Когда дело доходит до продажи вашим клиентам расширенных услуг по анализу данных, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, медленные и устойчивые побеждают в гонке. И предоставление ценности вашим клиентам на пути показывает им, что вы рядом на каждом этапе их пути к данным.

Полезная модель, которую мне нравится использовать при обсуждении с потенциальными клиентами их стратегии работы с данными, выглядит следующим образом:

  1. Описательная аналитика — могут ли ваши данные рассказать вам, что произошло?
  2. Диагностическая аналитика — могут ли ваши данные сказать вам, почему что-то произошло?
  3. Прогнозная аналитика — могут ли ваши данные сказать вам, что произойдет?
  4. Предписывающая аналитика — могут ли ваши данные сказать вам, что должно произойти?

Чтобы помочь в этом обсуждении, я привожу репрезентативные примеры ключевых проектов на каждом из этих этапов зрелости анализа данных. Тогда я слушаю, слушаю, слушаю. Вы быстро узнаете, как мало они используют аналитику данных (что может превратиться в исповедь) или насколько велики их стремления к данным в компании. Это расскажет вам обо всем, что вам нужно сделать, чтобы обеспечить им ценность и позиционировать себя как отличный ресурс. Оттуда продажа происходит намного мягче.