你的销售AI入门

Gartner高级咨询总监Greg Hessong表示:“人工智能有许多子领域，在不同的应用中经常相互重叠，目前还没有一个通用的定义。”“出于商业目的，人工智能是一种为特定用例设计的软件。它分析可用数据以获得理解，然后利用这种理解来帮助实现预期的业务成果。”

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传统上，人工智能是由基于规则的系统主导的，但随着它发展到可以解决更复杂的问题，机器学习(毫升)。有了机器学习，“告诉机器做什么”已经转变为“帮助机器学习做什么”。通过这种人工智能方法，机器能够重复地从数据中学习，识别模式并发现隐藏的见解，而无需明确编程。

人工智能的能力在销售中很常见

确定最适合销售组织的人工智能技术解决方案类型需要对其各种功能有基本的了解。在支持人工智能的销售技术解决方案中常见的是:

• 自然语言处理:NLP提供了人类和系统之间直观的通信形式。它被设计用来识别、阅读、解释、标记和生成自然语言，比如电子邮件和销售电话记录。它通常用于在没有人为干预的情况下将数据输入系统。销售电话分析、自动记录和虚拟代理是NLP的常见应用。
• 诊断分析:诊断分析分析数据集中变量之间的相关性，以发现它们之间存在的关系。捕获数据中变量之间已建立的关系可用于分析问题和用于销售目的的聚类数据，例如个性化、细分和分层。
• 预测分析:预测分析试图估计未来会发生什么。它通过确定影响某一特定结果的因素并了解它们是如何影响结果的来实现这一点。这种行为不同于诊断分析，后者只是试图解释为什么会发生某些事情。销售预测通常依赖于预测模型来为管道规划提供信息。
• 优化和规定性分析:当一个复杂的决策涉及到业务目标和约束之间的权衡时，这种形式的分析使用优化技术来规定最佳的行动方案。通常被称为推荐/下一个最佳行动系统，该功能可以识别并建议交叉销售和追加销售机会给销售人员和销售经理。
• 智能过程自动化(SPA):SPA与传统机器人过程自动化的不同之处在于可以自动化的任务的复杂性。使用ML, SPA功能可以自动执行需要复杂推理来处理的高阶任务。

通过了解常用的人工智能功能，cso将能够有效地评估拟议的人工智能技术的功能是否符合其预期用例”何松说。

小心陷阱

虽然人工智能可以改善业务成果，但要意识到常见的挑战——比如用例选择不佳、数据质量低、对员工技能提升关注不足——这些都可能阻碍成功实施。如果你负责投资人工智能，和/或实施和管理人工智能功能，你应该:

• 在准确理解人工智能当前能力的基础上，消除炒作，对人工智能投资设定现实的期望。
• 通过评估AI在组织独特需求的背景下如何以及在多大程度上改善目标销售结果，审查潜在AI用例的可行性。
• 通过专注于一组狭窄的明确定义的用例，提高用于培训人工智能工具的数据质量，帮助员工提高技能并在工作流程中采用人工智能，加强人工智能实施工作。