你的销售AI入门

Gartner咨询高级总监Greg Hessong表示:“人工智能有许多子领域，它们在不同的应用中经常相互重叠，一个通用的定义尚未被接受。”“就商业目的而言，AI是一种针对特定用例设计的软件。它分析可用数据以获得理解，然后利用这种理解帮助实现预期的业务结果。”

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传统上，人工智能由基于规则的系统主导，但随着它进化到处理更复杂的问题，机器学习(毫升)。有了ML，“告诉机器该做什么”已经转变为“帮助机器学习该做什么”。有了这种人工智能方法，机器就能够不断地从数据中学习，识别模式并发现隐藏的见解，而无需明确地编写这样的程序。

销售中常见的人工智能能力

要确定最适合销售组织的AI技术解决方案类型，需要对其各种功能有基本的了解。在人工智能销售技术解决方案中常见的有:

• 自然语言处理:NLP提供了人类与系统之间的直观交流形式。它被设计用来识别、阅读、解释、标记和生成自然语言，如电子邮件和销售电话记录。它通常用于在不需要人工干预的情况下将数据输入系统。销售电话分析、自动笔记和虚拟代理都是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，以找到它们之间存在的关系。捕获数据中所建立的变量之间的关系可用于分析问题和针对销售目的的聚类数据，例如个性化、细分和分层。
• 预测分析:预测分析试图预测未来会发生什么。它通过确定影响给定结果的因素并了解它们是如何影响的来实现这一点。这种行为与诊断分析不同，诊断分析只是试图解释某事发生的原因。销售预测通常依靠预测模型来为管道规划提供信息。
• 优化和规定性分析:当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路线。通常被称为推荐/下一个最佳行动系统，该功能可以识别并向卖家和销售经理建议帐户中的交叉销售和向上销售机会。
• 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自动化的任务的复杂性。使用ML, SPA功能可以自动化处理需要复杂推理的高阶任务。

“通过了解通常利用的人工智能能力，公民社会组织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”,Hessong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——例如糟糕的用例选择、低数据质量和对员工技能提高不够重视——这可能阻碍成功实施。如果你负责投资人工智能，和/或实施和管理人工智能能力，你应该:

• 在正确理解人工智能当前能力的基础上，减少炒作，为人工智能投资设定现实的预期。
• 通过评估AI如何以及在多大程度上提高组织独特需求背景下的目标销售结果，审查潜在AI用例的可行性。
• 通过专注于一组明确定义的用例，提高用于培训AI工具的数据质量，帮助员工提高技能并在工作流程中采用AI，加强AI实施工作。