Отрасли не могут позволить себе игнорировать данные в то время, когда они имеют такое большое значение. Поиск инновационных методов использования данных в своих интересах — единственный вариант, который имеет для них смысл.

Вместе с другими отраслями сектор продаж принял эти фразы в качестве своего девиза. Есть много областей, где можно использовать науку о данных, поскольку атрибут повторяемости может определять сектор продаж. В целом наука о данных увеличивает продажи за счет роста, улучшений, эффективности и результативности. Таким образом, коллективная мечта всех, кто занимается продажами, — продавать больше с меньшими усилиями — становится реальностью благодаря использованию методов науки о данных.

Вот интересные примеры использования науки о данных в сфере продаж:

  • Анализ настроений клиентов

Одним из инструментов, который можно использовать, является анализ настроений клиентов, чтобы получить эмоциональный интеллект от общения. Благодаря этому нам легко понять эмоции и использовать эти знания на благо нашей компании.

Анализ тональности основан на алгоритмах анализа текста, которые изучают общее отношение к текстам, размещенным в социальных сетях, блогах или на веб-сайтах обзоров. Технологии автоматизированного анализа тональности позволяют мгновенно получать практические знания одним щелчком мыши. Эти методы подчеркивают основное значение замечаний, принимая во внимание соответствующие детали, эмоциональный контекст и консенсус. Интенсивность этих эмоций можно определить в дополнение к широкой классификации на положительные, отрицательные или нейтральные комментарии. Дополнительную информацию об анализе настроений и методах анализа текста см. в сертификационном курсе по науке о данных в Дубае.

Вы должны искать улучшения в отзывах клиентов. Использование технологий анализа настроений клиентов необходимо для понимания того, чего хотят клиенты, когда они этого хотят и почему они этого хотят.

  • Максимизация пожизненной ценности клиента (CLV)

Важнейшим показателем разумного выбора компании является пожизненная ценность клиента. Пожизненная ценность клиента (CLV) отражает доход, который клиент получает на протяжении всего периода взаимодействия с брендом. Знание ценности жизни ваших клиентов может помочь вам получить общее представление о будущих перспективах вашей компании. Здесь используются различные показатели, в том числе валовая прибыль, частота покупок, средняя стоимость заказа и т. д. Отслеживание изменений данных, их измерение, сравнение и вычисление полностью обрабатываются интеллектуальными алгоритмами.

Возможность максимизировать пожизненную ценность ваших клиентов становится возможной благодаря доступу ко всем этим переменным. Теперь у нас есть персональные предложения, информационный маркетинг и программы лояльности клиентов. Для того, чтобы поднять метрики, необходимы эти действия.

  • Прогноз будущих продаж

Для предприятий, занимающихся продажами, очень полезно прогнозировать будущие продажи. У продавцов есть запасы, которыми они должны разумно управлять. Если на складе слишком много одной вещи, может не хватить места для других вещей, и они могут быть вынуждены продать с убытком. С другой стороны, когда вещей не хватает, продажи падают. Они могут избежать этих проблем и сделать более разумный выбор, предсказывая будущие продажи.

Модель предсказания нуждается в конкретных данных. Сюда укладывается количество новых клиентов, количество потерянных клиентов, средний уровень продаж и сезонные тенденции. Кроме того, рекомендуется заранее определить предположения о продажах — изменяющиеся условия, которые могут существенно повлиять на продажи.

Алгоритмы прогнозирования продаж ищут тенденции в этих данных. Общие тенденции соглашений в конвейере оцениваются с использованием выявленных шаблонов для создания прогнозов с высокой степенью точности.

  • Рекомендации по перекрестным продажам

Предложения по перекрестным продажам помогают удерживать клиентов и продлевают продолжительность их взаимодействия с брендом. Технологии интеллектуальных данных позволяют настраивать персонализированные рекомендации, что оказалось мощной стратегией дополнительных продаж. Перекрестные продажи требуют предъявления дополнительного товара потребителю, который уже совершил покупку или планирует это сделать.

Программа анализирует данные о транзакциях продаж и генерирует правила, показывающие частоту, с которой продукты покупаются в комбинации. Работа Data Science заключается в использовании данных транзакций и CRM для создания фактических предложений. Эти алгоритмы помогают определить, можно ли объединять товары для продажи или размещать на одной странице каталога. Кроме того, кросс-продажи включают в себя продажи комплектов. По результатам анализа формируются упаковки уцененных товаров.

  • Оптимизация цен

Одной из самых сложных задач, с которыми мы когда-либо сталкивались, является определение правильной цены. И те, кто продает, и те, кто покупает, должны быть довольны ценой. Трудно достичь этого равновесия. Многие методы ценообразования могут быть применены к этому заданию.

Наука о данных вошла в процесс ценообразования и значительно расширила его. Помогают ли алгоритмы анализировать будущие рекламные акции и определять правильную цену?

Модели оптимизации цен анализируют колебания спроса в диапазоне цен в зависимости от производственных и складских затрат, чтобы определить подходящую цену. Тарифы для конкретных сегментов клиентов также настраиваются с использованием этих моделей.

Степень оптимизации цен напрямую влияет на уровень удовлетворенности потребителей. Кроме того, ваша ценовая стратегия определяет, каких клиентов вы привлечете, как люди будут смотреть на ваш бренд и сколько денег вы заработаете.

Внедрение дополненной реальности (AR)

Сектор продаж предлагает множество потенциальных приложений для дополненной реальности. Клиенты могут иметь гораздо более реалистичный опыт покупок благодаря использованию дополненной реальности, особенно когда речь идет об интернет-магазинах.

В реальных магазинах, а также на онлайн-платформах дополненная реальность может использоваться для облегчения навигации между полками и продуктами. Во-вторых, доступность онлайн-гримерок. Возможность для клиентов взаимодействовать с продуктом повышает вероятность того, что они его купят.

Заключение

Наука о данных, без сомнения, хорошо влияет на все виды бизнеса, в том числе и на продажи. Решения, основанные на данных, организованных и высокоточных, выгодны для любой отрасли. Учитывая все примеры в этой статье, становится ясно, что сектор продаж активно использует методы науки о данных с большим преимуществом.

Большинство улучшений клиентского опыта, которые наука о данных вносит в продажи, также увеличивают продажи. ROI и KPI продаж (ключевые показатели эффективности) можно улучшить с меньшими усилиями. Несомненно, для достижения этой цели потребуется собрать, обработать и очистить много данных, но эта работа того стоит. Кроме того, если вы занимаетесь продажами и хотите улучшить свои навыки, немедленно присоединяйтесь к курсу по науке о данных в Дубае!