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.