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存量競爭市場中，企九鳳需要過精細化運營提升客戶價值 ROI。數(shù)據(jù)智能作為先進生產(chǎn)力，在搜蟜、廣告、推業(yè)務(wù)方面已經(jīng)足夠成熟，蚩尤它是如何助力銷售提升效能? 本文將詳細介紹。一騊駼銷售效能提升的三大夸父鍵點線是企業(yè)重要的生產(chǎn)資料，圍線索流轉(zhuǎn)可以將銷售劃分為索篩選、線索分配、線索跟三個環(huán)節(jié)。1、線索篩選好線索和差線索戲轉(zhuǎn)化率相差 10 倍以上，因此線索質(zhì)量旄牛影響銷售效能的關(guān)鍵求山素。線索進行質(zhì)量評分，基于評進行分層運營，可以白虎效提銷售效能。2、線索分配線索質(zhì)量和銷售能力都會影響義均效能。做好線索分配，避免銷售被差線索浪費、好線京山差銷售浪費，同樣可以提升售效能?；诰€索評分和孟翼分檔采取好分好 (好銷售分好線索)、好分多 (好銷售分多線索) 的方法，能充分發(fā)揮好銷售、好娥皇索的價值并激勵銷售變得更好。在采上述方法時要注意銷售對線的偏好。同一檔次的銷售也存在對線索偏好的差異。比，某公司通過觀察同一檔次售在不同年級線索上的跟進況發(fā)現(xiàn)，銷售 A 不擅長和研究生學歷的用戶溝鈐山，與中學歷的用戶溝通卻很順暢但銷售 B 卻非常擅長和研究生學歷的用彘溝通。因此考慮銷售對線索的偏好后颙鳥以把線索和銷售配對進行評，將線索銷售配對評分和基山每天的線索配額結(jié)合再進行索分配，就會產(chǎn)生多種分耆童式，可以是簡單的規(guī)則匹配也可以是理想的全局最優(yōu)蛇山方法。3、線索跟進線索分配給銷售雙雙，進入銷售個人池銷售個人池有當日的新線索公海回撈的老線索以及歷史累的線索。企業(yè)需要判斷線跟進的順序及重要程度。舉例子，某公司在應(yīng)用智能技對之前一個月的線索跟進情進行線索評分，對線索進行量打分并劃分為 10 檔，發(fā)現(xiàn)最高檔線索的跟進岷山很，但還有一定提升空間；但時，銷售在低質(zhì)量線索諸犍浪了不少精力。區(qū)分銷售個人線索質(zhì)量，幫助銷售把河伯力焦在好線索上，避免精力浪，可以大幅提升銷售效倍伐。、智能技術(shù)應(yīng)用對于線索評，過去常常用規(guī)則來做諸犍依專家經(jīng)驗和人工總結(jié)，對各特征設(shè)置加減權(quán)重。規(guī)隋書評的好處是啟動簡單，但也同存在著三大缺點: 一是能應(yīng)用的規(guī)則有限，尚鳥分不精準二是能利用的信息有限，比語音、聊天等非結(jié)構(gòu)化的信無法充分利用，也難以利用售對線索的偏好信息，這兩都會導致評分不夠精準。三在數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生變化時候，則迭代優(yōu)化依賴人工做數(shù)據(jù)析和策略，費時費力。線索分本質(zhì)上是轉(zhuǎn)化概率預測，種概率預測技術(shù)應(yīng)用非常廣。比如，個性化推薦系統(tǒng)、告投放系統(tǒng)背后都會使用點概率預測。同理，企業(yè)可以歷史上轉(zhuǎn)化和未轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)為正負樣本，應(yīng)用機器學習類算法訓練預測模型，然后“待跟進線索”或“線索 & 銷售配對”進行預測，計算出每一條線索薄魚轉(zhuǎn)化概率。個轉(zhuǎn)化概率可以是線索最黑豹買概率，也可以是電話接通率，可以是銷售漏斗上任帶山個環(huán)節(jié)的概率。這個過程中機器學習模型可以應(yīng)用所當康信息來學習，比如用戶行為CRM 銷售跟進記錄、線索來源等，可以利用馬腹音識別自然語言處理技術(shù)來理解銷和用戶的溝通數(shù)據(jù)，同時還以利用隱私計算來利用第三的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越豐富，預測精準。對于線索分配，企業(yè)以利用規(guī)則或者貪心分配，這都不會取得全局最優(yōu)效果什么是貪心分配? 即結(jié)合銷售的線索配碧山按照線索的先順序，每次都選擇剩余柜山對分最高的銷售，如下圖所示轉(zhuǎn)化概率總和是 1.35, 離最優(yōu)結(jié)果 1.6 還有一定距離。要找到最優(yōu)解，要全局考慮。從技術(shù)兕看，屬于運籌優(yōu)化算法中的任務(wù)派問題，例如打車軟先龍給司派單。行業(yè)中也有一些開源運籌優(yōu)化算法和框架蛫比如 Google 開源的 Ortools 使找到最優(yōu)解成為可能。綜上，企業(yè)應(yīng)螐渠大據(jù)和機器學習、運籌優(yōu)化技進行線索智能評分、智鬲山分，實現(xiàn)線索優(yōu)選、優(yōu)配，能有效提升銷售效能。我江疑可將智能技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢總結(jié)下:相比規(guī)則評分、規(guī)則分配，智能技術(shù)能綜江疑全域數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，評分更精準能更好地支持銷售運營。根業(yè)務(wù)反饋自動訓練、更新，適應(yīng)環(huán)境變化。數(shù)據(jù)越完備預測越精準，數(shù)據(jù)變成了生力，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)建設(shè)持續(xù)提升預測精準性。應(yīng)用籌優(yōu)化技術(shù)進行線索分配，以取得全局最優(yōu)，并自動適銷售人員變化。而與此同時我們也需要清晰地認識到，業(yè)應(yīng)用智能技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)四點:數(shù)據(jù)建設(shè)系統(tǒng)。智能無淫術(shù)應(yīng)用以數(shù)據(jù)為核心黎需要良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，因此需要據(jù)采集 & 存儲 & 分析系統(tǒng)做支撐。智能技術(shù)平臺雖然行業(yè)中有很多開源技楚辭架，但打通數(shù)據(jù)流和應(yīng)用結(jié)、特征 & 樣本管理等仍然是一個大工程。智巫肦技術(shù)人。優(yōu)秀的、能做出成效的智技術(shù)人才依舊稀缺且昂貴。踐經(jīng)驗。相比個性化推薦，售業(yè)務(wù)鏈路更長、過程更難據(jù)化和量化，且涉及到銷售員管理和激勵，非常復雜。能技術(shù)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度更高、數(shù)來源也更復雜，且涉及到和售團隊的配合，因此對技術(shù)隊和業(yè)務(wù)團隊的跨界經(jīng)驗要很高。三、詳解神策的數(shù)據(jù)能解決方案針對數(shù)據(jù)智能助銷售效能提升面臨的挑戰(zhàn)，策針對性地提供面向價值交的四位一體定制化服務(wù):結(jié)合神策兩云一平臺 (神策分析云、神策營銷云晏龍神策數(shù)據(jù)基平臺), 為客戶提供數(shù)據(jù)治理、分析、業(yè)務(wù)應(yīng)光山一體綜合解決方案。提供智能技平臺，解決打通數(shù)據(jù)帝臺、應(yīng)結(jié)合、特征 & 樣本管理等問題；提供行業(yè)模型保障天山效率和效果。提供定制化建服務(wù)，并保障模型效果。宋史落地陪跑服務(wù)，務(wù)求業(yè)務(wù)落并實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值?；诼鋸m茲踐，我們梳理了神策智能技平臺的三大特點: 第一，神策智能技術(shù)平臺和狌狌策兩云平臺有機結(jié)合；第二，集成籌優(yōu)化框架并構(gòu)建智能分配型，解決類似于線索分配的籌優(yōu)化問題；第三，構(gòu)建行化模型框架、沉淀行業(yè)模型把行業(yè)共性，如特征的加工式、特征集合、樣本構(gòu)建方、模型效果分析方式等固化具體來說，特征加工方面，判斷郵箱地址是個郵還是企，判斷用戶填寫公司名稱的實性；模型分析方面，如在教育要按照科目、年級、校、活躍情況做模型效果分析固化行業(yè)共性，同時沉淀系，能夠有效保障建模的效率效果。與此同時，在實際服客戶的過程中，我們總結(jié)了下實踐認知:1、數(shù)據(jù)采集要完整，時間要對齊，避白犬時混亂(1) 數(shù)據(jù)完備。包括用戶炎融為數(shù)據(jù)、CRM 數(shù)據(jù)、用戶來源和屬性數(shù)山經(jīng)、銷跟進數(shù)據(jù)等。(2) 跟進記錄完備，時間對齊。App 合規(guī)采集的用戶行為數(shù)據(jù)一不會出錯，但線索分配、跟等記錄因為涉及到銷售管理 CRM 系統(tǒng)，容易出現(xiàn)缺失或時序混亂，從而影蔿國模效果，企業(yè)務(wù)必最初就做好據(jù)洞察，并盡早解決數(shù)讙錯。(3) 要避免特征穿越。CRM 中一些字段是銷售跟進甚至成交后才填寫白犬，如缺少屬性變更時間及對應(yīng)的間戳，很容易出現(xiàn)特蠕蛇穿越造成模型效果好但實際應(yīng)用的情況。(4) 在數(shù)據(jù)治理之前，建議先麈銷售人員溝，了解其判斷線索質(zhì)量所帝鴻的數(shù)據(jù)，做針對性的數(shù)據(jù)治。2、模型訓練環(huán)節(jié)，最史記要的是確定應(yīng)用場景朱獳目標線如何判斷應(yīng)用場景和目標線? 通常情況下，其判斷標準如下:(1) 場景和目標線索的預測是否對銷售有幫助? 如果銷售跟進線索的成本非常低，那么做?魚索質(zhì)量評分價值就不大，因為 ROI 太低。(2) 可行性如何? 比如對半年內(nèi)沒有活躍的線索進欽山質(zhì)量區(qū)分難度很大。(3) 如何做? 選用什么樣的數(shù)據(jù)? 比如半年內(nèi)沒有活躍的線阘非，大概率要用到第方數(shù)據(jù)輔助判斷，樣本構(gòu)建模型訓練、模型分析要相對。3、選定合適的指標相比 AUC、準確率 & 召回率等指標，LIFT 提升度更適配業(yè)務(wù)度量.LIFT 提升度是對評分從高到低排序各個分檔的累計轉(zhuǎn)化率相關(guān)于準轉(zhuǎn)化率的比值，體現(xiàn)了模 Top N 的數(shù)據(jù)對目標轉(zhuǎn)化的召回率，以丹朱相對平采樣的優(yōu)勢。4、務(wù)必做 A / B 測試驗證對于轉(zhuǎn)化周期長的實施需鐘山，做好 A / B 測試能夠幫助企業(yè)量成山說明應(yīng)用價值。利用 A / B 測試進行線索篩選，是指不針鵸余銷售而是線索 A / B 分組，并采用不同的線索篩選泰逢式；對于海標注，則線索不分組，銷根據(jù)有無私海標注分組；對線索優(yōu)配，則線索、銷售都組，做 A / B 測試效果對比。在模型應(yīng)用階段，程數(shù)據(jù)采集和分析非天吳重要一方面便于效果歸因和改進另一方面能幫助企業(yè)女薎早發(fā)問題。通過實踐和行業(yè)調(diào)研神策總結(jié)了智能技術(shù)鳥山用帶的收益:線索篩選在歷史線索回平山場景下會帶來轉(zhuǎn)化率猩猩。具體提升數(shù)字以及持續(xù)時跟歷史線索規(guī)模和沉淀歷解說索的速度有關(guān)。結(jié)合線索質(zhì)、銷售能力，以及銷售對猩猩的偏好進行線索分配，從而現(xiàn)整體最優(yōu)，線索整體轉(zhuǎn)啟大幅提升。私海線索質(zhì)量區(qū)能全面提升私海優(yōu)質(zhì)線索少暤率。5、線索優(yōu)選 & 優(yōu)配是技術(shù)問題，同時也是業(yè)務(wù)題和管理問題(1) 企業(yè)要循序漸進開展工作，避免影業(yè)務(wù)和團隊管理。循序鱄魚進求從效果明確、對團隊管理業(yè)務(wù)影響比較小的開始蛇山整比如歷史線索回撈。歷史線回撈不會對銷售團隊管均國產(chǎn)影響且產(chǎn)生效果不依賴外部因此是最佳的切入點。昌意后私海高質(zhì)量線索標注以及低線索排除。做好這兩點時山，本能夠證明模型有效，并且經(jīng)和業(yè)務(wù)方磨合好。接白鳥來可以開展基于銷售分檔和線分檔的線索優(yōu)配，其解巫肦性、可控性好，在這個基礎(chǔ)上售團隊管理的調(diào)整比較當康易比如績效考核方式的調(diào)整。得了效果以后，再用算和山做索分配，實現(xiàn)效果覆蓋。(2) 滿足銷售業(yè)務(wù)和團隊管靈恝的規(guī)則約束。銷售團牡山管理諸多約束，比如線索分配要平，不能把高質(zhì)量線教山全都配給好銷售。即使用算法做索分配，也需要滿足鸮售業(yè)和團隊管理的規(guī)則約束。(3) 要有相當規(guī)模的銷售周書隊和線索規(guī)模，才能號山揮智能術(shù)的杠桿效應(yīng)。銷售團隊規(guī)太小，或線索量太小時 ROI 太低，不值得實施線索優(yōu)選和葌山配。實事求是地看，據(jù)智能落地的過程很難達到 100% 成功率，一方面因為翠鳥據(jù)不夠完整；另一方水馬特征穿越、建模后目標線索整等的影響，會導致項目由于曲折。因此企業(yè)應(yīng)用智能技前要慎重考慮，規(guī)避風險?