Продажи - сфера, которая даёт жизнь любому бизнесу. В условиях жёсткой конкуренции менеджеры по продажам кормят своим трудом всю компанию. Долгое время орудием труда менеджера были лишь телефон и электронная почта. Однако достижения технологий создали для менеджеров по продажам нового незаменимого помощника - искусственный интеллект. Рассмотрим, в какой деятельности алгоритмы машинного обучения смогут помочь отделу продаж.
Автоматизация монотонной и скучной работы
Большая часть времени сотрудников уходит не на продажи, а на заполнение CRM, отчётов по контактам и другую бюрократическую деятельность. Это работа безусловно важна, но довольно скучна и занимает время. ИИ способен автоматизировать большую долю этой работы, обновляя контакты, анализируя электронную почту и звонки, заносить данные в CRM и формировать документы. Таким образом у людей появляется больше времени на личное общение с клиентами.
Обработка огромных массивов данных
Успехи и ошибки учат нашу собственную нейросеть в голове в течение многих лет. Искусственный интеллект можно обучить на примере всего опыта компании, всех менеджеров и всех сделок за несколько недель.
Кроме того можно собрать и обработать дополнительные данные из открытых внешних источников, которые не в силах обработать ни один человек.
Таким образом за несколько месяцев можно получить интеллектуальную базу знаний, способную давать рекомендации людям на основе всего предыдущего опыта компании и дополнительных данных.
Это позволяет:
- Проводить входящий скоринг лидов, чтобы выявить, какому клиенту уделить больше внимания.Для данной задачи применяются различные методы кластеризации клиентов, что позволяет ранжировать лиды по вероятности сделки.
- Получить рекомендацию, какое именно предложение сделать данному клиенту.Рекомендательные сервисы достигли высокой точности благодаря сервисам типа Netflix. Сейчас эти алгоритмы доступны более широкому кругу пользователей.
- Получить рекомендацию, какому клиенту предложить конкретную услугу или товар.Для этой задачи используется дискриминантная модель, позволяющая подобрать клиентов, в том числе для новой модели (или услуги), выходящей на рынок.
- Получить варианты кросс и апсейла.
- Сделать наиболее подходящее предложение о цене (рекомендацию о скидке или наценке).
- Заранее узнать о вероятности ухода клиента для принятия мер по его удержанию. Данные алгоритмы в настоящее время активно применяются в банковской сфере, однако нет причин не использовать их в других отраслях, где есть жизненный цикл клиента, который нужно увеличивать.
О дополненной аналитике, которая позволяет получить новые идеи для развития бизнеса, мы писали в отдельной статье.
Частично или в комплексе применённые алгоритмы машинного обучения, конечно, не заменят человека, но они существенно упрощают пресейл, помогают менеджерам обрабатывать больший объём заявок, увеличивают конверсию из заявок в покупателей и повышают средний чек.