Data-driven рост с помощью науки о данных и машинного обучения

Машинное обучение меняет способы использования данных компаниями для обеспечения прибыльного роста, предоставляя возможность опередить своих конкурентов. Ведущие игроки на вашем рынке уже используют науку о данных и машинное обучение в частности для принятия более эффективных решений в области маркетинга, продаж и успешного обслуживания клиентов. Еще не поздно воспользоваться этой возможностью - технологические компании могут ускорить свой рост, приняв пять ведущих практик.

Эффективность маркетинга и продаж снизилась на 34%

Проблема роста: Победа над снижением коммерческой эффективности

Инвесторы оказывают все большее давление на технологические компании, требуя от них ускорения роста и увеличения доходов. Быстрорастущим компаниям, предоставляющим программное обеспечение как услугу (SaaS), необходимо поддерживать двузначные темпы роста, чтобы защитить ценные мультипликаторы роста и продолжать привлекать финансирование. Зрелым компаниям, занимающимся производством аппаратного и программного обеспечения, с однозначными или снижающимися темпами роста необходимо обеспечить предсказуемые денежные потоки и сохранить уверенность при переходе к бизнес-модели, например, к модели повторяющихся доходов.

К сожалению, ускорить рост прибыли становится все труднее. Простое увеличение расходов на продажи и маркетинг часто не является вариантом, и каждая единица роста обходится дороже в условиях более высокой конкуренции. В результате эффективность маркетинга и продаж - количество новых доходов, полученных на каждый 1 рубль, потраченный на маркетинг и продажи, - значительно снизилась в течение нескольких лет. По данным KPMG,  средняя SaaS-компания приносит чуть меньше 1,21 руб нового дохода сегодня на каждый 1 руб, потраченный на маркетинг и продажи, что на 34 процента меньше, чем в прошлом году.

Стремление к росту в условиях растущей конкуренции оказывает огромное давление на руководителей отделов маркетинга, продаж и успешной работы с клиентами - бизнес-функций, непосредственно отвечающих за рост. Им просто необходимо делать больше, используя бюджеты и ресурсы, которые у них уже есть, чтобы увеличить пожизненную ценность клиентов и снизить затраты на их привлечение. Этого можно достичь, только работая умнее, принимая больше решений на основе данных и фокусируясь на наиболее перспективных рычагах и клиентах.

Появилось машинное обучение, которое привносит научную строгость, основанную на данных, в традиционное "искусство" стимулирования роста. После периода "обучения" на исторических транзакциях алгоритмы машинного обучения могут помочь ответить на важнейшие вопросы не только о том, что произошло в прошлом, но и предсказать, что, вероятно, произойдет в будущем. Такие вопросы, как "насколько прибыльным будет этот клиент со временем?"; "какие кампании будут лучше всего стимулировать принятие решений клиентами?"; "на какие лиды торговые представители должны потратить время сегодня?" и "какие клиенты, скорее всего, отсеются в этом году?".

Как стать Data Driven Директором по продажам, наш канал в Telegram: VP of sales.

Машинное обучение благоприятствует ранним участникам в мире "победитель получает больше"

Что такое машинное обучение и что оно может на самом деле?

Хотя машинное обучение существует с 1950-х годов, только недавно оно стало практичным и экономически эффективным для оперативного использования в бизнес-приложениях. Технически это подмножество более широкого спектра технологий искусственного интеллекта, ориентированных на использование статистических методов для придания компьютерам способности "учиться", т.е. анализировать данные, обнаруживать закономерности и на их основе делать прогнозы или принимать решения.

Для машинного обучения требуется обучающий набор данных, большой объем исторических транзакций продаж в качестве примера, а также начальные указания человека-оператора о том, как начать работу. Затем алгоритм самостоятельно приходит к выводам и, постоянно обновляя свои симуляции, автоматически оптимизирует алгоритмы для достижения все большей точности. Компьютер "учится" на входных данных, получает дополнительные данные для улучшения и все лучше предсказывает, какие действия приведут к желаемому результату. Чем больше обучающих данных и чем больше циклов обучения, тем лучше прогнозы; таким образом, победители в области машинного обучения получают преимущества в масштабе и первенстве.

После нескольких лет экспоненциального роста вычислительной мощности, облачных вычислений/хранения данных и десятилетий корпоративных инвестиций в ИТ-системы цифровой след большинства компаний теперь включает полную историю взаимодействия с продавцами, маркетинговой деятельности, покупок, обращений в службу поддержки, разговоров в социальных сетях, использования SaaS-платформ, данных с датчиков Интернета вещей (IoT) и другой транзакционной информации.

Добавьте к этому практически неограниченное количество внешних демографических показателей рынка, макроэкономических показателей, экономических показателей, погодных условий и других ключевых данных, которые теперь доступны для дальнейшего ввода. Возможности машинного обучения как никогда велики для преобразования методов ведения и развития бизнеса компаний.

В частности, машинное обучение сегодня предоставляет платформу для реализации стратегий роста за счет:

1. Нахождения скрытых сигналов, которые пропускает человек. Путем многократного создания, тестирования и уточнения гипотез по огромному количеству внутренних и внешних переменных, модели машинного обучения могут находить скрытые сигналы и корреляции, которые регулярно превосходят людей по точности прогнозирования.

2. Благодаря машинному обучению компании могут определять и применять подходы, адаптированные к конкретным микросегментам, в режиме реального времени, вместо того чтобы реализовывать универсальные стратегии.

3. Проведение симуляций для прогнозирования влияния потенциальных действий. При наличии достаточно больших массивов данных можно заранее протестировать возможности прогнозирования с помощью симуляций, чтобы повысить результативность и время принятия решений.

Возможности машинного обучения развиваются со скоростью, определяемой объемом данных, которые компания может собрать, и количеством циклов обучения, которые она может позволить себе для каждого бизнес-приложения. Такая скорость развития может быть экспоненциальной, что создает конкурентное преимущество для тех, кто пришел раньше, и гонку за масштабами в стремлении к превосходству в области данных.

В результате возникает модель "победитель получает больше всех", где ранние последователи получают преимущества, которые обеспечивают дальнейшие конкурентные преимущества для следующего раунда совершенствования, что еще больше увеличивает пропасть между обладателями и не обладателями данных. Ведущие игроки уже начали преобразовывать свой бизнес и операционные модели, создавая платформы данных, возможности и знания. Опоздавшим, которым не хватает масштаба, будет сложно наверстать упущенное.

Чем машинное обучение отличается от традиционных методов?

Ускорение роста с помощью машинного обучения для продаж и маркетинга

Машинное обучение улучшает процесс принятия решений и позволяет быстро добиться ощутимых результатов в области маркетинга, продаж и успешной работы с клиентами.

К наиболее приоритетным возможностям роста на основе данных относятся:

Маркетинг

• Генерация спроса

  • Окупаемость инвестиций в маркетинг

  • Мультитач атрибуция

  • Оценка/конверсия лидов

• Цифровое представление

  • Цифровое присутствие

  • Настроение социальных сетей

Продажи

• Эффективность продаж

  • Оптимизация модели покрытия

  • Дисконтирование

  • Повышение и перекрестные продажи

  • Прогнозирование

  • Отсев представителей клиентов

  • Распределение времени представителя

• Рыночные показатели

  • Рентабельность клиентов, сегментов и каналов

  • Многомерная кластеризация

  • Составление карты конкурентного ландшафта

Успех клиента

• Драйверы удержания

• Прогнозирование оттока

• Тактика возобновления

• Упреждающее обслуживание

• Знания и пути поддержки

• Соблюдение

Process Mining: Научный подход к процессу продаж и управлению эффективностью 

Ускоренная генерация спроса

Руководители маркетинговых служб уже давно столкнулись с проблемой измерения и количественной оценки эффективности маркетинговых инвестиций. В то же время, принятие решений, связанных с выхаживанием новых потенциальных клиентов и передачей их в отдел продаж, стало еще более сложным. Машинное обучение может помочь в обеих областях.

Когда дело доходит до измерения эффективности маркетинговых инвестиций, портфель традиционных медиа и цифровых мероприятий обычно дает сложный и разнообразный набор показателей. К таким показателям относятся, в частности, охват, впечатления, переходы по ссылкам, посещаемость. Однако даже хорошо измеряемые показатели, такие как количество участников вебинара, бывает трудно соотнести с конечной продажей, единственной вещью, которая действительно увеличивает прибыль.

В этом случае машинное обучение может быть применено для создания моделей атрибуции по нескольким касаниям для количественной оценки относительного влияния отдельных маркетинговых инвестиций на доход. С помощью этих моделей маркетологи могут принимать более взвешенные решения о распределении расходов и корректировать комплекс маркетинговых инвестиций для повышения отдачи от этих инвестиций.

Пример: Повышение рентабельности маркетинга за счет атрибуции по нескольким касаниям.

Задача - Быстрорастущая технологическая компания стремилась переориентировать расходы на маркетинг B2B на портфель мероприятий, чтобы повысить качество генерируемых лидов без увеличения маркетингового бюджета. В то время как расходы на кампании отслеживались точно, атрибуция доходов была ограничена только деятельностью "последнего контакта", что не позволяло понять, какие виды деятельности были наиболее эффективными в принятии решения о покупке.

Действие - Была разработана модель машинного обучения, которая была обучена на исторических данных за несколько кварталов для количественной оценки влияния каждого маркетингового мероприятия не только на его способность генерировать лиды, но и на доход, конвертированный через эти лиды. Модель определила, какие мероприятия прямо или косвенно оказывают наибольшее влияние на общий объем продаж. Целевой опрос клиентов подтвердил и помог точно настроить параметры модели.

Результат - Модель машинного обучения показала, что около 20 процентов существующего маркетингового бюджета расходуется на малоэффективные маркетинговые мероприятия. Потенциал улучшения за счет простого распределения большей части этих расходов на более эффективные виды деятельности позволил увеличить рост доходов компании на несколько процентных пунктов.

Аналогичным образом машинное обучение может быть применено для улучшения передачи новых лидов и взаимодействия между маркетингом и продажами. Хотя многие компании внедрили модели оценки лидов на основе правил, чтобы определить, какие лиды передаются в отдел продаж, эти правила часто статичны и слишком мягки, что приводит к большому количеству лидов, передаваемых в отдел продаж, и низкому коэффициенту конверсии по этим лидам. Еще хуже то, что из-за большого количества лидов некоторые высококвалифицированные возможности не получают того внимания, которого они заслуживают, поскольку их нелегко идентифицировать в большом пуле.

Применяя модели машинного обучения, маркетологи могут с гораздо большей точностью определять местонахождение наиболее потенциальных возможностей. Тогда отделы продаж будут знать, на каких именно предложениях им следует сосредоточиться, а другие можно будет развивать с помощью постоянных капельных маркетинговых кампаний.

Пример: Приоритет наиболее квалифицированных лидов путем улучшения скоринга лидов

Задача - Компания по производству программного обеспечения была заинтересована в повышении эффективности отдела продаж. Относительно контрольных показателей доход на одного торгового представителя, выполняющего план, находился в нижнем квартиле. Быстрая диагностика показала, что отдел продаж получал большое количество MQL. Однако он не мог принять меры по большинству из них, а те, что были получены, давали низкий коэффициент конверсии.

Действие - Был разработан новый подход к оценке входящего интереса путем одновременной оценки лидов как на уровне контактов, так и на уровне компании. Подход был протестирован на исторических транзакциях и доработан на основе сравнения с предыдущими алгоритмами оценки лидов.

Результат - В верхнем сегменте лидов, оцененных с помощью модели, средний коэффициент конверсии, который первоначально был на уровне низких однозначных цифр, повысился в шесть раз. Выявив высокодоходные лиды, отдел продаж смог определить приоритетность своих усилий в отношении наиболее вероятных сделок. Маркетинг также смог поддерживать менее вероятные потенциальные сделки с помощью капельной маркетинговой кампании по прогреву потенциальных клиентов.

Повышение коэффициента конверсии

Отделы продаж находятся под сильным давлением, чтобы ускорить рост доходов. Имея значительный объем несовершенной информации, трудно предсказать, какие сделки будут закрыты, когда и по какой цене. Ведущие организации по продажам сегодня используют машинное обучение для выявления скрытых сигналов в огромных массивах данных, чтобы определить, каких клиентов или лидов следует привлекать в каждый конкретный момент времени, с помощью каких предложений и сообщений повысить коэффициент конверсии.

Например, SaaS-компании располагают обширной информацией о поведении клиентов в рамках своих платформ. Они знают, какие клиенты увеличивают частоту входа в систему, создают новых пользователей, проводят больше времени в системе и пробуют различные функции. Какова динамика этих моделей поведения в течение месяца, квартала или года? При объединении этой информации с другими традиционными и новыми наборами данных, такими как демографические/фирменные показатели, географическая близость, экономическое состояние, маркетинговая активность, а также события в сфере обслуживания/поддержки клиентов, можно получить огромное количество данных, позволяющих предсказать, какие клиенты будут расширять свою лицензию или приобретать дополнительные услуги.

Пример: Увеличение доходов от перекрестных и дополнительных продаж путем прогнозирования склонности к покупке

Задача - Корпоративная SaaS-компания имела устоявшуюся и растущую клиентскую базу. По мере расширения портфеля предложений компания хотела эффективно взаимодействовать со своими клиентами, чтобы повысить уровень принятия новых услуг и увеличить ежегодный постоянный доход.

Действия - Данные были интегрированы из разрозненных наборов корпоративных баз для создания 360-градусного представления о каждом клиенте, и была создана целевая модель машинного обучения для выявления факторов, указывающих на склонность к покупке. Каждый клиент был оценен и распределен по категориям для приоритетного таргетинга действий по повышению продаж/перекрестным продажам, а также для определения времени действий и потенциальных предложений, представляющих интерес. Это позволило отделу продаж сосредоточиться на наиболее вероятных возможностях.

Результат - Возможности, выявленные с помощью модели машинного обучения, позволили повысить коэффициент конверсии в 2,5 раза. При работе со случайной выборкой клиентов коэффициент конверсии находился на уровне низких десятков. Однако, когда отдел продаж обратился к клиентам с высокой склонностью к покупке, процент побед значительно вырос.

Даже в не-SaaS-среде наука о данных и машинное обучение могут быть эффективно использованы организацией продаж для улучшения критически важных областей, таких как дисконтирование.

Например, бесконтрольные скидки могут быть значительным источником утечки доходов. Отделы продаж часто утверждают, что каждая сделка уникальна, и единственный способ выиграть сделку, лежащую на столе в данный момент, - это предложить дополнительную скидку. При наличии большого количества сделок, охватывающих различные продукты, отрасли, географию, типы клиентов и размеры сделок, может быть сложно оптимизировать предоставление скидок.

В таких случаях можно использовать модели, чтобы изолировать влияние различных факторов на размер скидки. Модель может показать, что, несмотря на то, что в Азии скидка может быть выше, чем в Центральной Америке, не обязательно, что клиентам финансовых услуг требуются более высокие скидки, чем производителям. Ответ скрыт в данных, и, обнаружив его, можно использовать для изменения практики продаж и предоставления скидок с целью стимулирования роста прибыли.

Пример: Получение большей ценности от сделок путем сокращения скидок

Задача - Ведущая технологическая компания имела широкий диапазон скидок на корпоративные сделки. Руководство отдела продаж хотело получить дополнительный доход, но испытывало трудности с сокращением количества и степени скидок. Когда сделка находилась на финальной стадии, менеджеры по работе с клиентами утверждали, что для победы необходима более высокая скидка, и к этому моменту было сложно оставаться в рамках.

Действия - Данные о сделках компании были проанализированы для выявления факторов, которые действительно определяли различия в уровнях скидок (например, семейство продуктов и регион), и тех, которые не определяли (например, размер компании и отрасль). Выделение сопоставимых сделок позволило выявить ситуации, когда отдельные представители или регионы демонстрировали особенно сильные или слабые снижения цен.

Результат - Совместно с руководителями отдела продаж компании были выявлены ключевые поведенческие различия между более сильными и более слабыми исполнителями. Например, более сильные продавцы могут привлекать специалистов по продукту на более ранних этапах цикла продаж для создания ценностного предложения.

Руководство по оцифровке процесса продаж 

Повысить уровень удержания и продления

Customer Success становится все более важной функцией для технологических компаний, поскольку их бизнес продолжает переходить на подписку и модели бизнеса с повторяющимся доходом. Способность удерживать клиентов становится важнейшим фактором дохода, а ответственность за удержание и продление контрактов возлагается в первую очередь на службу успеха клиентов.

В опросах, посвященных успешной работе с клиентами, в качестве основных проблем в их деятельности часто называются реактивные процессы и отсутствие видимости принятия и состояния клиентов. Не имея четкого представления о состоянии клиентов, отделы по работе с клиентами не могут эффективно направлять ресурсы и усилия на клиентов, представляющих риск оттока. Более того, команды Customer Success часто узнают о риске оттока на поздних этапах цикла подписки, что оставляет им мало неценовых рычагов для спасения клиента.

И снова модели машинного обучения становятся ключевым инструментом. Подобно моделям, позволяющим прогнозировать потенциал upsale и cross sale, можно разработать модели для прогнозирования вероятных оттоков и отказов. Зачастую эти модели могут предсказывать действия задолго до их совершения, что позволяет менеджерам по работе с клиентами изменить ситуацию с этими клиентами, находящимися в группе риска.

Пример: Улучшение удержания чистого дохода путем прогнозирования склонности к отмене или снижению рейтинга

Задача - Компания SaaS осознала, что отток чистой выручки уже стоит ей более 10% годового дохода и продолжает расти. Даже умеренное улучшение ситуации могло бы дать несколько процентных пунктов роста доходов. Команда по работе с клиентами располагала моделью прогнозирования рисков на основе данных, но ей с трудом удавалось выявлять потенциальных отторгателей на ранней стадии, чтобы принять меры.

Действия - Была разработана модель машинного обучения, которая учитывала более 200 потенциальных сигналов и выявляла те, которые наиболее точно предсказывали отток. Модель учитывала факторы, связанные с изменениями в шаблонах использования продукта, широтой используемых функций, шаблонами активации пользователей, ценообразованием и др.

Результат - Модель смогла точно предсказать риск оттока клиентов на 4-6 месяцев раньше, чем ранее использовавшиеся методы. Это позволило команде по работе с клиентами заранее определить приоритетность аккаунтов, подверженных риску, и начать взаимодействие с клиентами до того, как их будет поздно спасать, что позволило повысить годовой постоянный доход на 2-4 процента.

Повысить уровень удержания и продления

Customer Success становится все более важной функцией для технологических компаний, поскольку их бизнес продолжает переходить на подписку и модели бизнеса с повторяющимся доходом. Способность удерживать клиентов становится важнейшим фактором дохода, а ответственность за удержание и продление контрактов возлагается в первую очередь на службу успеха клиентов.

В опросах, посвященных успешной работе с клиентами, в качестве основных проблем в их деятельности часто называются реактивные процессы и отсутствие видимости принятия и состояния клиентов. Не имея четкого представления о состоянии клиентов, отделы по работе с клиентами не могут эффективно направлять ресурсы и усилия на клиентов, представляющих риск оттока. Более того, команды Customer Success часто узнают о риске оттока на поздних этапах цикла подписки, что оставляет им мало неценовых рычагов для спасения клиента.

И снова модели машинного обучения становятся ключевым инструментом. Подобно моделям, позволяющим прогнозировать потенциал upsale и cross sale, можно разработать модели для прогнозирования вероятных оттоков и отказов. Зачастую эти модели могут предсказывать действия задолго до их совершения, что позволяет менеджерам по работе с клиентами изменить ситуацию с этими клиентами, находящимися в группе риска.

Пример: Улучшение удержания чистого дохода путем прогнозирования склонности к отмене или снижению рейтинга

Задача - Компания SaaS осознала, что отток чистой выручки уже стоит ей более 10% годового дохода и продолжает расти. Даже умеренное улучшение ситуации могло бы дать несколько процентных пунктов роста доходов. Команда по работе с клиентами располагала моделью прогнозирования рисков на основе данных, но ей с трудом удавалось выявлять потенциальных отторгателей на ранней стадии, чтобы принять меры.

Действия - Была разработана модель машинного обучения, которая учитывала более 200 потенциальных сигналов и выявляла те, которые наиболее точно предсказывали отток. Модель учитывала факторы, связанные с изменениями в шаблонах использования продукта, широтой используемых функций, шаблонами активации пользователей, ценообразованием и др.

Результат - Модель смогла точно предсказать риск оттока клиентов на 4-6 месяцев раньше, чем ранее использовавшиеся методы. Это позволило команде по работе с клиентами заранее определить приоритетность аккаунтов, подверженных риску, и начать взаимодействие с клиентами до того, как их будет поздно спасать, что позволило повысить годовой постоянный доход на 2-4 процента.

Что такое удержание чистого дохода и как его рассчитать

Пять ведущих практик для запуска инициативы роста, основанные на данных

Хотя запуск любой новой программы сопряжен с трудностями, мы заметили пять ведущих практик, которые повышают отдачу и сокращают время достижения результатов.

1. Создайте виртуальный контур сотрудничества между полевыми группами и специалистами по анализу данных

При запуске программы роста, основанной на данных, тесное сотрудничество между командами маркетинга, продаж и успешного обслуживания клиентов и поддерживающими их командами data science имеет решающее значение. Для достижения максимального эффекта для бизнеса необходимо, чтобы полевые команды определяли и описывали свои бизнес-проблемы команде специалистов по анализу данных, чтобы модели машинного обучения были оптимизированы для решения наиболее важных бизнес-задач.

Построение эффективного сотрудничества достигается путем институционализации непрерывных циклов взаимодействия между полевыми группами и группами специалистов по науке о данных. Используя этот итеративный подход, команды учатся друг у друга, и устанавливаются взаимовыгодные отношения. Чтобы ускорить развитие этих отношений, обе команды должны привлекать правильное руководство. Руководители групп по науке о данных в идеале должны иметь личный опыт линейного руководства, чтобы они действительно понимали своих коллег и стоящие перед ними бизнес-задачи. А руководители на местах должны демонстрировать увлеченность влиянием науки о данных на бизнес и, как минимум, понимать основные возможности машинного обучения.

Как начать: Создайте основную команду "Влияние аналитики на бизнес", в которую войдут представители бизнес-функций, а также команда специалистов по анализу данных, и начните целенаправленную работу по созданию максимальной отдачи от аналитики для бизнеса. Добейтесь быстрых побед, чтобы набрать обороты

2. Применяйте гибкий подход для быстрого продвижения по кривой обучения

Подобно тому, как внедрение гибких методологий значительно улучшило разработку программного обеспечения, гибкий подход к решению бизнес-задач с помощью машинного обучения снижает риск неудачных проектов. Учитывая вечный цикл совершенствования в этой среде, где победитель получает больше, очень важно не задерживать воздействие, чтобы создать идеальный ответ. Обучение на практике - единственный способ освоить возможности машинного обучения.

Может возникнуть соблазн применить машинное обучение к широкому кругу задач маркетинга и продаж. Однако мы обнаружили, что определение конкретной области, в которой существует проблема принятия решений, а затем перевод ее в четко сформулированную постановку задачи помогает сосредоточить усилия. Быстрый переход от понимания к действиям гарантирует, что команда постоянно думает не только о том, что показывают данные, но и, что еще более важно, о том, как их можно использовать для повышения эффективности бизнеса.

Как начать: Четко определите, что означает гибкий подход к аналитике будет означать для вашей компании и основные аспекты необходимого культурного сдвига

3. Укреплять понимание

Полевым командам необходимо потратить время, чтобы сформировать базовое понимания технологии машинного обучения и того, как эффективно и результативно работать с этими новыми инструментами. На сайте Роль полевых команд заключается в повышении эффективности принимаемых ими решений благодаря прогностическим знаниям, предоставляемым машинным обучением. обучения. Результаты больше не нужно угадывать, их можно моделировать и прогнозировать при наличии достаточного количества справочных данных. Машинное обучение может быть ошеломляющим, и потребуется потребуется некоторое время, чтобы научиться принимать обоснованные решения. Необходимо применять разумное деловое суждение для оценки подходящее время для принятия мер.

Поэтому на ранних этапах реализации программ машинного обучения важно обучения важно найти быстрые победы, не требующие особых усилий, а не чем пытаться сначала решить самые сложные задачи. Быстрые победы часто можно найти в таких областях, как скоринг лидов, прогнозирование трубопровода и прогнозирование оттока клиентов. прогнозировании и прогнозировании риска оттока клиентов.

Как начать: Создайте курс "Аналитика 101" для команд продаж и маркетинга и наглядно продемонстрируйте, как аналитика может улучшить их повседневную работу и помочь им достичь поставленных целей.

4. Работайте с данными, которыми вы уже владеете, параллельно заполняя пробелы

Слишком многие организации считают, что у них недостаточно данных или нет нужных данных, чтобы начать работу. Хотя всегда будет необходимо собирать еще больше данных, большинство компаний уже имеют достаточно данных для использования инструментов машинного обучения, и им не следует ждать создания идеального набора данных.

Кроме того, успешные пользователи ищут данные, которые могут быть не быть видимыми. Например, многие CRM-системы хранят полную историю пайплайна, не все из которых доступны через стандартный пользовательский интерфейс. Используя прикладные интерфейсы (API), эти данные могут быть собраны и проанализированы для улучшения моделей прогнозирования доходов и окупаемости маркетинга.

Как начать: Нет причин ждать лучших данных. "Копайте там, где стоите" и добавляйте дополнительную информацию по мере ее обнаружения.

5. Мыслите масштабно, но начинайте с малого - и переходите к более широкой программе изменений, когда появятся возможности для преобразований

Появится множество возможностей использовать данные для стимулирования роста, и начало с незначительной корректировки подхода go-to-market приведет к более широким и эффективным инициативам по изменению. Если первое можно осуществить благодаря силе воли нескольких сильных лидеров, то второе требует скоординированных, программных усилий.

Победившие команды избегают зацикливания на технологиях и рассматривают влияние каждой рекомендации на операционные изменения. Они оценивают готовность и желание полевых ресурсов принять каждое изменение. В тех случаях, когда изменения значительны и сопротивление может быть высоким, необходимо инициировать программу управления изменениями, чтобы получить ощутимую выгоду для бизнеса от анализа данных.

Как начать: Найдите одного чемпиона в бизнес-команде и одного в команде специалистов по анализу данных, которые могут объединиться и стать героями BIA (Business Impact from Analytics) вашей компании. Вы поблагодарите их за их усилия, когда обойдете конкурентов!

Заключение

Интеграция науки о данных в операционную модель технологических компаний кардинально меняет эффективность их стратегий выхода на рынок. Ведущие компании уже получают значительные преимущества для бизнеса, используя преимущества собственных данных и машинного обучения для ускорения роста. Машинное обучение может обеспечить значительные преимущества для отделов продаж, маркетинга и успешной работы с клиентами, что в конечном итоге приведет к турбонаддуву прибыльного роста.

Компаниям рекомендуется срочно приступить к изучению преимуществ машинного обучения. Компании, которые медлят, рискуют остаться позади в гонке за доступ к самым большим наборам данных, самым быстрым циклам обучения и нехватке специалистов, способных полностью их интерпретировать.

Как SalesAI может помочь

Наш дифференцированный подход сочетает в себе три основных элемента:

1. Глубокий опыт работы в продажах и функциональные знания: Стратегические команды SalesAI сочетают консалтинговый и операционный опыт в области маркетинга, продаж и успешной работы с клиентами. Наши специалисты работают в различных отраслях, включая технологии, СМИ и телекоммуникации.

2. Ведущие возможности и инструменты в области науки о данных и машинного обучения: SalesAI располагает глубоким штатом специалистов по анализу данных, доступом к большему объему данных, чем большинство других компаний, и собственными инструментами машинного обучения и аналитики.

3. Подход, позволяющий быстро получать результаты и развивающий культуру экспериментирования: SalesAI использует гибкий подход, сотрудничая с клиентскими командами для развития навыков и методов ваших команд.

Мощное сочетание технологии, опыта и возможностей для обеспечения вашего роста и прибыльности:

• Глубокий опыт работы и функциональные знания в продажах

• Ведущие возможности и инструменты в области науки о данных и машинного обучения

• Подход, который быстро дает результаты и развивает культуру экспериментирования

Наша платформа использует запатентованное программное обеспечение для быстрой обработки и анализа данных на уровне сделок и диалогов, обеспечивая целостную картину бизнеса с использованием подхода, основанного на анализе данных.

SalesAI располагает талантливыми специалистами в области стратегии, которые сочетают в себе глубину понимания отрасли, личный опыт руководства и глубокое понимание технологий для извлечения критически важных знаний и оказания помощи клиентам в обеспечении ощутимого роста. Наши специалисты преодолевают разрыв между наукой о данных и операционной деятельностью в области маркетинга, продаж и обслуживания клиентов.