Еще одним успешным примером служит пример определения ценных прошлых клиентов. AI отобрал тех людей, которые либо уже приобрели продукт Harley-Davidson, либо добавили его в свою онлайн-корзину, либо были среди 25 процентов посетителей веб-сайта, которые провели там больше всего времени. Эти «ценные прошлые клиенты» использовались в качестве основы для выявления «двойников», которые не были клиентами Harley-Davidson, но в остальном отвечали многим критериям группы и, следовательно, являлись отличными потенциальными клиентами.
Таким образом, прогнозный подсчет потенциальных клиентов делает оценку возможностей продаж не только более эффективной и масштабируемой, но и более объективной, т.е. независимой от субъективных факторов. Подобные системы обычно уже интегрированы в системы автоматизации маркетинга.
Пример Hubspot [2]:
«С помощью искусственного интеллекта компания может с самого начала отсортировать менее перспективные контакты и тем самым сократить продажи данным контактам».
2.3 Прогнозирование. Перекрестные и дополнительные продажи
Прогнозирование
Продукты и услуги продаются лучше всего, когда спрос особенно высок. Когда именно это происходит, можно отследить с помощью AI (по данным).
Прогнозирование может помочь предсказать потенциальные результаты продаж на основе вероятностных моделей, основанных на данных.
Искусственный интеллект и прогнозная аналитика повышают качество прогнозов продаж и прогнозов доходов. Бизнес-решениями можно лучше управлять, цели – определять более четко, а бюджеты и ресурсы – более точно. Хорошие модели прогнозирования одновременно корректируют прогнозы или предоставляют сигналы раннего предупреждения, чтобы избежать чрезмерных отклонений от целей.
Перекрестные и дополнительные продажи
Алгоритмы могут значительно улучшить основу для продажи дополнительного продукта или услуги существующему клиенту.
С помощью искусственного интеллекта может быть проведен детальный анализ корзины покупок на основе CRM и ERP. Данные о продажах могут быть получены до перекрестных продаж, чтобы рассчитать и спрогнозировать вероятность успешных перекрестных продаж. У менеджеров по продажам есть прочная основа для принятия решения о том, когда именно стоит предложить покупателю дополнительный продукт или дополнительное предложение.
Платформы AI, такие, например, как Jetlore, способны анализировать и интерпретировать сотни страниц интернет-магазина, чтобы понять предпочтения потребителей.
Базовый AI использует данные клиентов для создания таких рейтингов, в рамках которых клиенты могут быть особенно заинтересованы в определенных продуктах или процессах. В дополнение к множеству других функций, этот AI позволяет эффективно собирать данные и выдает заявления о том, какие именно потенциальные