AI/ML în vânzări: Cum să obțineți datele potrivite pentru a reuși

Mediul de afaceri de astăzi devine din ce în ce mai competitiv. Drept urmare, organizațiile de vânzări au nevoie de informații mai profunde și acces la date pentru a rămâne în fața concurenței. O modalitate prin care echipele de vânzări obțin un avantaj competitiv este prin inteligența artificială și învățarea automată (AI/ML).

Cu toate acestea, în timp ce multe companii caută și adoptă tehnologii AI/ML, succesul se bazează pe mai mult decât pe algoritmii din instrumente. Organizațiile au nevoie de datele potrivite pentru ca AI/ML să „învețe” să fie cu adevărat eficace. Pentru a spune simplu, mașinile nu pot învăța și prezice fără datele care să le învețe. Cu aceste date, mașinile au o bază de informații din care să se bazeze, să continue să adauge date suplimentare și, în cele din urmă, să obțină învățări din acestea.

Contextul învățării automate

Cu toată sinceritatea, învățarea automată (ML) începe să se simtă mult ca un cuvânt la modă - plin de hype și ușor de substanță. Aproape orice articol de tehnologie sau lansare de astăzi menționează utilizarea sau beneficiile celor mai recente capacități de învățare automată și inteligență artificială (AI), dar nimeni nu se scufundă cu adevărat în cerințele backend pentru a profita la maximum de ele.

Dar adevărul este că orice companie poate adăuga învățarea automată la platforma sa - nu există nimic deosebit de nou în ceea ce privește tehnologia în sine. De fapt, ideea învățării automate datează din 1959, când jocul pe computer și pionierul AI Arthur Lee Samuel au inventat termenul. Primul său banc de testare a folosit algoritmi ML, astfel încât computerele să poată învăța să prezică cele mai bune mișcări în jocul damelor. Ceea ce face ca învățarea automată să fie atât de revoluționară astăzi este cantitățile mari de date care sunt acum disponibile și pot fi analizate pentru a forma predicții.

Capabilitățile AI/ML de astăzi pentru organizațiile de vânzări

Progresele în tehnologiile cloud și sistemele online au dus la democratizarea procesării datelor, deschizând o mulțime de noi oportunități pentru învățarea și înțelegerea AI/ML. Pentru prima dată în istorie, companiile beneficiază de ceea ce eu numesc o „trifectă de date”. Inovațiile în prelucrarea datelor au împuternicit companiile cu:

1. Capacitatea de a captura date de toate tipurile - structurate și nestructurate
2. Accesibilitatea și disponibilitatea vastă de calcul pentru performanță și scară
3. Bibliotecile de algoritmi ML ușor disponibile pentru a alimenta informații și predicții ale datelor

Acești trei factori împreună creează o oportunitate de netăgăduit pentru orice organizație de a-și transforma nu numai ofertele, ci și modul în care deservește clienții. Amazon și Netflix sunt exemple excelente de utilizare eficientă a AI/ML.

Amazon oferă cea mai bună experiență de cumpărare

De-a lungul anilor, Amazon a aflat despre clienții săi, începând cu tipurile de cărți pe care le plăcea să le citească și mai târziu trecând la produse, filme și multe altele. Platforma sa a învățat modele de comportament ale utilizatorilor, permițându-i să prezică când și ce ar putea cumpăra clienții și să ofere recomandări pentru alte produse pe care să le ia în considerare. Acest lucru este posibil doar pentru că Amazon are acces și drepturi la o vastă comoară de date.

Netflix îi ajută pe abonați să decidă ce să vizioneze

Pe măsură ce Netflix a crescut de la televizoare și filme prin comandă prin poștă la un serviciu de streaming complet, a adunat comportamentul de vizionare a abonaților. A folosit aceste date pentru a oferi utilizatorilor filme și seriale TV similare, pe baza a ceea ce spectatorii au vizionat și/sau au evaluat anterior. Netflix a mers chiar atât de departe încât a furnizat un sistem de evaluare procentuală pentru a le arăta spectatorilor probabilitatea ca aceștia să se bucure de filmul sau emisiunea TV sugerată.

Reiterând nevoia de date

Potrivit unui raport McKinsey AI, Netflix a aplicat ML la datele lor de proprietate pentru a îmbunătăți rezultatele căutării clienților, evitând ceea ce ar fi putut însemna o potențială pierdere de venituri de 1 miliard de dolari anual din cauza abonamentelor anulate. La fel se întâmplă și în lumea întreprinderilor.

Dar, spre deosebire de Amazon și Netflix, multe companii încă nu au datele din spatele sistemelor lor pentru a susține afirmațiile lor de învățare automată. În timp ce sistemele software de întreprindere există de secole, fostele modele on-premise au dus la date care au fost închise în silozuri. Cloud-ul a schimbat această paradigmă, permițând răspândirea datelor în mii de companii și utilizatori să coexiste. Pentru algoritmii de învățare automată, acest tip de date este un panaceu educațional.

Cum utilizează Xactly datele pentru managementul performanței vânzărilor AI/ML

Din nou, tehnologia și algoritmii AI/ML nu sunt eficienți fără datele potrivite. Spațiul de gestionare a performanței vânzărilor, în special, este unul în care hype-ul învățării automate nu s-a livrat încă cu speranța de a oferi clienților informații cu adevărat semnificative și acționabile. Din nou, totul se întoarce în primul rând la date, precum și la accesul la o mare putere de calcul și la algoritmi ML ușor de disponibili.

Xactly, însă, s-a născut în nor. Platforma noastră de IA privind performanța vânzărilor este susținută de mai bine de 14 ani de informații agregate și anonimizate privind plata vânzărilor și performanța de la sute de mii de abonați. Niciun alt set de date de această amploare nu există astăzi pe piața SPM. Și cu date excelente vin posibilități și previziuni grozave care pot optimiza performanța vânzărilor.

Puterea datelor cu Xactly Insights

În ultimii doi ani, am investit resurse semnificative în testarea datelor noastre, aplicând diferiți algoritmi și funcții ML, asigurându-ne că putem oferi informațiile de care au nevoie clienții noștri la scară.

Cea mai puternică utilizare de către Xactly a tehnologiei AI/ML trăiește în Xactly Insights. Aplicând algoritmii ML supravegheați existenți la setul vast de date mari de la Xactly, clienții noștri vor putea acum să prezică probabilitatea de uzură a reprezentanților de vânzări.

Predicția se bazează pe numeroși factori, cum ar fi performanța istorică a vânzărilor, anii în companie, o scădere bruscă a canalului lor, încheierea unui an grozav etc. De fapt, am folosit datele noastre agregate pentru a analiza performanța reprezentanților de vânzări și am putut pentru a identifica reprezentanții care erau expuși riscului de schimbare a afacerii (citiți povestea completă aici).

Când este identificat un potențial steag roșu, liderii de vânzări primesc o alertă direct în tabloul de bord Insights. Ei pot apoi să analizeze acea alertă și istoricul unui anumit reprezentant pentru a vedea ce pași suplimentari pot fi luați pentru a evita fluctuația, cum ar fi identificarea de noi oportunități de creștere și coaching, simplificarea planurilor etc.

Cunoscând nu numai prețul ridicat, ci și costul de oportunitate al pierderii unui reprezentant (care este în medie de 155.000 USD), acest nivel de perspectivă proactivă poate schimba jocul. Nu numai că poate ajuta companiile să-și mențină sănătatea organizațiilor lor de vânzări, dar le poate și permite să atingă obiectivele de venit de primă linie și să anticipeze nevoile viitoare de personal și angajare.

Faceți următorii pași cu AI/ML în organizațiile de vânzări

După cum am mai spus, în orice aplicație inteligentă, informațiile sunt cheia pentru a învăța, a prezice și a oferi informații cu adevărat utile. Din păcate, pentru multe aplicații de pe piață astăzi, acestea sunt mari în hype și ușoare în ceea ce privește informațiile. Construite pe o platformă AI și susținute de mai mult de un deceniu de date de compensare din lumea reală, soluțiile Xactly continuă să conducă viitorul managementului performanței vânzărilor cu analize predictive. Algoritmul de uzură a reprezentanților de vânzări este doar primul dintre multele care vor veni.

Doriți să aflați mai multe despre datele Xactly și capabilitățile AI/ML? Vizualizați webinarul la cerere „A Toast to 2019: Cheers to Data-Driven Decision Making” pentru a afla cum să profitați de datele dvs. de vânzări pentru a genera o planificare mai puternică a vânzărilor.