2B营销人员认为他们的组织使用数据。许多主要营销和销售人员面临来自CEO的压力，聘请数据科学家，但熟练的数据科学家是今天最受欢迎的专业人士;建立数据科学团队往往不是现代营销和销售专业人员的可行目标。和营销人员试图在未经数据科学家的帮助下努力努力保持领先地位的营销人员。

建立智能营销和销售漏斗

我们将智能营销和销售漏斗称为使用数据科学寻找，转换和关闭客户的收入过程。智能营销漏斗不是您的平均锥形漏斗，以线性方式从顶部移动到底部。智能漏斗使用来自荣获客户的洞察力，并损失了为目标广告系列构建受众群体的遗失，确定这些细分市场中的哪些新的领导最有可能转换，并预测价格点机会将成为客户的何时何时何地。

智能漏斗自动暗示您应该如何根据对客户的数据驱动的理解，并推荐最有效和最有效的销售行动，以帮助您关闭最有价值的前景。

数据科学一直在逐渐彻底彻底彻底彻底改变几十年来互相互动的方式，并且该运动终于在销售和营销组织内开始了。我们目前正在看到在销售和营销领导力的重要性中迅速崛起，作为甲骨文和Salesforce的科技巨头，转向CMO的关注，与数据科学对齐的营销人员和销售领导者有一个前所未有的解决重大问题的机会从销售和营销表中的掌舵。

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