Машинное обучение в продажах

Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения, бизнес может прогнозировать последующие шаги клиентской аудитории. Так, применение машинного обучения позволяет в решении задач в продажах – позволяет получить прогноз даты следующей покупки клиента, или предложить ему сопутствующие товары, что точно заинтересуют. Из нашей статьи узнаете про задачи, решаемые в продажах машинным обучением: как работают модели на основе искусственного интеллекта, и как применять для повышения продаж, настройки эффективной логистики, управлять розницей.

Что означает машинное обучение

На основе нейросетей, машинное обучение позволяет бизнесу в обработке алгоритмов, схожее с мышлением живого человека. Это происходит на уровне анализа решения сходных задач.

Все больше компаний используют методы машинного обучения в электронной коммерции – собирая о клиентской аудитории различные массивы данных, можно прогнозировать последующие шаги. Для примера, если два покупателя при покупке гамбургера и сока также приобретают мороженное, то третий клиент также с высокой долей вероятности согласится на покупку мороженого, если приобретает гамбургер и сок.

Особенностью технологий машинного обучения в том, что чем больше данных имеет система для построения алгоритмов, тем большее число задач бизнеса в области продаж позволяет решать.

По сути, это система персональных рекомендаций, позволяющая прогнозировать действия и потребности клиента. Основной задачей процесса машинного обучения является максимальная выборка данных. В электронной коммерции она включает не только историю покупок, но и поисковые запросы, и даже “брошенные” корзины.

Преимуществом машинного обучения является то, что на программном уровне система более глубоко анализирует данные. Это позволяет более эффективно формировать рассылки.

Машинное обучение для повышения продаж

Стандартные способы аналитики не позволяют в полной мере проанализировать имеющийся массив данных. На основе нейросетей, бизнес не упускает важных деталей.

Спрос и продажи – прогноз.

С помощью машинного обучения технологии ИИ позволяют с максимальной точностью прогнозировать сезонные факторы, как на спрос влияют ценовые параметры и популярность позиций линейки предложений. Это позволяет сокращать издержки при планировании закупок.

Рост продаж.

Объектом машинного обучения является клиентская аудитория, что позволяет определять, какие именно позиции могут заинтересовать клиента. Рекомендательный сервис в этом случае позволяет увеличивать продажи и повышать средний чек за счет сопутствующих товаров.

Унификация подхода.

В продажах важно непосредственно контактировать с клиентской аудиторией, чтобы лучше узнать потребности. Однако все чаще продажи переходят в онлайн, что не позволяет напрямую взаимодействовать с клиентами. Тем временем машинное обучение с ИИ проводит глубокий анализ того, как клиент взаимодействует с сайтом, реагирует на рассылки. Это позволяет получить клиентский портрет для улучшения сервиса и обслуживания.

Бюджет на маркетинг.

Релевантность предложения от бизнеса клиентской аудитории напрямую связана с тем, насколько хорошо компания знает свою клиентскую аудиторию. Для примера, направление машинного обучения позволяет показывать подходящие рекламные баннеры, выполнять рассылку купонов на скидку тем, кто в них заинтересован. Это снижает расходы на отправку некликабельной рекламы, при этом обеспечивая максимальную отдачу.

Повышение лояльности.

Алгоритмы помогают в выстраивании долгосрочных отношений с клиентской аудиторией, поскольку повышается ориентированность на запросы, что приводит к более высокому уровню лояльности. Так, если покупатель не следит за новинками, интересными ему, то система настроит эффективную рассылку, возвращая неактивных покупателей. В то же время система может анализировать, в какой временной промежуток отправка уведомления или информации по email будет максимально эффективной – алгоритм знает, как пользователь взаимодействует с рассылками.

Управление логистикой.

Применение искусственного интеллекта открывает для бизнеса возможность оптимизации процессов логистики. Так, алгоритмы способны определять максимально выгодные маршруты доставки, ускоряют сбор заказов, позволяют прогнозировать необходимые объемы закупок.

В каких случаях машинное обучение эффективно

Несмотря на множество преимуществ технологий машинного обучения, далеко не всем компаниям они помогут. Значимый эффект внедрения в краткосрочной перспективе ощутит бизнес, получающий достаточный объем пользовательских данных.

Поэтому если компания недавно представлена на рынке, то потребуется время, чтобы получить достаточный массив данных, открывающих достоверные прогнозы.

Тем не менее малый объем накопленных данных по клиентской аудитории, не является поводом для отказа от применения технологии машинного обучения. Просто потребуется время, чтобы накопить достаточный объем данных, но даже на начальном этапе можно тестировать алгоритмы.

Внедрение технологии на основе собственных разработок, затратно даже для крупных компаний, имеющих необходимые массивы данных для анализа. Поэтому более выгодным и эффективным будет применение готовых решения для машинного обучения, подключаемых на аутсорсинге.