机器学习可以使您的销售团队变得更加紧密

几年前，我参加了一个会议，其中谈到了与以下两个领域有关的机器学习：社区警务和医疗保健。来自这两个行业的专业人员讨论了如何将大量已知数据与AI相结合，使他们能够得出原本不会期望的相关性。基于意料之外的相关性，医生和警察能够分别在患者诊断和主动警务中采取先发制人的措施。

这使我想到了B2B销售过程中可使用的所有海量数据，这些数据包括客户人口统计，客户行为，销售代表活动和销售结果。我们如何使用机器学习来绘制我们原本不会绘制的相关性？以及我们如何利用这些相关性更好地告知我们的销售流程并最终完成销售？

数据和分析，结识机器学习
近年来，数据和分析为销售和营销团队提供了火石和钢铁，这些功能强大而令人印象深刻，可谓一触即发，直到您发现预测性分析的轻便之举。同时，机器学习是一台喷火器。

尽管经过时间考验的功能（例如客户细分）对销售团队很有用，但是创建细分需要一个人概述细分类别，评分帐户，创建理想的客户资料等方面的特定参数。同样，预测分析需要分析师预先选择有限数量的变量，即使在此之后，分析师也只能运行这么多的关联。

机器学习没有相同的限制。机器学习实际上可以在海量数据之间运行成千上万的关联。在得出销售分析师和销售专业人员不一定识别的相关性方面，它迈出了进一步的一步。数据和分析回答“什么”和“谁”的问题，而机器学习则回答“如果”，更重要的是“现在”的问题。

提高销售代表效率
机器学习使销售团队更有效，更有效，更有针对性。利用机器学习可以大大减少销售代表在售前任务（如勘探和沟通）上花费的时间。机器学习不仅可以通过对可接触性和接近可能性等类别进行评分来帮助代表优先考虑潜在客户，而且该功能还可以帮助团队确定最佳的沟通渠道以达到潜在客户并建议与他们进行最佳沟通的消息。

代表效率的提高和机器学习的使用也使销售经理可以成为更好的教练。通过分析电话和电子邮件，并标记促成过去已完成交易的短语和术语，销售代表不再需要用自己的判断来确定最有效的方法。甚至可以在雇用代表之前利用机器学习来确定哪种类型的候选人将很可能成为未来的良好销售代表。

机器学习更贴近
有了所有这些新发现的相关性和效率，例如打电话给某个潜在客户的最佳时间，与他们联系的合适渠道以及正确的说法，机器学习为缩短销售周期，关闭销售代表奠定了基础。更多交易。在接下来的一年中，我的商业智能团队致力于在以下通常用于预测分析的领域中测试AI：

尽管我认为机器学习永远不会取代人工销售人员，但我确实认为我们在销售和市场营销方面正处于令人兴奋的时期。我们有机会得出我们从未有过的相关性，这些联系可以更好地为整个销售流程提供信息，减轻客户的头疼，并最终促成更紧密的交易。