深度學習是人工智能最有效的方法之一 在商業(yè)領域中繼續(xù)受到關注

人工智能正在蓬勃發(fā)展：Salesforce的“ 2018年銷售狀況”報告發(fā)現，銷售主管預測，到2020年，人工智能的使用 將增長155%。

Gartner 預測，到2023年，人工智能和深度學習將 司空見慣，主要是作為加速數據科學的一種手段。這將對銷售產生巨大影響，因此對于銷售主管而言，基本熟悉這些方法至關重要。

深度學習 是一種方法，通過這種方法，機器可以分析大量數據以找到人類難以找到的模式。深度知識是機器學習的一個子類別， 它通過應用多層分析來查找數據中的模式，這些分析可以提供隱藏的見解，從而可以幫助人們做出更好的決策。

深度學習的優(yōu)勢之一是，它不需要所有偶然性的預期。您可以使學習軟件自動從數據中提取特征，而不是嘗試對要查找的特定屬性進行編程。

例如，如果您喂入貓的系統(tǒng)圖像，深度學習軟件將隨著時間的推移將圖像分解為特定的成分，例如顏色，邊緣和對比度。最后，它確定：這是貓的圖像嗎?在諸如深度學習之類的方法出現之前，對于我們最有影響力的計算機程序來說，這幾乎是不可能的。

雖然貓的形象與銷售組織無關，但在數據中尋找模式卻是重要的。例如，您可以向深度學習算法提供所有促成銷售的因素：正在轉化的銷售線索，交易規(guī)?；蜾N售團隊的典型互動。從這些數據點來看，深度學習可以提取關鍵見解，例如識別潛在的良好客戶或銷售人員。

此類見解與銷售成果息息相關。Salesforce的2018年報告顯示，高績效人員根據數據分析對銷售線索進行優(yōu)先排序是成功的銷售人員的1.6倍。

盡管深度學習對銷售有很大的希望，但深度學習足夠新，以至于難以實施并知道要牢記哪些問題。因此，讓我們看一下要為銷售團隊實現深度學習時要考慮的幾個關鍵點。

1.建立可預測的，價值驅動的渠道。

當您希望提取特定的，可衡量的見解時，深度學習最有用。一個重要的因素是客戶的期望值，這與客戶(個人或機構)成為客戶的可能性以及產生的收益有關。例如，有20%的可能性購買50,000美元的客戶的預期價值為10,000美元。

傳統(tǒng)系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)是，通常很難計算期望值，因為太多的信息無法考慮到基于啟發(fā)式的老式方法無法很好地應對。位置，季節(jié)，收入，員工人數，公司結構，購買歷史記錄以及其他變量等因素通?？梢杂脧碗s的方式來確定預期價值。

但是，這種數據集是深度學習可以成功的地方。它允許用戶建立考慮所有這些因素的模型，并更加準確地計算期望值。使用這些可行的模型，銷售主管可以將合適的銷售團隊成員分配給合適的客戶，并最大限度地提高收入。

2.創(chuàng)建公平的，數據驅動的地區(qū)。

深度學習特別擅長構建數據驅動的 銷售 區(qū)域?；跇藴实乩韰^(qū)域的銷售區(qū)域很方便，但很少能從數據中獲得足夠的信息。但是深度學習模型可以幫助雕刻一個在預期價值方面最有意義的銷售領域。

這是因為，如果您知道某個特定區(qū)域可能對您的業(yè)務來說有多大價值，那么更有效地應用資源會容易得多。您可能會發(fā)現，您的銷售地區(qū)地圖在地理位置上沒有多大意義，但對您的銷售團隊而言具有最高的價值。知道洞察力得到深入學習分析的支持，還可以增強銷售人員的能力，并使他們有信心在最佳位置尋求銷售。

3.從您的銷售和martech堆棧中獲得ROI 。

許多對深度學習感興趣的公司都猶豫不決，因為要找出實現它的最佳方法是一項挑戰(zhàn)。幸運的是，多家供應商都提供了AI即服務解決方案，可以將其插入您現有的銷售和營銷自動化系統(tǒng)中。這將為您的數據團隊免去從頭開始構建深度學習系統(tǒng)所帶來的困難。這些不僅包括花費在開發(fā)和調試上的年數，還包括支付昂貴的費用，這些費用包括聘請經驗豐富的深度學習工程師以及隨著業(yè)務增長而管理這些系統(tǒng)。由于這些原因，第三方選擇權可能對許多公司都具有吸引力。

為了選擇合適的解決方案，重要的是要了解數據集的外觀以及如何有效利用這些數據。

深度學習最適合大型數據集，并且至關重要的是，您必須有資源來“清理”任何無關的數據點或重大不準確的數據。

為了確保成功，您應該在開始使用供應商解決方案來開發(fā)深度學習模型之前進行一些準備。

深度學習具有改變銷售的潛力，這可以帶來更多的收入，更滿意的客戶以及強大的銷售團隊。但是，要從深度學習解決方案中獲得全部價值，當數據表明銷售團隊的運作方式發(fā)生必要的變化時，仔細準備并保持開放的態(tài)度非常重要。

進行這種過渡的公司將處于有利位置，可以在明天的市場中競爭。隨著銷售的增長和公司規(guī)模的擴大，深度學習將繼續(xù)具有高度的適應性，并加快您的發(fā)展速度。