L'intelligence artificielle pour la gestion des ventes

Définitions, cas d'utilisation métier et méthodes de science des données pour tous

La science des données est un sujet populaire auprès des directeurs des ventes, des spécialistes du marketing numérique et des chefs de produit, mais il a été introduit précédemment. Après la Seconde Guerre mondiale, dans les années 1950, des psychologues cliniciens, des économètres et des statisticiens ont formé la science du marketing en tant que précurseur de la science des données d'aujourd'hui pour étudier la science du comportement des consommateurs. Les fabricants de voitures, les producteurs de pétrole et d'autres entreprises en position dominante ont introduit des méthodes scientifiques dans la prise de décision en matière de développement commercial. L'analyse du sentiment client, la modélisation de la propension à acheter et la prévision du volume des ventes ne sont que quelques sujets analysés et débattus depuis plus d'un demi-siècle. Ci-dessous, je décris comment l'intelligence artificielle peut améliorer les décisions de gestion des ventes.

L'intelligence artificielle, c'est quand quelque chose de non biologique se comporte biologiquement. Un directeur des ventes chevronné prévoit conceptuellement le volume des ventes du mois ou du trimestre suivant à titre d'exemple biologique et fait remplacer son analyse non biologique par un modèle d'apprentissage automatique plus précis. L'apprentissage automatique , en tant que sous-ensemble de l'IA, est un logiciel qui traite les données et prend des décisions de manière répétée sans programmation supplémentaire, mais il est issu de l'apprentissage statistique dans les années 1990. Des décennies auparavant, avec moins de puissance de calcul et beaucoup moins de disponibilité des données, il y avait les statistiques classiques, qui utilisaient à la fois des modèles de régression linéaire et logistique qui définissaient principalement la science du marketing.

Aujourd'hui, avec beaucoup plus de données en quantité, des types de données variables et beaucoup plus de puissance de calcul, Machine Learning a développé l'analyse prédictive de l'apprentissage supervisé , l'analyse descriptive de l' apprentissage non supervisé et la science comportementale de l' apprentissage par renforcement , qui peuvent toutes trois être étendues. dans l'apprentissage en profondeur . De plus, les équipes de données pour les ventes se sont impliquées à plusieurs reprises au cours des décennies lorsque les analystes de données et les scientifiques de données ont uni leurs forces.

Chaque organisation est différente, car ses données de vente peuvent varier considérablement. Les transactions de vente continues recherchent une poussée d'ampleur vers des marges bénéficiaires plus élevées. . . à un chasseur de gros gibier pour une seule vente qui modifie définitivement le bilan d'une entreprise pendant un an ou deux. Tout comme les caractéristiques des données peuvent varier, il en va de même pour les types de modèles, qui se comptent par dizaines en Data Science aujourd'hui. Il existe de nombreux cas d'utilisation commerciale de la science des données pour la gestion des ventes , mais en voici une courte liste de dix.

Si vous avez des questions sur les infographies ci-dessus, n'hésitez pas à me contacter.

https://www.linkedin.com/in/john-t-foxworthy-ms-data-science-1718073/