摘要：機器學(xué)習(xí)的種方式正在徹底改變根據(jù)文章，采用人工智能的銷售團隊發(fā)現(xiàn)銷售線索和預(yù)約數(shù)量增加了以上，成本減少了，呼叫時間減少了。預(yù)測對新產(chǎn)品和服務(wù)的需求是一個領(lǐng)域，在這個領(lǐng)域中，人工智能和機器學(xué)習(xí)正在降低投資于新產(chǎn)品全新銷售策略的風(fēng)險。

人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)顯示出減少最耗時的手動任務(wù)的潛力，這些任務(wù)可使銷售團隊避免花費更多時間。與客戶。通過預(yù)測性分析實現(xiàn)基于客戶的營銷支持自動化，并支持以客戶為中心的研究、預(yù)測、報告和建議最先向上銷售的客戶都是將銷售團隊從手動密集型任務(wù)中解放出來的所有技術(shù)。

The race for sales focused ai and?；machine learning patents is on

CRM and configure，pRice Quote（CPQ）提供商繼續(xù)開發(fā)和微調(diào)其數(shù)字助理，這些助理專門設(shè)計用于幫助銷售團隊從人工智能和機器學(xué)習(xí)中獲得最大價值。支持.

Salesforce and Other Enterprise Software Companies Continue to Aggressive Investment in Research Development（R D）。在截至2018年10月31日的9個月內(nèi)，Salesforce花費了13億美元，占總收入的14%，相比之下，為11億美元或總收入的15%，在一年前的同一時期內(nèi)，增加了2.11億美元。

The race for ai and machine learning patents that streamline selling is getting more competitive every month.預(yù)計以銷售為中心的人工智能和機器學(xué)習(xí)專利競賽將在2019年蓬勃發(fā)展。國家經(jīng)濟研究局（National Bureau of Economic Research）去年7月在題為“機器學(xué)習(xí)專利”的研究中發(fā)現(xiàn)，自2010年以來，機器學(xué)習(xí)專利的數(shù)量呈指數(shù)增長，而微軟在2000年至2015年期間擁有的專利數(shù)量最多。利用上個月發(fā)布的專利分析和IP，該研究依賴于對機器學(xué)習(xí)專利的創(chuàng)建者和所有者進行排名，揭示了微軟和字母表在今天占據(jù)主導(dǎo)地位。Salesforce每年在研發(fā)方面的投資超過10億美元，反映了專利和知識產(chǎn)權(quán)競爭的激烈程度。

10種方法機器學(xué)習(xí)正在革新銷售，這是由專利的激增以及人工智能和機器學(xué)習(xí)代碼集成到CRM、CPQ、客戶服務(wù)、預(yù)測分析和各種各樣的銷售E推動的。nablement應(yīng)用程序、用例在今天非常流行。下面介紹了機器學(xué)習(xí)在當(dāng)今銷售中最具革命性的十種方式：

ai和機器學(xué)習(xí)技術(shù)擅長模式識別，使銷售團隊能夠通過將數(shù)據(jù)配置文件與其最有價值的客戶相匹配來找到最有潛力的新潛在客戶

nectly all ai-enabled crm applications are providing the abili定義一系列屬性、特征及其特定值，以確定最高的潛在前景。使用此方法選擇和排列新潛在客戶的優(yōu)先級每年可節(jié)省銷售團隊數(shù)千小時。

基于人工智能和機器學(xué)習(xí)算法的銷售線索評分和培育有助于指導(dǎo)銷售和市場營銷團隊將市場營銷合格的銷售線索（MQL）轉(zhuǎn)變?yōu)殇N售合格的銷售線索（SQL），在流程中加強銷售渠道

銷售和市場營銷之間最重要的合作領(lǐng)域是引導(dǎo)潛在客戶通過銷售渠道的培育策略。人工智能和機器學(xué)習(xí)通過第三方數(shù)據(jù)、活動和網(wǎng)站上的潛在客戶活動以及之前與銷售人員的對話豐富了協(xié)作。銷售線索評分和培育嚴重依賴于自然語言生成（NLG）和自然語言處理（NLP），以幫助提高每個銷售線索的評分。

在單臺機器學(xué)習(xí)模型中結(jié)合歷史銷售、定價和購買數(shù)據(jù)，可提高銷售預(yù)測的準確性和規(guī)模

將每個客戶的固有差異考慮在內(nèi)G在他們過去的歷史和產(chǎn)品和服務(wù)購買周期中，準確預(yù)測他們未來的購買水平是非常寶貴的。集成到CRM、銷售管理和銷售計劃應(yīng)用程序中的人工智能和機器學(xué)習(xí)算法可以解釋預(yù)測的變化，前提是它們具有可用的數(shù)據(jù)。預(yù)測對新產(chǎn)品和服務(wù)的需求是一個領(lǐng)域，在這個領(lǐng)域中，人工智能和機器學(xué)習(xí)正在降低投資于新產(chǎn)品全新銷售策略的風(fēng)險。

了解給定客戶的流失傾向與更新傾向?qū)τ谔岣呖蛻艚K身價值是非常有價值的。

分析一系列不同的因素以了解客戶將流失或離開，而那些將更新的是最有價值的洞察人工智能和機器學(xué)習(xí)今天正在交付。能夠為公司的每一位客戶完成客戶終身價值分析，為客戶關(guān)系的健康與需要關(guān)注的客戶關(guān)系提供了一個優(yōu)先路線圖。許多公司使用客戶終身價值分析作為每月審查的客戶健康評分的代理。

了解策略、技術(shù)和時間管理接近銷售人員最依賴的前10%以超越配額，并根據(jù)人工智能驅(qū)動的洞察在銷售團隊中擴展這些實踐

All Sales M管理者和領(lǐng)導(dǎo)者經(jīng)常會想到這一點，尤其是在績效水平差異很大的銷售團隊中。了解最有成就的銷售人員的能力，然后有選擇地招募那些具有可比能力的銷售團隊候選人，從而產(chǎn)生可靠的結(jié)果。將人工智能應(yīng)用于人才管理領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者包括：誰的人才管理方法是優(yōu)化招聘和管理員工潛力的每個階段。Guided Selling is progress progress faily from a personalisation driven selling strategy to one that capitalized on data-driven insidences，further revolating基于人工智能和機器學(xué)習(xí)的引導(dǎo)銷售是基于規(guī)定的分析，它向銷售人員提供建議，以提供哪些產(chǎn)品、服務(wù)和捆綁包的價格。62%的業(yè)績最高的銷售人員預(yù)測，引導(dǎo)銷售采用將根據(jù)其能力加快按價值排列潛在機會，并根據(jù)最新情況建議下一步措施。

通過使用人工智能和機器學(xué)習(xí)來分析領(lǐng)導(dǎo)的最有效的行動和行為來提高銷售團隊的生產(chǎn)力對于更封閉的銷售，人工智能和基于機器學(xué)習(xí)的銷售聯(lián)系和客戶預(yù)測分析將考慮與客戶的所有聯(lián)系來源，并確定哪一個最有效。了解哪些行動和行為與最高成交率相關(guān)，銷售經(jīng)理可以利用這些洞察將其銷售團隊擴展到更高的績效。

銷售和市場營銷部門能夠更好地定義價格優(yōu)化策略，使用所有可用的數(shù)據(jù)分析使用人工智能和機器學(xué)習(xí)算法

Pricing Continues to be大多數(shù)銷售和營銷團隊都是通過嘗試和錯誤來學(xué)習(xí)的。能夠分析定價數(shù)據(jù)、采購歷史記錄、折扣、參與的促銷計劃以及許多其他因素，人工智能和機器學(xué)習(xí)可以計算給定客戶的價格彈性，使優(yōu)化后的價格更容易實現(xiàn)。

個性化銷售和營銷內(nèi)容，將潛在客戶從MQLS移動到SQLS由于人工智能和機器學(xué)習(xí)，市場營銷自動化應(yīng)用程序（包括許多其他應(yīng)用程序）得以持續(xù)改進，多年來已能夠定義在給定時間向給定的潛在客戶呈現(xiàn)哪些內(nèi)容資產(chǎn)。改變的是內(nèi)容本身的互動性和個性化。結(jié)合分析、個性化和機器學(xué)習(xí)，市場營銷自動化應(yīng)用程序現(xiàn)在能夠定制推動業(yè)務(wù)機會向前發(fā)展的內(nèi)容和資產(chǎn)。

解決銷售工程計劃、銷售支持以及為最具價值的客戶投入最大時間的許多挑戰(zhàn)正在得到解決。通過機器學(xué)習(xí)，CRM應(yīng)用程序（包括Salesforce）可以根據(jù)潛在銷售的價值以及銷售線索的強度（基于其線索得分）來定義銷售人員的時間表。人工智能和機器學(xué)習(xí)優(yōu)化了銷售人員的時間，這樣他們就可以從一次客戶會議轉(zhuǎn)到下一次客戶會議，將時間投入到最有價值的潛在客戶身上。

，感興趣的是聆聽行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者討論類似這樣的主題并分享他們的用例？與即將在硅谷、倫敦和阿姆斯特丹舉辦的展會一起參加共同舉辦的活動，了解更多信息。與合作，這樣您就可以在一個地方探索企業(yè)技術(shù)的未來。

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