Прогнозуйте попит, тенденції ринку та поведінку клієнтів. Як використовувати Data Science у продажах

За сім років впровадження Data Science, Artificial Intelligence та Business Intelligence систем у бізнес я зрозумів, що можливості цих інструментів у продажах майже нескінченні. Працюючи з компаніями із США, Європи, України з оборотом понад $22 млрд на рік, мені вдалось забезпечити середнє зростання обороту компаній на 20%. І це без збільшення штату співробітників.

Data Science у продажах

Щоб дізнатися, як Data Science впливає на продажі, звернемося до статистики. За звітом McKinsey&Company, використання інструментів Data Science в продажах може знизити час продажу на 20-30% та підвищити конверсію угод на 10-20%. Крім того, дослідження Gartner показують, що 55% компаній збільшили свою продуктивність після впровадження Data Science, що допомогло їм керувати продажами більш ефективно.

З кожним роком аналіз даних все сильніше впливає на B2B та B2C продажі по всьому світу. Проте, у своїй роботі я був здивований, як багато компаній діють наосліп, не використовуючи аналітику даних.

Вони намагаються вгадати тенденції в продажах та передбачити майбутні результати. Це дуже ризикована стратегія роботи, що призводить до неефективного маркетингу та нерозуміння ринку.

За мою практику найпоширеніші проблеми це:

• Втрати в продажах. Без аналізу даних у вашій CRM системі може бути хаос. Це призведе до втрат клієнтів й потенційних продажів.
• Ускладнення прогнозування. Без аналізу даних менеджер з продажів не отримає повної інформації про попит, тенденції ринку та поведінку клієнтів.
• Низька конкурентоздатність. Менеджер з продажів, який не використовує Data Science, втрачає переваги перед конкурентами, які використовують технологію.
• Витрати на рекламу. Без аналізу даних можна обрати невдалу рекламну стратегію. А це гарантований «злив бюджету» на непотрібну та неефективну рекламу.

Представники бізнесу, із якими я спілкуюсь, не завжди мають чітке розуміння того, як Data Science інструменти можуть полегшити їх життя. За даними Econsultancy, лише 22% компаній вважають, що їхня маркетингова стратегія ефективно спрямована на цільову аудиторію. Надзвичайно низькі показники, причина яких криється в нерозумінні або небажанні використовувати сучасні технології.

В той час, як за даними Gartner, впровадження Data Science і штучного інтелекту в продажах, може забезпечити зростання продуктивності продавців на 20% та навіть більше. Все завдяки підвищеному розумінню клієнтів та покращеній автоматизації процесів.

Компаніям не завжди вдається приймати обґрунтовані рішення через складність у зборі та аналізі великих обсягів даних. Розбіжності у прогнозах, необхідність у підвищенні конверсії та задоволеності клієнтів ставлять під загрозу успішність роботи команди з продажів.

Data Science розв’язує ці проблеми та надає вам конкретні результати. За дослідженнями об’єднання McKinsey, компанії, які використовують аналітику даних і Data Science, мають можливість збільшити свою прибутковість на 10% і більше через оптимізацію стратегій продажу та підвищення точності передбачення попиту.

Приклад Netflix

Одним із показових прикладів використання Data Science в бізнесі для мене став досвід загальновідомої стримінгової платформи Netflix. Своїм успіхом ця компанія завдячує інструментам, які підвищують задоволеність користувачів і налагоджують ефективне управління контентом. Netflix використовує аналітичні моделі для аналізу великого обсягу даних про перегляди, поведінку користувачів і взаємодію з контентом.

Одним із прикладів є персоналізовані рекомендації. Використовуючи алгоритми машинного навчання, Netflix аналізує дані, щоб зрозуміти індивідуальні уподобання користувача. На основі цих даних, Netflix розробляє спеціальний алгоритм, що пропонує користувачам персоналізовані рекомендації, які максимально задовольняють їхні потреби.

Data Science для українського бізнесу

Ці інструменти можна використовувати для будь-якого бізнесу. В моїй практиці був приклад, коли за пів року вдалося збільшити оборот продажу магазину одягу у 2,7 раза. І це без розширення штату маркетологів чи дорогих рекламних кампаній, лише за допомогою Data Science, Artificial Intelligence та Business Intelligence.

Все починалось з написання скрипту для збору даних з Instagram про клієнтів та конкурентів. Створений скрипт автоматично зібрав базу даних із 100 тис. профілів потенційних клієнтів. За допомогою Data Science ці дані було швидко проаналізовано та очищено.

Розроблена модель прогнозувала інтереси та поведінку клієнтів, створивши індивідуальний підхід.

Ми виділили платоспроможних клієнтів за допомогою аналізу фотографій профілів, що підвищило ефективність продажів.

Також було використано Business Intelligence для аналізу ключових метрик і побудови інформаційних панелей з візуальними звітами. Постійне підтримання та покращення системи забезпечило зростання середнього чека та обороту магазину.

Завдяки персоналізованому підходу, ми залучили більше нових клієнтів, а також збільшити лояльність і повторні покупки. Так само як з Netflix, успіх був забезпечений точним визначенням потреб та інтересів клієнтів і наданням їм персоналізованих рекомендацій. Ключ до цих результатів – Data Science.

Я впевнений, що Data Science вже у недалекому майбутньому стане обов’язковим інструментом для успішних відділів продажів. Використання аналітичних моделей та алгоритмів машинного навчання дозволяє Head of Sales планувати, прогнозувати та оптимізувати стратегії для збільшення обороту, задоволеності клієнтів та залученості нових користувачів.

Мій особистий досвід та досвід світових компаній підтверджує, що Data Science може значно покращити ефективність департаментів продажів та забезпечити зростання бізнесу.