Trí tuệ nhân tạo cho quản lý bán hàng

Định nghĩa, trường hợp sử dụng kinh doanh và phương pháp khoa học dữ liệu cho mọi người

Khoa học dữ liệu là một chủ đề phổ biến với Người quản lý bán hàng, Nhà tiếp thị kỹ thuật số và Người quản lý sản phẩm, nhưng nó đã được giới thiệu trước đây. Sau Thế chiến II, vào những năm 1950, các Nhà tâm lý học lâm sàng, Nhà kinh tế lượng và Nhà thống kê đã thành lập Khoa học tiếp thị như tiền thân của Khoa học dữ liệu ngày nay để nghiên cứu Khoa học hành vi của người tiêu dùng. Các nhà sản xuất ô tô, sản xuất dầu mỏ và các công ty có vị trí thống lĩnh khác đã giới thiệu các Phương pháp khoa học để ra quyết định phát triển kinh doanh. Phân tích tình cảm của khách hàng, xu hướng mua mô hình và dự báo khối lượng bán hàng chỉ là một số chủ đề đã được phân tích và tranh luận trong hơn nửa thế kỷ. Dưới đây, tôi phác thảo cách Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện các quyết định Quản lý bán hàng.

Trí tuệ nhân tạo là khi một thứ gì đó phi sinh học hoạt động một cách sinh học. Một Giám đốc bán hàng dày dạn kinh nghiệm dự đoán về mặt khái niệm khối lượng bán hàng của tháng hoặc quý tiếp theo như một ví dụ sinh học và phân tích của họ đã được thay thế phi sinh học bằng Mô hình Máy học chính xác hơn. Học máy , với tư cách là một tập hợp con của AI, là một chương trình phần mềm xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định lặp đi lặp lại mà không cần lập trình bổ sung, nhưng nó bắt nguồn từ Học tập thống kê vào những năm 1990. Nhiều thập kỷ trước, với sức mạnh tính toán ít hơn và ít dữ liệu sẵn có hơn, đã có Thống kê cổ điển, sử dụng cả mô hình hồi quy tuyến tính và logistic, chủ yếu xác định Khoa học tiếp thị.

Ngày nay, với nhiều dữ liệu hơn về số lượng, các loại dữ liệu khác nhau và nhiều khả năng tính toán hơn, Machine Learning đã phát triển Phân tích Dự đoán về Học có Giám sát , Phân tích Mô tả về Học không Giám sát và Khoa học Hành vi của Học Tăng cường , cả ba đều có thể được mở rộng vào Học sâu . Hơn nữa, các nhóm dữ liệu cho Bán hàng đã tham gia nhiều lần trong nhiều thập kỷ khi Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu hợp tác với nhau.

Mỗi tổ chức là khác nhau, vì dữ liệu bán hàng của nó có thể thay đổi đáng kể. Các giao dịch bán hàng liên tục tìm kiếm sự thúc đẩy mạnh mẽ để đạt được tỷ suất lợi nhuận cao hơn. . . cho một thợ săn trò chơi lớn chỉ vì một lần bán hàng làm thay đổi vĩnh viễn bảng cân đối kế toán của một công ty trong một hoặc hai năm. Giống như các đặc điểm dữ liệu có thể khác nhau, các loại mô hình cũng vậy, hiện có hàng chục loại trong Khoa học dữ liệu. Có rất nhiều trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu trong kinh doanh để quản lý bán hàng , nhưng đây là danh sách ngắn gồm mười trường hợp.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về infographics ở trên, vui lòng liên hệ với tôi.

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