自动化的兴起已经对全职数据科学家的未来生存能力产生了怀疑。不可否认，数据科学对许多西安vi设计公司的营销活动仍然很有价值，但与此同时，我们看到I J \ G Y 8 Z 3 O自动化和人工智能的力量有了巨大的提升M 3 ? ? S |。虽然目前使用 AI 将数据转化为可操作E e ; 0 U = G观察的少数模型非常简单，但 AI 很有可能能够处理复杂的回归模型并L [ W提供真正的洞察力，为您的未来营销提供信息。
你问，为什么现在这很重要？数据自动化与人工智能的联系越来越紧密，反过来，深度学习也在不断发展，变得更擅长为数据提出的大问题提供答案。x % I 0 / t & ] e在聘请全职数据科学家之前，请考虑# 7 Q $ D您需要处理多少数据并探索所有自动化选项。您会发现对您最重要的分析可以被捕获和分析，而无需聘请数据科学家担任永久职位。
毫无疑问，S Q & ! M {数据收集的增长以及随之而来的数据专业人士的B h ]爆炸式增长使各行各业的企Q @ i z e业受益。但是，与其急于聘请自己的内部数据科学家，不如将这种新的数据依赖视为一个机会，可以根据西安e U Bvi设计公司的核心职能准确考虑公司需要什么。数据科学家现在可能是“世界上最性感的工作”，但炒作不会永远持续下去。随着该行业失去一些新颖性，公司将认识到数据并不能为任何和所有营销困境提供灵丹妙药。让我们只希望这是一种早日实% 5 ( . % y N `现的实现。
需求生成专家经常询问6 Q 7 M m } c西安vi设计公司营销人员如何生成c B x + ; : 3 U除营销合格线索之外的任何内容。原t T ` 9 ! g @因是一流的营销人员遵循管理的、可重复的流程来智能地为其销C Y { _ o d , ! l售团队创造需求，而建立潜在客户数据库是第一步。
销售和营销部门必须合作确定目标市场} 9 m z +。由于公司通常不想排除或错过任何机会，因此默认细分市场被定义– 4 ] h w R为全球 2000 强。然而，这是一个巨大的错误。事实上，这个宏观错误会造成如此多m t A的时间、精力和金钱的浪费，令人难以置信。
现在考虑产品的独特差异以及它最能解决的特定用例。在这种情况下，G2000真的是目标，还是需要更多的资格标准才能深入了解那些有很高购买您的解决方案倾向的行业和公司？如果资格认证过程没有发生在营销流程的前期，那么它就会发生在销售流程的下游——这需要更多的资源和时间来取消资格。
有效的市场渗透需要比全球 2000细分市场更严格的服务n 1 P # j 3 \和目标市场定义。具体来说，它要求 B2B 销售和营销团队根据销售和营销团队共同商定的标准深入到公司名称级别。地理、行业和其他定量人口统计数据应保存7 x 0 T在资格矩阵中，以确保与销售目标保持一致。
通常在 SaaS B2B 技术采购中，业务线将发起采购。但是，由于H D – F m i t , K IT 也可能会引领，因此它们也应该成为目标。对于每家公司，审查组织结构图以自上而A ( f V R 4 $下确定最有可能对解决方案感兴趣的个人。搜索这些公司以确定属于该职能的职位和角色。然后租用、购买或建立包含完全匹配的列表：公司、职= g @ $ R 2 k r [能、角色和头衔。如果执行得好，那么从出站活动到该数据库的每个f $ , j \ ) T j |响应都将，
