Вернуться назад

Искусственный интеллект в продажах

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.

Другие статьи по этой теме

ИИ в маркетинге и продажах. Хайп и мода или реальная польза? ч.2

Продолжение темы искусственного интеллекта для бизнеса

ИИ в маркетинге и продажах. Хайп и мода или реальная польза? ч.1

Разбираем как искусственный интеллект помогает бизнесу

Контакты
ООО Селадо

г. Москва, метро Павелецкая, Павелецкая набережная д. 2 стр 3, офис 106, БЦ LoftVille

+7 (495) 003-91-37
Свяжитесь с нами: