营销软件供应商几乎所有的东西除了成为我们每个人的个人伙伴,以了解客户真正想要的东西。

在六个月的测试阶段之后,最新努力是今天纽约市的Cathermatrix的认知情报引擎的推出。

据该公司介绍,在研究公司IDC的估计中发现了待解决的问题,即典型的财富1000家公司每天在错过销售机会时损失大约50万美元。

CustomerMatrix的解决方案是为B2BS的客户关系管理(CRM)系统提供更好的智能,主要用于制造,金融服务或电信。这旨在减少取消,增加跨销售,屈服和客户满意度对现有客户。

新平台“连接了所有渠道的点,”首席执行官Guy Mounier告诉我,“考虑到人们说和做什么。”

或者,作为公司的口号球场:“如果你的crm可以想到什么?”

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使用实时机器学习旨在识别具有体验的新模式,该平台会生成动作警报 - 用于最佳解决问题的建议,用于提供最合适的文章或白皮书,或选择合适的产品提供。实施是通过CRM中的工具或集成营销自动化平台进行的。

以上:a customermatrix屏幕,显示动作警报。

图像

对于任何跟随营销技术的人,这可能听起来很像预测分析。它类似地筛选了大数据来预测未来的行为,例如哪些前景最有可能成为客户或者这个人最近购买灰色沙发意味着她可能对黑色地毯感兴趣。

但是Mounier说他的平台从根本上不同。

对于一件事,它使用认知计算,IBM Watson使用的一种人工智能,旨在了解背景,而不是简单地遵循规则,因为预测性分析确实如此。

“许多其他工具是基于规则的,”他说,在类似的条件下一次又一次地造成了相同的建议。他说,在预测分析系统中,灰色沙发的买方可能总是得到一个黑色地毯的推荐。

然而,CustomerMatrix使用实时机器学习,该实时机器学习针对非结构化数据进行了优化,例如呼叫中心日志或社交媒体注释。它可以理解“文本的含义”,并自动发现主题,意见,事件及其关系。

并且,从机器人专业领域调整认知分析,它可以理解“行为序列以及最有可能的动作。”

例如,“自动案例求解器”读取了这种情况,PS out obs谈论的产品,并选择解决方案,“他说。

Mounier告诉我,CustomerMatrix的结果建议准确预测了84%的建议,建议符合客户的问题或将导致销售更多产品。

他说,标准的预测分析并没有临近这些结果。“做预测分析的人们正在令人失望的结果,”他补充道。

他说,这种认知计算解决方案通常是针对大型公司定制的大型公司,以超过一百万美元的价格,但除了20%的费用,CaplicMatrix将“产品化”为20%。