Давайте посмотрим, как машинное обучение используется для прогнозирования продаж и повышения точности.
Машинное обучение помогает увеличить конверсию продаж, поскольку оно произвело революцию в коммерции. Инструменты машинного обучения будут готовы к масштабированию, действию и совершению высоковольтных продаж на более высоких и масштабируемых скоростях, чем представители человека.
Ниже приведены 3 основных способа использования машинного обучения в продажах:
• Знание самых высоких потенциальных возможностей
• Приоритизация потенциальных клиентов для сильного подхода к продажам, основанного на заказе и дополнительных продажах
• Прогнозирование продаж и спроса в долгосрочной перспективе
Что такое прогноз продаж?
Прогнозирование продаж определяется как система, с помощью которой оцениваются будущие объемы продаж. В частности, он определяет, какое количество продукта может быть продано в будущем, на каком рынке и по какой цене. Он продвигает и облегчает знание выбора бизнеса, предсказывая краткосрочные воздействия и людей в конце дня.
В дополнение к прогнозированию продаж этот метод прогнозирования полезен для получения информации, хотя фирма должна управлять рабочей силой, ресурсами и денежными потоками. Это часто важно для быстрого распределения внутренних ресурсов, чтобы извлечь выгоду из прогнозов или тенденций, и, кроме того, является важным показателем эффективности для компаний, стремящихся накопить инвестиционный капитал.
Прогнозы продаж обычно основаны на данных, собранных за годы, тенденциях в бизнесе и текущем состоянии воронки продаж. Тем не менее, эти прогнозы лучше всего рассматривать как базовые, а не как точные прогнозы, и их можно использовать для еженедельных, ежемесячных, квартальных или годовых доходов от продаж.
Как традиционно делалось прогнозирование продаж?
Есть много распространенных методов, которые многие компании до сих пор используют для получения прогнозов. из этих методов 2 или более могут использоваться одновременно для построения стратифицированного пути. это делает его более точным, чем одностороннее преследование.
Идеи отдела продаж
Торговые представители могут понять, какая часть контрактов каждого человека закрыта, независимо от того, как долго они закрыты и что им нравится. . возможно, поэтому некоторые фирмы предпочитают сообщать мнение своего отдела продаж при составлении прогноза продаж. Однако препятствиями для этого подхода являются:
• Предсказуемость сильно зависит от восприятия физической информации.
• В результате прогноз продаж завышен или недостоверен.
• Нет четкого способа систематически делать прогнозы.
Предыдущая информация и записи
Другой способ прогнозирования продаж — использовать прошлую информацию по выбранной цене, чтобы судить о том, сможет ли компания действовать во всех подобных ситуациях в будущем. обратите внимание, какой доход они получили на данный момент в прошлом году, и соглашайтесь на процент годового роста — это один из способов, которые компании выбирают для этого. Несмотря на фактическую поддержку, записанные данные, этот процесс не совсем эффективен при допущении космических различий между тем временем и настоящим. К внешним элементам относятся:
• количество представителей поставщика
• другой продукт
• производительность конкурентов
• увеличение или уменьшение числа конкурентов
• стили рынка и торговая среда.
Категории взаимодействия
Этот метод торгового прогнозирования предполагает предоставление возможности успешного заключения договора на всех этапах торгового процесса, а затем умножение этих возможностей на размер предоставленной возможности для получения потока доходов. Этот метод прогнозирования, наиболее известный своей простотой, остается одной из наиболее распространенных альтернатив. Однако недостатком является то, что возраст возможности, то есть время, с которого возникает возможность до сих пор, не учитывается в этом процессе, несмотря на то, что это важная и влиятельная проблема.
Как с помощью машинного обучения прогнозировать спрос?
Конечно, у людей нет установленного шаблона покупок и еды. Однако при поддержке наборов данных за последние годы вполне возможно увидеть закономерности в продажах и использовании. Это можно сделать в частном порядке или ориентируясь на определенную группу или тип людей. Варианты машинного обучения здесь из-за их способности копаться в многолетних знаниях, чтобы выявлять закономерности и повторяющееся поведение, которые можно использовать для прогнозирования продаж и спроса.
Скорее всего, в основе большинства алгоритмов машинного обучения — даже в коммерческих элементах прогнозирования — виртуальные алгоритмы являются ключом к визуализации точности в долгосрочной перспективе. важно то, что шансы на то, что это произойдет, будут равны нулю или единице, что означает, что это невозможно или определенно.
Алгоритмы учитывают все важные внешние и внутренние факторы, влияющие на процесс продаж, и вероятность того, что вышеупомянутый метод будет успешным. Этот тип анализа «что, если» позволяет лидерам рынка фиксировать влияние этих факторов на объемы продаж и исследовать, как использовать эту информацию в качестве уровней, чтобы оказать большее положительное влияние на продажи.
К другим механизмам прогнозирования потребностей в обучении относятся:
• Байесовские модели для временных рядов с такими прогнозами, как продвижение цен и торговых тенденций
• Алгоритмы разделения создают открытые возможности для оценки этой воронки продаж
Важно, чтобы все эти алгоритмы были настроены просто из-за характер продажи и разнообразие ключевых элементов, которые в совокупности формируют или расторгают договор купли-продажи.
Примеры машинного обучения в прогнозировании продаж
Одна из ведущих мировых табачных компаний необходима для улучшения процессов расходов и рекламы, а также для увеличения продаж каждой стоимости, потраченной на рекламу, и улучшения продаж на традиционном рынке. Ответ заключался в том, чтобы проанализировать регрессию на основе ежегодных сравнений. Процесс решения также имитировал совершенно разные рекламные сценарии и результаты, чтобы определить лучшую маркетинговую стратегию в реальных ситуациях. Основное внимание уделяется объективным продажам (POS), машинное решение ориентировано на автоматический анализ ценовых моделей, целевые целевые кампании и прогнозирование спроса на основе дизайна продаж.
Помимо прогнозирования, машинное обучение также меняет торговые стратегии и группы в целом. Во-первых, навыки распознавания образов гарантируют, что отделы продаж увидят наилучшие возможности, создавая профили знаний, которые поддерживают их нынешних ведущих клиентов.
Технически обоснованные идеи в исполнении 10 процентов поставщиков бесценны для укрепления команды. Это может быть особенно полезно, если продажи сильно различаются, и может быть распространено на ожидания регистрации и размещения, чтобы обеспечить хорошие результаты в ближайшие годы.
Последняя квитанция:
Короче говоря, мы можем сказать, что моделирование помогает нам оценить количество товара, которое может продать магазин, и спланировать запасы, а также контролировать выручку.
Оно обнаруживает почти все факторы, влияющие на продажи, и дает вам наиболее важную информацию. вам принимать самые важные решения в росте вашей компании. Чрезмерно разыгрываемый «троп» «смерти продавца» часто вызван реальным фактом, что машинное обучение и другие новые технологии быстро развиваются на арене. Тем не менее, машинное обучение, которое считается полезным для трейдеров, а не помехой, позволит лучше планировать бизнес-планы и увеличить шансы на успешное заключение соглашений.
Если вам понравился этот блог и он помог вам узнать некоторые из этих идей, поделитесь им с друзьями, оставьте комментарий и дайте нам знать, что вы о нем думаете!
Продолжай читать :)
писатель:
Абхишек Кумбхар.
