Oto, co 4 analityków ma do powiedzenia na temat TWOICH danych

Fakt: dane pomagają podejmować lepsze decyzje — jasne i proste. Bez dostępu do dokładnych informacji w czasie rzeczywistym Twoje możliwości prognozowania i planowania mogą być wypaczone i nieaktualne. W rzeczywistości, zgodnie z ostatnimi badaniami, dane generowane przez ludzi i maszyny rosną 10 razy szybciej niż tradycyjne dane biznesowe, a dane maszynowe rosną jeszcze szybciej, 50 razy szybciej (Inside Big Data). Jeśli podzielisz to stwierdzenie, pokazuje, że firmy każdej wielkości, w tym przedsiębiorstwa, zwracają się do rozwiązań danych AI/ML, aby zaspokoić swoje potrzeby biznesowe i dokonywać znaczących wyborów.

Gdy firmy poruszają się po mętnych wodach pośród globalnych problemów zdrowotnych i gospodarczych, może się wydawać, że wiele rzeczy jest poza twoimi rękami. Dlatego posiadanie zautomatyzowanych, intuicyjnych rozwiązań, takich jak Zarządzanie wydajnością sprzedaży (SPM) , jest nie tylko kluczowe w dzisiejszym krajobrazie, ale może być siłą napędową, która pomaga wyprzedzić konkurencję.

Według Gartnera: „Rozwiązania SPM zapewniają funkcjonalność, która przenosi korzyści, jakie organizacje czerpią z efektywnej realizacji na efektywność i optymalizację procesów. Wynika to z zaawansowanych możliwości analitycznych, takich jak algorytmy uczenia maszynowego (ML), które są teraz dostępne i specjalnie zaprojektowane dla SPM”.

Tłumaczenie — zarządzanie wydajnością sprzedaży (SPM) to oparte na danych podejście do planowania pojemności i przydziałów, mapowania terytorium, projektowania zachęt i ciągłej analizy, aby pomóc organizacjom w bardziej efektywnym planowaniu i maksymalizacji wydajności.

Jednak żadna z tych korzyści nie byłaby możliwa bez dostępu do dokładnych danych w czasie rzeczywistym. Ale nie bierz tego od nas, oto, co cztery branżowe firmy eksperckie mają do powiedzenia na temat danych i dlaczego ich potrzebujesz.

Prognozy Gartnera dotyczące AI/ML

W niedawnym artykule opublikowanym przez Gartner oceniają nasze obecne możliwości i zasoby jako branży oraz przewidują przyszłość technologii sztucznej inteligencji . I nie jest zaskoczeniem, że mają całkowitą pewność, że sprzedaż jest na dobrej drodze, jeśli chodzi o oprogramowanie AI/ML i jak będzie ono odgrywać znaczącą rolę w naszej przyszłości w połączeniu z danymi.

Według ankiety Gartner 2020 CIO Agenda Survey „wiodące organizacje spodziewają się podwoić liczbę realizowanych projektów sztucznej inteligencji (AI) w ciągu przyszłego roku, a ponad 40% z nich planuje faktyczne wdrożenie rozwiązań AI do końca 2020 roku”. Doradzają również w pięciu kluczowych obszarach technologii AI/ML i jak poruszać się po nich w czasach niedawnej, ale szybkiej ewolucji:

1. Sztuczna inteligencja będzie decydować o infrastrukturze, więc wszystko w ekspresie danych!
2. Zarządzaj rosnącą złożonością technik sztucznej inteligencji poprzez współpracę
3. Proste techniki ML czasami mają największy sens
4. Włącz dostawców usług w chmurze do swojej strategii
5. Zastosuj automatyzację wspomaganą sztuczną inteligencją poza poziomem powierzchni

Wraz ze wzrostem ilości danych, którymi organizacje muszą zarządzać, rosną również problemy i złożoność, które wiążą się z tymi nowymi technologiami. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji firmy mogą trzymać rękę na pulsie swoich organizacji i z pełną prędkością ruszyć w przyszłość.

Forrester podchodzi do sztucznej inteligencji i danych

Organizacje handlowe potrzebują głębszego wglądu i dostępu do danych, aby wyprzedzić konkurencję. Jednym ze sposobów osiągania tego przez te firmy są repozytoria danych, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (AI/ML).

Eksperci z firmy Forrester uważają, że „2020 będzie rokiem, w którym firmy skupią się na wartościach sztucznej inteligencji, wyjdą z trybu eksperymentowania i ugruntują się w rzeczywistości, aby przyspieszyć wdrażanie”. W to też wierzymy. Gdy firmy mają dostęp do odpowiednich danych, mogą w pełni wykorzystać zalety automatyzacji i AI/ML, aby zapewnić sobie przewagę konkurencyjną.

Oto trzy rady od ekspertów firmy Forrester:

1. Wybierz niezłomną załogę: Współpraca z odpowiednimi partnerami, zarówno w Twojej organizacji, jak i poza nią, znacznie pomoże Ci w osiągnięciu sukcesu — zwłaszcza jeśli masz wrażenie, że stąpasz po wodzie.
2. Poruszaj się po nowszych danych, analizach i technologiach sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego: technologie te obiecują mnóstwo sposobów tworzenia wartości z danych.
3. Wzmocnij swoje zakotwiczenia (dane): Dane są kręgosłupem Twojej organizacji, więc zdobądź podstawy do dojrzałości i wartości biznesowej dostępnych technologii zarządzania danymi. Gdy już wiesz, gdzie upadniesz, możesz podjąć bardziej nakazowe działania, takie jak stworzenie mapy drogowej.

Ventana o tym, dlaczego przywództwo w sprzedaży opartej na danych ma znaczenie

Według Marka Smitha, dyrektora generalnego i dyrektora ds. badań w Ventana Research, „Dzięki jasnej ocenie aktualnego stanu rzeczy możliwe staje się określenie istniejących możliwości poprawy efektywności i wydajności sprzedaży przy użyciu danych”

Mark wierzy, że jednym dużym krokiem, który pomoże Twojej organizacji przyjąć podejście do biznesu oparte na danych , pomoże nie tylko Twojemu kierownictwu, ale także zapewni, że Twoi sprzedawcy rozumieją „szerszy obraz” i korzyści, jakie to strategiczne podejście przyniesie Twojej firmie. Ostatecznie zrozumienie danych jest pierwszym krokiem w kierunku usprawnienia procesów planowania sprzedaży, podejmowania decyzji i ogólnej wydajności.

Pogląd McKinseya na dane dotyczące sprzedaży

Eksperci z McKinsey mają dla Ciebie kilka rad, jeśli chodzi o odblokowanie prawdziwej mocy danych w sprzedaży . Uważają, że firmy myślące przyszłościowo wykorzystują rozwój analityki danych i sztucznej inteligencji do przekształcania nie tylko swojej oferty, ale także sposobu interakcji z rynkiem i bazą klientów.

Według ich badań, oto cztery źródła wartości dla organizacji korzystających z danych, z których możesz skorzystać w 2020 roku:

1. Radykalnie ulepsz generowanie leadów: Analytics doskonale nadaje się do poprawy dokładności generowania leadów i automatyzacji procesów przedsprzedażowych, ponieważ firmy wykorzystują bogate zbiory danych do identyfikacji właściwego klienta we właściwym czasie.
2. Lepsze dopasowywanie ludzi do transakcji: siły sprzedaży wykorzystują analizy, aby nie tylko zrozumieć, co napędza sukces sprzedaży, ale także informować o planowaniu, zasięgu, zatrudnianiu i szkoleniu.
3. Maksymalizuj długotrwałą wartość klienta: firmom, które mają złożone portfolio produktów, trudno jest dopasować rozwiązania do konkretnych potrzeb klientów. Dlatego wdrażają algorytmy następnego produktu do zakupu, które wykorzystują dane o tym, co kupili podobni klienci, aby zidentyfikować możliwości sprzedaży krzyżowej w swojej bazie klientów.
4. Uzyskaj odpowiednią cenę: Analytics może zapewnić przejrzystość cenową między sprzedającymi a potencjalnymi klientami dzięki zaawansowanym narzędziom wyceny.

Dane są zasobem 24/7

Mark Smith z Ventana Research był niezwykle wnikliwy, kiedy powiedział: „Sprzedaż to proces 24/7 w organizacjach, więc nie czekaj na idealny czas. Zamiast tego, czas na skorzystanie z tej okazji do poprawy powinien opierać się na priorytetach optymalizacji wyników sprzedaży”.

Posiadanie dostępu do danych oraz możliwość śledzenia, wykorzystywania, interpretowania, a co najważniejsze, doskonalenia procesów ma kluczowe znaczenie dla utrzymania konkurencyjności w tej dziedzinie. Po połączeniu źródeł danych możesz z łatwością pójść o krok dalej, wdrażając rozwiązanie AI/ML w celu wydobycia cennych informacji.

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja może dostarczyć unikalnych informacji, które zapewniają efektywne wyniki i transformacje w Twojej organizacji — ale prawdziwa siła sztucznej inteligencji pochodzi z solidnego zestawu danych, które można analizować w celu uzyskania przydatnych informacji.

Jeśli te tematy Cię intrygują i chcesz przywrócić to swojej organizacji, zajrzyj na nasz blog AI/ML w sprzedaży: Jak uzyskać właściwe dane, aby odnieść sukces , aby kontynuować badania.

​