ارتباط با ما: 9022463477 (98+) |simulatoran@gmail.com

چگونه از علم داده در فروش استفاده کنیم؟

/, علم داده در صنایع/چگونه از علم داده در فروش استفاده کنیم؟

چگونه از علم داده در فروش استفاده کنیم؟

داده ها اکنون به عناصر سازنده کلیه صنایع تبدیل شده اند و استفاده از علم داده در فروش برای رهبران فروش بسیار مهم است که عملیات خود را به طور موثر انجام دهند، و بر روی استراتژی های مناسبی تمرکز کنند که منجر به تولید، افزایش تجربه مشتری و کشف فرصت های پنهان شوند.

امروزه با وجود منابع اطلاعاتی پراکنده، استفاده از تکنیک های علم داده در فروش می توانند اطلاعاتی را در اختیار نیروی فروش قرار دهند تا تصمیمات بهتری راجع به اینکه مشتری خرید کند، روش های جذب آنها و نحوه تفکیک بهترین ارزش محصول یا همان متمایز کردن خدمات از رقبا را اتخاذ کنند.

در مواقعی که داده ها از ارزش فوق العاده ای برخوردار هستند، شرکت ها نمی توانند آن را نادیده بگیرند و تنها انتخاب صحیح برای آنها یافتن راه های جدید برای استفاده از داده ها برای افزایش منافع آنها می باشد. در مجموع، علم داده می تواند رشد، پیشرفت، کارآیی و اثربخشی را در فروش به ارمغان می آورد. بنابراین، رویای جمعی همه کسانی که با فروش سر و کار دارند، فروش بیشتر با تلاش کمتر، با استفاده از ترفندهای Data Science در فروش واقعی می شود.

بنابراین، تنها چیزی که باقی مانده این است که حوزه ای با پتانسیل بالا را انتخاب کنید تا بیشترین بهره را ببرید. به همین دلیل ما تصمیم گرفتیم لیستی از پر استفاده ترین و در نتیجه کارآمدترین موارد استفاده از علم داده در فروش را تهیه کنیم. در ادامه، سه روش اصلی استفاده از علم داده و تجزیه و تحلیل را برای کمک به استراتژی فروش در رسیدن به اهداف مورد نظر را مورد بحث قرار می دهیم:

1. پیگیری تمایل به خرید مشتری با استفاده از علم داده در فروش

1. پیگیری تمایل به خرید مشتری با استفاده از علم داده در فروش

انگشت خود را روی نبض گرایش برای بخش های مختلف بازار و مشتریان نگه دارید. به عنوان مثال، شرکت سیسکو را در نظر بگیرید. نیروی فروش و بازاریابی آنها از مجموعه ای از مدل های تمایل به خرید (P2B) برای تصمیم گیری در مورد محل تمرکز زمان و منابع استفاده می کند. این مدل ها تقاضای محصولاتشان، از روترها گرفته تا سرورها و موارد دیگر را پیش بینی می کنند. تیم علوم داده سیسکو این مدل ها را با آموزش دادن آنها روی داده های مشتری موجودشان، برای شناسایی ویژگی های مشتری بالقوه و شناسایی روندهای در حال ظهور، ایجاد می کند.

تیم فروش سیسکو با نگه داشتن اطلاعاتی برای تمایل به بخش های مختلف بازار برای خرید محصولات خود، می تواند فروش محصولات را به کسانی که بیشترین تمایل را برای خرید آنها دارند، متمرکز کند و در نتیجه حداکثر سودآوری را ایجاد کند. علاوه بر این، متخصصان data science سیسکو هر سه ماه یک بار این مدل ها را آموزش می دهد و آخرین و دقیق ترین اطلاعات را در مورد مشتری احتمالی آنها به تیم فروش ارائه می دهد.

تجزیه و تحلیل احساس مشتری

تجزیه و تحلیل احساسات در درک بازخورد مشتریان مفید است، هوش مصنوعی را برای تشخیص احساسات منتقل شده توسط مشتریان به کار برده می شود. این موضوع برای کسب و کارها مفید است تا درک کنند مشتری چگونه نام تجاری شان را درک می کند.

تجزیه و تحلیل احساسات از الگوریتم های استخراج متن برای استخراج بینش از وب سایت های رسانه های اجتماعی، وبلاگ ها یا سایت های استفاده می کند. ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات خودکار می توانند در استخراج بینش عملی در زمان واقعی مفید باشند.

2. کانال های فروش را با استفاده از علم داده در فروش بهینه کنید!

2. کانال های فروش را با استفاده از علم داده در فروش بهینه کنید!

تیم های فروش اغلب کانال های مختلفی را برای فروش محصولات خود مانند خرده فروشی، آنلاین، حضوری و نمایندگی در نقاط متفاوت کشور و جهان  را به کار می گیرند. هرکدام از این موارد توانایی دستیابی به بخش های مختلف بازار و کمک به مقیاس بخشیدن به یک تجارت را دارند، اما آیا می دانید که برای با توجه به زمان و منابع خود کدام یک را انتخاب کنید؟

تکنیک های data science و تجزیه و تحلیل، می تواند در بهینه سازی کانال های مختلف فروش برای تجارت شما مفید باشد. به عنوان مثال، می توان با استفاده از مدل های پیش بینی، افرادی را که احتمال خرید محصولات شما را دارند، پیدا کرد.

همچنین، در یک کانال فروش معین، الگوریتم های بهینه سازی شده به شما کمک می کند تعداد ایده آل یا زیرمجموعه محصولات را برای فروش متمرکز کنید. با ترکیب این رویکردها، یک تیم فروش می تواند شرکا و کانال هایی را که عملکرد خوبی دارند، شناسایی کند و سود خود را در این کانال ها به حداکثر برساند.

3. به طور کمی نیازهای برآورده نشده را شناسایی کنید!

3. به طور کمی نیازهای برآورده نشده را شناسایی کنید!

به منظور افزایش فروش و تمایز ارزش خود، به توانایی پاسخگویی به تقاضای برآورده نشده مشتری به روشی که رقبا انجام نمی دهند، نیاز دارید. این چالش شناسایی این نیازها، در بسیاری از کانالهای فروش پراکنده (محلی، بین المللی، آنلاین و غیره) می شود.

یک روش برای درک بهتر نیازهای برآورده نشده مشتری به روشی مقرون به صرفه، استفاده از روش های علم داده برای تجزیه و تحلیل افکار عمومی از خدمات رسانه های اجتماعی مانند توییتر است. تکنیک های پردازش زبان طبیعی امکان تعیین تعداد دفعات نمایش کلمات و ایده ها در سرویس را در زمان واقعی فراهم می کند. به عنوان مثال، اگر به افکار عمومی مارک جواهرات Pandora برای یک روز خاص در توییتر علاقه مند هستید  ممکن است موارد زیر را پیدا کنید:

با استفاده از مدل هایی برای یادگیری شناسایی کلمات و جملات مربوط به موضوعات خاص مربوط به محصول، تیم فروش شما می تواند میزان فروش به مشتریان را افزایش دهد، و تأکید کند که چگونه محصول شما نیازهای برآورده نشده آنها (و به طور کلی نیازهای جمعیت توییتر) را برآورده می کند.

استراتژی فروش می تواند با کمک به نیروهای فروش در تصمیم گیری آگاهانه و مبتنی بر داده، که فروش کلی را بهبود می بخشد، از علم داده و تجزیه و تحلیل بهره مند شود. شرکت ها از دانش و تجزیه و تحلیل داده ها در میان توابع مختلف استفاده می کنند تا از داده ها برای کاهش هزینه ها، بهبود کارایی و درآمدزایی استفاده کنند.

طبق یک نظرسنجی توسط مک کینزی از بیش از 1000 سازمان فروش در سراسر جهان، مشخص شد که 53 درصد از شرکت هایی که “عملکرد بالایی دارند” خود را به عنوان کاربران موثر در استفاده در data science ارزیابی می کنند.

4. پیش بینی فروش با استفاده از علم داده در فروش

4. پیش بینی فروش با استفاده از علم داده در فروش

پیش بینی فروش در آینده، باعث آسودگی خاطر شرکت هایی می شود که لازم است عاقلانه فروش محصولات خود را مدیریت کنند. درصورت وجود بیش از حد تعداد کالاهای موجود در یک کالا، ممکن است فضای کافی برای کالاهای دیگر را نداشته باشند و یا مجبور به فروش با تخفیف شوند، بنابراین پیش بینی فروش در آینده به آنها این امکان را می دهد تا از این مشکلات جلوگیری کرده و تصمیمات بهتری بگیرند.

در حقیقت، پیش بینی فروش برای سازمان ها از اهمیت زیادی برخوردار است زیرا تأثیرات آن در روندهای مهم کسب و کار مانند مدیریت موجودی کالا، تدارکات، تولید و برنامه ریزی نیروی انسانی کاهش می یابد. به عنوان مثال، خرید مواد اولیه و نگهداری موجودی کالاهای نهایی اساساً تحت تأثیر پیش بینی فروش است. پیش بینی دقیق فروش به سازمان ها کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و از روند روان فرآیندها اطمینان حاصل کنند.

مدل های پیش بینی در data science به داده های خاصی نیاز دارد، تعداد مشتری های حاضر، تعداد مشتری های از دست رفته، سطح متوسط ​​فروش همراه با گرایش های فصلی، و همچنین، فرضیات فروش – تغییر شرایطی که می تواند به میزان قابل توجهی بر فروش تأثیر بگذارد – باید از قبل تعیین شود.

الگوریتم های پیش بینی فروش از مقدار زیادی داده متنوع برای جستجوی الگوها و روابط در میان عوامل مختلفی که تحت شرایط متغیر بر فروش تأثیر می گذارند استفاده می کنند، بنابراین فروش را با دقت بالایی پیش بینی می کنند.

5. تولید را با کاربرد علم داده در فروش بهبود ببخشید!

5. تولید را با کاربرد علم داده در فروش بهبود ببخشید!

اثبات شده است که آنالیز داده ها و استفاده از علم داده در فروش، ابزاری عالی برای بهبود تولید و خودکارسازی فرایندهای پیش فروش است. شرکت ها از یک منبع عظیم داده استفاده می کنند تا مشتریان مناسب را در زمان مناسب شناسایی کنند و از داده های قبلی خود و یا حتی بقیه برای بدست آوردن تصویری جامع از فروش احتمالی خود استفاده می کنند. آنها با ترکیب داده های مشتری داخلی و خارجی، گزارش های خبری، و پست های رسانه های اجتماعی، یک دید 360 درجه کامل از مشتری ایجاد می شود.

با استفاده از اتوماسیون هوشمند در فرآیند تولید و فروش، شرکت ها جهش قابل توجهی در توانایی خود برای شناسایی چشم اندازهای امیدوار کننده پیدا می کنند. امروزه اغلب کمپانی ها در حال آزمایش عوامل مجهز به هوش مصنوعی هستند که از تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده و پردازش زبان طبیعی بهره می برند، تا فعالیت های پیش فروش و اولیه تولید را به صورت خودکار انجام دهند.

با کاربرد data science در فروش، شرکت ها می توانند درک کنند که چگونه استراتژی های فروش و فروش متقابل آنها نسبت قبل عملکرد خوبی دارند و همچنین پارامترهای مهم فروش مانند اقلام ارزش اصلی، دسته های ارزش کلیدی، محصولات محبوب و محصولات با تقاضای بالا را که می توانند بر خط فروش تأثیر بگذارند را شناسایی کنند. .

6. بهبود (CLV) Customer Lifetime Value یا وفاداری مشتری

بهبود (CLV) Customer Lifetime Value

اگرچه شناسایی مجموعه مشتریان وفادار به خرید از شرکت شما کاری است که به راحتی قابل دستیابی است، اما پیش بینی زمان فرسایش مشتری و تغییرات رفتاری مشتریان که تأثیر زیادی روی CLV دارد، کاری دشوار است.

با استفاده از علم داده در فروش، شرکت ها اکنون می توانند ریشه اصلی تغییر چنین روند و رفتار مشتری را بررسی کنند. با استفاده از داده ها برای ساخت مدل های CLV، شرکت ها می توانند وابستگی متغیرهای موثر بر روابط مشتری را بدست آورند و فروش و اقدامات آینده را پیش بینی کنند.

مدل سازی CLV به شرکت ها کمک می کند تا در مورد کانال ها و کمپین های بازاریابی مناسب، زمینه های کاهش هزینه ها، ایجاد استراتژی های نگهداری، فرمول فروش و برنامه ریزی موجودی را با ترکیب مناسب محصولات یاد بگیرند.

کاهش خطر رفتن مشتریان به سمت رقیب و درگیر کردن موفقیت آمیز آنها، مستلزم شناسایی علائم نارضایتی مشتری قبل از اقدام آنها به ترک مجموعه ما است. مهارت های تشخیص الگو با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین در data science برای حل این مشکل به بهترین وجه مناسب است.

پیشگیری از ریزش مشتری

اگرچه پیش بینی خرید مشتریان برای شرکت فروشنده مهم است، اما درک روند تغییر مشتری یا فرسایش مشتری برای بهبود تجارت از اهمیت ویژه ای برخوردار است، تا بتوان رفع مسائلی که منجر به این موضوع شده اند را کشف کرد.الگوریتم های یادگیری ماشین داده های CRM شرکت را برای یافتن سازگاری بین مشتریانی که خرید خود را کنسل کرده اند، کمک می کند.

این الگوریتم ها الگوهای رفتار، ارتباط و سفارش مشتریان معتبر را پیدا می کنند که به شرکت ها کمک می کند تا دلایل فرسایش را درک کنند و مشتریانی را که می خواهند خرید را متوقف کنند پیش بینی کنند.این بینش ها بازخورد ارزشمندی برای شرکت ها در روند بهبود تجارت و کنترل ریزش مشتری دارند.

CLV چیست و چگونه محاسبه می شود؟

7. تنظیم قیمت مناسب با کاربرد علم داده در فروش

7. تنظیم قیمت مناسب با کاربرد علم داده در فروش

تجزیه و تحلیل معاملات قبلی، پیش بینی قیمت ها را فراهم می کند و به فروشندگان این امکان را می دهد تا در هنگام مذاکرات در طی معامله، بهترین قیمت را ارائه دهند. در حالی که بسیاری از فروشنگان به طور سنتی برای تصمیم گیری در مورد قیمت گذاری به تجربه خود اعتماد می کنند، اما امروزه به پیشرفت و حضور علم داده در فروش، نمایندگان فروش می توانند خریدهای مشابه و اطلاعات مناسب در مورد معاملات را برای فروش کاملا هدایت شده شناسایی کنند.

چالش دیگری که تیم های فروش با آن روبرو هستند، تعیین قیمت ایده آل برای محصولات یا راه حل های جدید است، به ویژه محصولاتی که محصول مشابهی برای مقایسه در بازار ندارند یا شرایط بازار به شدت تغییر کرده است. شرکت ها در حال استفاده از تکنیک های جدید مانند data science هستند که داده های بازار و رقبا را در زمان واقعی با استراتژی های فروش برای بدست آوردن قیمت های بهینه بدست آورند.

بهینه سازی قیمت به طور مستقیم بر میزان رضایت مشتری تأثیر می گذارد. علاوه بر این، شما با استفاده از سیاست قیمت گذاری درست، نوع مشتریانی را که جذب می کنید، نحوه درک نام تجاری شما و البته میزان سود شما را تعیین می کند.

8. استفاده از  چت بات ها (Chatbots) به عنوان مسئول فروش

8. استفاده از  چت بات ها (Chatbots) به عنوان مسئول فروش

به نظر می رسد استفاده از ربات های الکترونیکی به جای فروشندگان، جالب ترین مورد استفاده از علم داده در فروش باشد. چت بات ها به اتوماسیون تعاملات با مشتریان کمک می کنند و زمان صرف شده برای حل مشکلات را کاهش می دهند.

چت بات های مدرن توسط الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات برای درک بهتر پیام های مشتریان توانمند می شوند. علاوه بر این، آنها قادر به مکالمه همزمان و ارسال صدها پیام در دقیقه هستند، بنابراین، کارایی ربات های فروش بسیار بالا است. در برخی موارد، ثابت شد که چت بات ها تجربه بهتری از مشتری را ارائه می دهند، زیرا بلافاصله سوالات را پردازش می کنند. در واقع، مزیت اصلی استخدام ربات فروش صرفه جویی در هزینه است.

9. اجرای واقعیت افزوده (Augmented Reality) (AR)

9. اجرای واقعیت افزوده (Augmented Reality) (AR)

واقعیت افزوده چشم انداز فوق العاده ای در زمینه پیاده سازی در صنعت فروش دارد. استفاده از واقعیت افزوده می تواند تجربه خرید واقع بینانه تری را به مشتریان ارائه دهد، خصوصاً وقتی صحبت از فروشگاه های آنلاین می شود.

اول از همه، واقعیت افزوده ممکن است برای بهبود جابجایی در میان محصولات و قفسه ها در مغازه های واقعی یا سیستم عامل های آنلاین استفاده شود. در مرحله دوم، در دسترس بودن اتاق های مجازی مناسب برای مشتریان می باشد که این موضوع، افراد فرصتی برای تعامل با کالاها پیدا می کنند که این امر شانس خرید آن را افزایش می دهد.

AR عناصر بازی سازی، سرگرمی، تجسم را در بر می گیرد. بنابراین، آخرین اما کمترین چیز این نیست که واقعیت افزوده احساسات روشن تر و تجربه خرید فراموش نشدنی را به مشتریان ارائه می دهد و تجربه هیجان انگیز جدید همیشه افراد را به خرید بیشتر برمی انگیزد.

نتیجه گیری

نتیجه گیری

بدون شک، علم داده اثرات مثبت خود را برای کلیه صنایع به همراه دارد. هر صنعتی می تواند از تصمیمات مبتنی بر داده، ساختار مناسب و بسیار دقیق بهره مند شود. با در نظر گرفتن تمام موارد ارائه شده در مقاله، صنعت فروش فعالانه از راه حل های علم داده در فروش برای منافع خود استفاده می کند.

نوآوری هایی که Data Science در فروش به ارمغان می آورد بیشتر تجربه مشتری را بهبود می بخشد و در نتیجه باعث افزایش فروش می شود. KPI فروش (شاخص های کلیدی عملکرد) و ROI (بازگشت سرمایه) نیز ممکن است با تلاش کمتری افزایش یابد. مطمئناً، برای دستیابی به این هدف، مقدار زیادی جمع آوری داده، پردازش، پاکسازی مورد نیاز است، اما قطعاً ارزش تلاش دارد.

هدف اگر برای بهبود تجربه مشتری باشد و هم برای کاهش هزینه های اضافی، رهبران مدرن فروش برای ادامه رقابت خود به داده ها و تجزیه و تحلیل آنها نیاز دارند. در همه صنایع و شرکت ها، استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (Big Data) است که باعث پیشی گرفتن شما از بقیه می شود.

 

منابع:

  1. www.gocatalant.com
  2. www.acuvate.com
  3. www.medium.com

 

چگونه آنالیز داده ها به پیشرفت کمپانی تولید خودرو نیسان کمک کرد؟

By |2021-08-18T14:20:13+04:306th مارس, 2021|Categories: علم داده, علم داده در صنایع|0 Comments

About the Author:

شخصی علاقمند و فعال در حوزه علم داده و شبیه سازی دینامیک مولکولی

Leave A Comment

Hi, welcome to Simulatoran
Send via WhatsApp