Прогнозируйте спрос, тенденции рынка и поведение клиентов. Как использовать Data Science в продажах

За семь лет внедрения Data Sci­ence, Arti­fi­cial Intel­li­gence и Busi­ness Intel­li­gence систем в бизнес я понял, что возможности этих инструментов в продажах почти бесконечны. Работая с компаниями из США, Европы, Украины с оборотом более $22 млрд в год, мне удалось обеспечить средний рост оборота компаний на 20%. И это без увеличения штата сотрудников.

Data Science в продажах

Чтобы узнать, как Data Sci­ence влияет на продажи, обратимся к статистике. Согласно отчету McKinsey&Company, использование инструментов Data Sci­ence в продажах может снизить время продаж на 20–30% и повысить конверсию сделок на 10–20%. Кроме того, исследования Gart­ner показывают, что 55% компаний увеличили свою производительность после внедрения Data Sci­ence, что помогло им управлять продажами более эффективно.

С каждым годом анализ данных все сильнее влияет на продажи B2B и B2C по всему миру. Однако, в своей работе я был удивлен, как многие компании действуют вслепую, не используя аналитику данных.

Они пытаются угадать тенденции продаж и предсказать будущие результаты. Это очень рискованная стратегия работы, что приводит к неэффективному маркетингу и непониманию рынка.

За мою практику самые распространенные проблемы это:

• Убытки в продажах. Без анализа данных в вашей системе CRM может быть хаос. Это приведет к потерям клиентов и потенциальных продаж.
• Усложнение прогнозирования. Без анализа данных менеджер по продажам не получит полной информации о спросе, тенденциях рынка и поведении клиентов.
• Низкая конкурентоспособность. Менеджер по продажам, не использующий Data Sci­ence, теряет преимущества перед конкурентами, использующими технологию.
• Расходы на рекламу. Без анализа данных можно выбрать неудачную рекламную стратегию. А это гарантированный «слив бюджета» на ненужную и неэффективную рекламу.

Представители бизнеса, с которыми я общаюсь, не всегда понимают, как Data Sci­ence инструменты могут облегчить их жизнь. По данным Econ­sul­tan­cy, только 22% компаний считают, что их маркетинговая стратегия эффективно ориентирована на целевую аудиторию. Чрезвычайно низкие показатели, причина которых кроется в непонимании или нежелании использовать современные технологии.

В то время как по данным Gart­ner, внедрение Data Sci­ence и искусственного интеллекта в продажах может обеспечить рост производительности продавцов на 20% и даже больше. Все благодаря повышенному пониманию клиентов и улучшенной автоматизации процессов.

Компаниям не всегда удается принимать обоснованные решения из-за сложности в сборе и анализе больших объемов данных. Разногласия в прогнозах, необходимость повышения конверсии и удовлетворенности клиентов ставят под угрозу успешность работы команды по продажам.

Data Sci­ence решает эти проблемы и дает вам конкретные результаты. По исследованиям объединения McK­in­sey, компании, использующие аналитику данных и Data Sci­ence, имеют возможность увеличить свою доходность на 10% и более из-за оптимизации стратегий продаж и повышения точности предсказания спроса.

Пример Netflix

Одним из примеров использования Data Sci­ence в бизнесе для меня стал опыт общеизвестной стриминговой платформы Net­flix. Своим успехом эта компания обязана инструментам, которые повышают удовлетворенность пользователей и налаживают эффективное управление контентом. Net­flix использует аналитические модели для анализа большого объема данных о просмотрах, поведении пользователей и взаимодействии с контентом.

Один из примеров персонализированные рекомендации. Используя алгоритмы машинного обучения Net­flix анализирует данные, чтобы понять индивидуальные предпочтения пользователя. На основе этих данных, Net­flix разрабатывает специальный алгоритм, предлагающий пользователям персонализированные рекомендации, максимально удовлетворяющие их потребности.

Data Science для украинского бизнеса

Эти инструменты можно использовать для любого бизнеса. В моей практике был пример, когда за полгода удалось увеличить оборот продаж магазина одежды в 2,7 раза. И это без расширения штата маркетологов или дорогих рекламных кампаний только с помощью Data Sci­ence, Arti­fi­cial Intel­li­gence и Busi­ness Intel­li­gence.

Все начиналось с написания скрипта для сбора данных из Insta­gram о клиентах и ​​конкурентах. Созданный скрипт автоматически собрал базу данных из 100 тыс. профилей потенциальных клиентов. С помощью Data Sci­ence эти данные были быстро проанализированы и очищены.

Разработанная модель прогнозировала интересы и поведение клиентов, создав личный подход.

Мы выделили платежеспособных клиентов посредством анализа фотографий профилей, что повысило эффективность продаж.

Также была использована Busi­ness Intel­li­gence для анализа ключевых метрик и построения информационных панелей с визуальными отчетами. Постоянная поддержка и улучшение системы обеспечила рост среднего чека и оборота магазина.

Благодаря персонализированному подходу мы привлекли больше новых клиентов, а также увеличили лояльность и повторные покупки. Так же как и с Net­flix, успех был обеспечен точным определением потребностей и интересов клиентов и предоставлением им персонализированных рекомендаций. Ключ к этим результатам – Data Sci­ence.

Я уверен, что Data Sci­ence уже в скором будущем станет обязательным инструментом для успешных отделов продаж. Использование аналитических моделей и алгоритмов машинного обучения позволяет Head of Sales планировать, прогнозировать и оптимизировать стратегии по увеличению оборота, удовлетворенности клиентов и привлечению новых пользователей.

Мой личный опыт и опыт мировых компаний подтверждают, что Data Sci­ence может значительно улучшить эффективность департаментов продаж и обеспечить рост бизнеса.