桉树CRM：销售漏斗模型（Sales Funnel）告诉我们，做好客户需求挖掘（Demand Generation）是打响营销战的第一步。但怎样才能有效挖掘客户需求呢？一项新研究为企业指出了方向。
调查显示，预测分析能为B2B营销机构增收，还能提高客户需求挖掘（Demand Generation）效率。
由 Radius公司和 Demand Metric公司联合发起的《B2B企业客户需求挖掘及预测营销研究》指出，只有30%受访企业表示自己的客户需求挖掘策略能帮其达到盈利目标，而使用预测分析手段的企业则表示，通过客户需求挖掘达到盈利目标的几率达55%。
专家分析道，“企业收入越发由营销活动所驱动。故营销人员需要肩负协助销售人员提高结单率的责任。这项新研究分析了影响客户需求挖掘效率的因素。有趣的是，我们发现，阻碍企业达到盈利目标的五大因素中，四个因素和销售漏斗（Sales Funnel）顶层阶段有关，即挖掘客户潜在阶段。想要有效挖掘客户需求的营销人员一般都注重数据准确度，而且善于预测分析。”
研究指出，受访企业谈到 B2B市场中客户需求挖掘存在哪些困难时，强调了以下几个方面的重要性：改善销售流程，提高客户需求挖掘效率，细分现有潜在客户，提高潜在客户、现有客户相关信息的质量，挖掘新的可发展客户。
研究还发现，数据准确性或质量过低会成为客户需求挖掘及预测分析的绊脚石。调查中，认为自己公司客户需求挖掘效率低下的企业中，超过80%表示数据质量对营销活动、销售环节有较大影响。
提高数据质量只是走向成功的一小步，得到高质量的数据后，企业还需要合适的数据存放与管理系统，大部分企业会选择客户关系管理系统（CRM），营销人员通过营销项目发现销售线索后，把信息放入CRM系统，并通过这个系统了解与跟踪销售线索的进展。
“通过研究，我们进一步发现，客户需求挖掘和预测分析紧密相关。” Demand Metric研究所的首席分析师Jerry Rackley说道，“若在客户需求挖掘环节中加入预测分析，客户需求挖掘效率会提高很多。所以，B2B营销企业绝对有必要为客户需求挖掘环节引入预测分析技术。”
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作者 | Patrick Gorman
原文地址 | http://www.fiercecmo.com/story/study-predictive-analytics-drives-b2b-revenue-growth/2016-04-29
