Готовясь к Черной пятнице и сезону рождественских покупок, ведущие ритейлеры пытаются предугадать самые горячие тенденции, определить разумные цены и предвидеть временной интервал, который средний потребитель потратит на тот или иной товар. Благодаря аналитике больших данных и мощным инструментам машинного обучения их прогнозы могут быть наиболее точными.

Термин большие данные стал модным словом для отделов продаж почти во всех отраслях за последние несколько лет. Компании собрали огромные объемы данных о потенциальных клиентах и ​​транзакциях, которые ни один человек никогда не сможет обработать. Согласно исследованию MIT Sloan Management Review компаний, зарабатывающих более 500 миллионов на продажах, по крайней мере 40% компаний используют инструменты машинного обучения для повышения производительности. Машинное обучение может произвести революцию в сфере продаж несколькими способами - от предоставления информации о потенциальных клиентах до рекомендации текущим клиентам новых продуктов.

1. Добавлена ​​поддержка клиентов.

Согласно Адаму Лоусону из Salesforce, клиентский опыт - самая важная переменная, разделяющая успешные и неудачные команды продаж. Машинное обучение позволит значительно улучшить качество обслуживания клиентов - с возможностью проактивно отслеживать потенциальных клиентов, настраивать взаимодействие с пользователем и отвечать на вопросы через чат (так называемые чат-боты), каждый клиент получит опыт, адаптированный к его предпочтениям и потребностям.

2. Улучшенное прогнозирование

За последние несколько лет продвинутая оценка потенциальных клиентов стала чрезвычайно популярным инструментом для отделов продаж. Оценка потенциальных клиентов, использующая машинное обучение, рассматривает собранные данные о потенциальных клиентах, такие как их бюджет, размер, прошлые продажи и взаимодействие с маркетинговыми электронными письмами, а затем формулирует оценку, которая будет отражать интерес и вероятность продажи. Этот процесс уменьшает количество мертвых потенциальных клиентов и фокусирует команду продаж на преобразовании сильных лидов в клиентов.

3. Персональные предложения

В сфере розничной торговли вы могли заметить текст приобрели другие клиенты или вы также можете заинтересовать, за которым следует список аналогичных или дополнительных товаров. Эти предложения сделаны благодаря машинному обучению, которое позволяет поддерживать ориентированный на потребителя подход посредством анализа моделей продаж, истории покупок и потребления данных. Такие компании, как Amazon, Spotify и Netflix, уже используют это решение, чтобы предлагать клиентам дополнительный контент. По мере того, как эта технология становится все более доступной, более мелкие розничные торговцы и компании SaaS начнут следовать ее примеру.

В сфере продаж ML может упростить все отношения с потребителями - от первого контакта до службы поддержки. Поскольку машинное обучение продолжает улучшать качество обслуживания как отделов продаж, так и клиентов, его влияние на отрасль продаж в ближайшие несколько лет будет только возрастать.

Хотите, чтобы ваши продажи оставались высокими даже после того, как бум праздничных покупок закончился? Свяжитесь с нами в ЭЛЕКС. Мы позаботимся о том, чтобы ваша команда была оснащена инструментами машинного обучения, которые необходимы вашей компании для продвижения вперед.

Первоначально опубликовано на сайте eleks.com 9 ноября 2017 г.