راهنمای مدیر فروش برای استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی

آیا هوش مصنوعی آینده پیش بینی فروش است؟ 73٪ از متخصصان فروش ظاهراً چنین فکر می‌کنند، توافق بر این است که هوش مصنوعی می تواند به آنها کمک کند تا اطلاعاتی را از داده هایی که در غیر این صورت نمی توانستند پیدا کنند، بدست آورند.

این راز نیست که فروش مدرن داده‌های زیادی تولید می‌کند. هوش مصنوعی فرصتی را برای تبدیل این داده‌ها به بینش‌های عملی ارائه می‌دهد و تیم‌های فروش را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های بهتری بگیرند، استراتژی‌های خود را در آینده ثابت کنند و مزیت رقابتی را حفظ کنند.

در اینجا، روش‌هایی را بررسی می‌کنیم که هوش مصنوعی پیش‌بینی فروش را تغییر می‌دهد و چگونگی شروع کار را بررسی می‌کنیم. بیایید شیرجه بزنیم.

چگونه تیم های فروش از هوش مصنوعی برای پیش بینی استفاده می کنند

1. امتیاز دهی منجر می شود.

دوران مرتب‌سازی، ادغام و تجزیه و تحلیل دستی سرنخ‌ها گذشته است. هوش مصنوعی راه را برای یک فرآیند امتیازدهی سریع‌تر و دقیق‌تر باز می‌کند.

53٪ از فروشندگان از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می کنند که بینش های مبتنی بر داده، از جمله ابزارهای امتیازدهی سرنخ را ارائه می دهد. این ابزارها از الگوریتم‌های پیشرفته برای امتیازدهی به سرنخ‌ها در فاکتورهای مختلفی مانند تعاملات گذشته، جمعیت‌شناسی، اندازه شرکت و موارد دیگر استفاده می‌کنند. با یک سیستم امتیاز دهی قوی تر، تیم شما می تواند هر گونه سرنخ بد را حذف کند، روی امیدوارکننده ترین آنها تمرکز کند و پیش بینی های دقیقی ایجاد کند.

برای مثال نرم‌افزار امتیازدهی پیش‌بینی‌کننده سرنخ HubSpot را انتخاب کنید. از یادگیری ماشینی برای شناسایی سودآورترین سرنخ ها با اسکن هزاران نقطه داده استفاده می کند. بهترین قسمت؟ با گذشت زمان هوشمندتر می شود، حتی سیستم امتیازدهی خود را بهینه می کند.

2. بینش در زمان واقعی.

برای بیان واضحات، تیم‌های فروش باید چابک بمانند تا مزیت رقابتی خود را حفظ کنند. اما در حالی که سرعت و سازگاری بسیار مهم است، مشکل بیش از حد ارتجاعی بودن نیز وجود دارد، جایی که تفکر کوتاه مدت مانع استراتژی بلند مدت می شود.

تعادل چابکی با استراتژی کلیدی است، و هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه بینش‌های بی‌درنگ این شکاف را پر کند. این امر به تیم‌های فروش امکان می‌دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را بگیرند و فرصت‌ها و تهدیدهای نوظهور را مؤثرتر از همیشه تشخیص دهند.

این یک مثال است: مدیریت ضعیف موجودی منجر به سالانه میلیاردها دلار از دست رفته. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سطوح موجودی را با ارائه هشدارهای بلادرنگ هر زمان که موجودی کم است، بهینه کنند. آنها همچنین می توانند نوسانات تقاضا را تجزیه و تحلیل کنند و سنبله های فصلی را شناسایی کنند. با استفاده از این بینش‌ها، شرکت‌ها می‌توانند ضایعات را به حداقل برسانند، فرصت‌های فروش از دست رفته را کاهش دهند و تجربه‌ای یکپارچه برای مشتری ارائه دهند.

3. پردازش حجم زیادی از داده ها.

وقتی نوبت به ایجاد پیش‌بینی‌های فروش می‌رسد، هرچه داده‌های بیشتری با آنها کار کنید، پیش‌بینی‌های شما بهتر خواهد بود.

اما تجزیه و تحلیل داده های زیاد می تواند تیم شما را به سرعت خسته کند. اینجاست که هوش مصنوعی می تواند کمک کند. راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند، از جمله روندهای بازار، رفتار مشتری، داده‌های تاریخی، و حتی اطلاعات از محل فروش شما یا سیستم POS.

این راه‌حل‌ها با عمل به عنوان یک مخزن متمرکز، یک منبع حقیقت واحد را در اختیار متخصصان فروش قرار می‌دهند و دسترسی و بازیابی داده‌ها را آسان‌تر می‌کنند. جای تعجب نیست که 76٪ از متخصصان فروش موافق هستند که هوش مصنوعی می تواند به سازماندهی و به اشتراک گذاری داده ها به طور مؤثرتر کمک کند.

4. ایجاد پیش بینی های دقیق.

ما قبلاً می‌دانیم که هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را جمع‌آوری و پردازش کند، اما اگر نتوان آن‌ها را عملی کرد، این داده‌ها بی‌معنی است. اینجا جایی است که تحلیل پیش‌بینی هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود.

تحلیل پیش‌بینی هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوها، همبستگی‌ها و روندها استفاده می‌کند و سپس از این اطلاعات برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند.

با داشتن این بینش‌ها، تیم فروش شما می‌تواند رفتار مشتری را پیش‌بینی کند، استراتژی‌های آن‌ها را اصلاح کند و تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرد که ریشه در داده‌ها دارد. در واقع، 73٪ از متخصصان فروش موافق هستند که هوش مصنوعی می‌تواند به آنها کمک کند تا از داده‌هایی که در غیر این صورت قادر به یافتن آن‌ها نبودند، اطلاعاتی را به دست آورند. علاوه بر این، 65٪ می گویند که هوش مصنوعی به آنها کمک می کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی فروش

اهداف خود را تعریف کنید

قبل از غواصی در راه حل های مختلف هوش مصنوعی، تعیین اهداف خود بسیار مهم است. چه بینش خاصی استراتژی فروش شما را بهبود می بخشد؟ آیا به دنبال پیش بینی درآمد هستید؟ پیش بینی تقاضا؟ یا فقط برای مشخص کردن روند بازار به کمک نیاز دارید؟ درک اهداف شما می تواند به شما در جهت گیری ابزارهای مناسب کمک کند.

مدل هوش مصنوعی را با داده های تمیز آموزش دهید.

دقت هوش مصنوعی بستگی به کیفیت داده‌هایی دارد که به آن می‌دهید. به قول معروف “زباله داخل، زباله بیرون”. اگر داده‌ها قدیمی، غیرقابل اعتماد و ناقص باشند، پیش‌بینی‌های فروش ایجاد می‌کنند که منسوخ، غیرقابل اعتماد و ناقص هستند.

بنابراین، مهم است که برای تمیز کردن داده‌های خود زمان بگذارید. موارد تکراری، ناسازگاری ها و خطاها را حذف کنید. اشتباهات تایپی را تصحیح کنید، مقادیر از دست رفته را اصلاح کنید و اطمینان حاصل کنید که همه اطلاعات به روز هستند. وقتی داده‌های شما تمیز هستند، زمینه را برای پیش‌بینی‌های دقیق فراهم می‌کنید که باعث تصمیم‌گیری بهتر می‌شود.

نتایج را تایید کنید.

هنگامی که مدل هوش مصنوعی راه‌اندازی شد، اعتبارسنجی عملکرد آن برای دقت ضروری است. پیش بینی های فروش آن را با نتایج فروش واقعی برای یک دوره خاص مقایسه کنید. هر گونه انحراف و مغایرت یا مناطقی را که مدل نیاز به تنظیم دقیق تری دارد، بررسی کنید.

به طور مداوم پالایش کنید.

پیش‌بینی فروش یک فرآیند تکراری است. از بازخورد تیم خود و داده های مدل هوش مصنوعی خود برای اصلاح و بهبود دقت آن استفاده کنید. علاوه بر این، مدل را به‌طور معمول با داده‌های تازه به‌روزرسانی کنید تا مطمئن شوید که عملیات فروش در حال تکامل شما را منعکس می‌کند.

بازگشت به شما

در حالی که هوش مصنوعی در حال تغییر بسیاری از زمینه های فروش، مانند پیش بینی است، مهم است که به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی به تنهایی کافی نیست. اگرچه می‌تواند بینش‌های ارزشمند مبتنی بر داده ایجاد کند، تیم‌های فروش همچنان باید از تخصص و دانش خود برای تبدیل این بینش‌ها به مراحل عملی استفاده کنند.

با یافتن تعادل مناسب بین بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و قضاوت انسانی، مدیران می‌توانند نتایج فروش بهتری داشته باشند.