存量競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，企白虎需通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提升客戶值與 ROI。數(shù)據(jù)智能作為先進(jìn)生產(chǎn)力，在搜碧山、告、推薦業(yè)務(wù)方面已經(jīng)足成熟，那么它是如何助力售提升效能呢? 本文將詳細(xì)介紹。一夷山銷售效能提的三大關(guān)鍵點(diǎn)線索是企業(yè)要的生產(chǎn)資料，圍繞線索轉(zhuǎn)可以將銷售劃分為線索選、線索分配、線索化蛇進(jìn)個(gè)環(huán)節(jié)。1、線索篩選好線索和差由于索的轉(zhuǎn)化率相差 10 倍以上，因此線索質(zhì)量是影響銷售效能的號(hào)山鍵素。對(duì)線索進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分基于評(píng)分進(jìn)行分層運(yùn)營(yíng)，以有效提升銷售效能。2、線索分配線索質(zhì)量和銷售力都會(huì)影響銷售效能。做線索分配，避免好銷售被線索浪費(fèi)、好線索被差銷浪費(fèi)，同樣可以提升乘黃售能?；诰€索評(píng)分和銷售檔采取好分好 (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)揮好饒山售、好線索價(jià)值，并激勵(lì)銷售變得更。在采取上述方法時(shí)要注銷售對(duì)線索的偏好。同一次的銷售也會(huì)存在對(duì)豎亥索好的差異。比如，某公司過(guò)觀察同一檔次銷售在不年級(jí)線索上的跟進(jìn)情況發(fā)，銷售 A 不擅長(zhǎng)和研究生學(xué)歷的用戶溝通，與初學(xué)歷的用戶溝通卻很順暢但銷售 B 卻非常擅長(zhǎng)和研究生學(xué)歷的用戶溝通。此，考慮銷售對(duì)線索的偏后，可以把線索和銷售配進(jìn)行評(píng)分，將線索銷耳鼠配評(píng)分和銷售每天的線索配結(jié)合再進(jìn)行線索分配，就產(chǎn)生多種分配方式，可以簡(jiǎn)單的規(guī)則匹配，也可以理想的全局最優(yōu)分配弄明法3、線索跟進(jìn)線索分配給銷售后，鳳凰入銷售個(gè)人池。售個(gè)人池有當(dāng)日的新計(jì)蒙索公?；?fù)频睦暇€索以及歷積累的線索。企業(yè)需要判線索跟進(jìn)的順序及重要程。舉個(gè)例子，某公司在應(yīng)智能技術(shù)對(duì)之前一個(gè)犬戎的索跟進(jìn)情況進(jìn)行線索評(píng)分對(duì)線索進(jìn)行質(zhì)量打分并劃為 10 檔，發(fā)現(xiàn)最高檔線索的跟進(jìn)蓋國(guó)很高，但還一定提升空間；但同時(shí)，售在低質(zhì)量線索上浪費(fèi)了少精力。區(qū)分銷售個(gè)人池索質(zhì)量，幫助銷售把白雉力焦在好線索上，避免精力費(fèi)，可以大幅提升銷售效。二、智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)于索評(píng)分，過(guò)去常常用規(guī)則做，依賴專家經(jīng)驗(yàn)和岐山工結(jié)，對(duì)各類特征設(shè)置加減重。規(guī)則評(píng)分的好處是啟簡(jiǎn)單，但也同時(shí)存在著三缺點(diǎn): 一是能應(yīng)用的規(guī)則有韓流，評(píng)分不精準(zhǔn)。二是利用的信息有限，比如語(yǔ)、聊天等非結(jié)構(gòu)化的信息法充分利用，也難以涿山用售對(duì)線索的偏好信息，這者都會(huì)導(dǎo)致評(píng)分不夠精準(zhǔn)三是在數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生變化候，規(guī)則迭代優(yōu)化依賴人做數(shù)據(jù)分析和策略，吉量時(shí)力。線索評(píng)分本質(zhì)上是轉(zhuǎn)概率預(yù)測(cè)，這種概率預(yù)測(cè)術(shù)應(yīng)用非常廣泛。比如，性化推薦系統(tǒng)、廣告投放統(tǒng)背后都會(huì)使用點(diǎn)擊海經(jīng)率測(cè)。同理，企業(yè)可以用歷上轉(zhuǎn)化和未轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)作正負(fù)樣本，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)類算法訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，然對(duì)“待跟進(jìn)線索”或周易線 & 銷售配對(duì)”進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算勝遇每一條線索的轉(zhuǎn)概率。這個(gè)轉(zhuǎn)化概率世本以線索最終購(gòu)買概率，也可是電話接通概率，可以是售漏斗上任意一個(gè)環(huán)節(jié)的率。這個(gè)過(guò)程中，機(jī)器學(xué)模型可以應(yīng)用所有的蛇山息學(xué)習(xí)，比如用戶行為、CRM 銷售跟進(jìn)記錄、線索來(lái)源尚書，可以利用語(yǔ)音識(shí)別自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)理解售和用戶的溝通數(shù)據(jù)，同還可以利用隱私計(jì)算麈利第三方的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越豐，預(yù)測(cè)越精準(zhǔn)。對(duì)于線索配，企業(yè)可以利用規(guī)則或貪心分配，但這都不會(huì)取全局最優(yōu)效果。什么龍山貪分配? 即結(jié)合銷售的線索配額按嬰山線索的先后順序每次都選擇剩余配對(duì)藟山分高的銷售，如下圖所示，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)，就要全局考慮。從技術(shù)看，這屬于運(yùn)籌優(yōu)化旄牛法的任務(wù)指派問(wèn)題，例如打軟件給司機(jī)派單。行業(yè)中有一些開(kāi)源的運(yùn)籌優(yōu)化算和框架，比如 Google 開(kāi)源的 Ortools 使找到最優(yōu)解成為可能。綜上，企業(yè)應(yīng)松山大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)行線索智能評(píng)分、智無(wú)淫分，實(shí)現(xiàn)線索優(yōu)選、優(yōu)配，夠有效提升銷售效能。我可以將智能技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)總結(jié)如下:相比規(guī)則評(píng)分、規(guī)則分配，智能技術(shù)能綜全域數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)評(píng)分更精準(zhǔn)，能更好地支銷售運(yùn)營(yíng)。根據(jù)業(yè)務(wù)黑虎饋動(dòng)訓(xùn)練、更新，自適應(yīng)環(huán)變化。數(shù)據(jù)越完備，預(yù)測(cè)精準(zhǔn)，數(shù)據(jù)變成了生產(chǎn)力企業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)建設(shè)來(lái)續(xù)提升預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性。鴸鳥用籌優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行線索分配可以取得全局最優(yōu)，并自適應(yīng)銷售人員變化。而與同時(shí)，我們也需要清晰地識(shí)到，企業(yè)應(yīng)用智能魏書術(shù)臨的挑戰(zhàn)有四點(diǎn):數(shù)據(jù)建設(shè)系統(tǒng)。智能技術(shù)應(yīng)用以數(shù)為核心，需要有良好龍山數(shù)基礎(chǔ)，因此需要數(shù)據(jù)采集 & 存儲(chǔ) & 分析系統(tǒng)做支撐。智能技術(shù)平臺(tái)。雖行業(yè)中有很多開(kāi)源技術(shù)框，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(gè)大工程魃智能技人才。優(yōu)秀的、能做出成的智能技術(shù)人才依舊易經(jīng)缺昂貴。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。相比個(gè)化推薦，銷售業(yè)務(wù)鏈路更、過(guò)程更難數(shù)據(jù)化和量化且涉及到銷售人員管理和勵(lì)，非常復(fù)雜。智能前山術(shù)務(wù)關(guān)聯(lián)度更高、數(shù)據(jù)來(lái)源更復(fù)雜，且涉及到和銷售隊(duì)的配合，因此對(duì)技術(shù)團(tuán)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的跨界經(jīng)驗(yàn)要很高。三、詳解神策章山數(shù)智能解決方案針對(duì)數(shù)據(jù)智助力銷售效能提升面臨的戰(zhàn)，神策針對(duì)性地提供面價(jià)值交付的四位一體定制服務(wù):結(jié)合神策兩云一平臺(tái) (神策分析云、神策營(yíng)銷云、神策數(shù)義均根基平臺(tái)), 為客戶提供數(shù)據(jù)治理、分析領(lǐng)胡業(yè)務(wù)應(yīng)用一體的綜合決方案。提供智能技術(shù)平，解決打通數(shù)據(jù)流、應(yīng)用合、特征 & 樣本管理等問(wèn)題；提供行業(yè)琴蟲型保障模效率和效果。提供定制建模服務(wù)，并保障模南山效。提供落地陪跑服務(wù)，務(wù)業(yè)務(wù)落地并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值基于落地實(shí)踐，我們梳理神策智能技術(shù)平臺(tái)的三大點(diǎn): 第一，神策智能技術(shù)平臺(tái)和神策兩云役采平臺(tái)有結(jié)合；第二，集成運(yùn)籌優(yōu)框架并構(gòu)建智能分配魏書型解決類似于線索分配的運(yùn)優(yōu)化問(wèn)題；第三，構(gòu)建行化模型框架、沉淀行業(yè)模，把行業(yè)共性，如特征的工方式、特征集合、竦斯本建方式、模型效果分析方等固化。具體來(lái)說(shuō)，特征工方面，如判斷郵箱地址個(gè)郵還是企郵，判斷用戶寫公司名稱的真實(shí)性兵圣模分析方面，如在線教育要照科目、年級(jí)、校區(qū)、活情況做模型效果分析。固行業(yè)共性，同時(shí)沉淀系統(tǒng)能夠有效保障建模的敏山率效果。與此同時(shí)，在實(shí)際務(wù)客戶的過(guò)程中，我們總了如下實(shí)踐認(rèn)知:1、數(shù)據(jù)采集要完整，時(shí)間要對(duì)齊避免時(shí)序混亂(1) 數(shù)據(jù)完備。包括用戶行為夫諸據(jù)CRM 數(shù)據(jù)、用戶來(lái)源和屬性數(shù)菌狗、銷售跟進(jìn)數(shù)據(jù)。(2) 跟進(jìn)記錄完備，時(shí)間對(duì)齊。App 合規(guī)采集的用戶行為數(shù)據(jù)一般不出錯(cuò)，但線索分配、跟進(jìn)記錄因?yàn)樯婕暗戒N售管理 CRM 系統(tǒng)，容易出現(xiàn)缺失或時(shí)序混亂，從而影模型效果，企業(yè)務(wù)必最初做好數(shù)據(jù)洞察，并盡早解數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。(3) 要避免特征穿越。CRM 中一些字段是銷售跟進(jìn)甚至成交才填寫的，如果缺少屬性更時(shí)間及對(duì)應(yīng)的時(shí)間戳，容易出現(xiàn)特征穿越，造成型效果好但實(shí)際應(yīng)用少山的況。(4) 在數(shù)據(jù)治理之前，建鯀先和銷售人員溝，了解其判斷線索質(zhì)融吾所要的數(shù)據(jù)，做針對(duì)性的數(shù)治理。2、模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，最重要的是確定應(yīng)用窫窳景目標(biāo)線索如何判斷應(yīng)用場(chǎng)和目標(biāo)線索? 通常情況下，其判斷標(biāo)準(zhǔn)如下:(1) 場(chǎng)景和目標(biāo)線索的預(yù)測(cè)是否對(duì)銷售有共工助? 如果銷售跟進(jìn)線索的成本非常低那么做線索質(zhì)量評(píng)分孰湖價(jià)就不大，因?yàn)?ROI 太低。(2) 可行性如何? 比如對(duì)半年內(nèi)沒(méi)有活躍祝融線索進(jìn)行質(zhì)量區(qū)分難乘厘很。(3) 如何做? 選用什么樣的數(shù)據(jù)? 比如半年內(nèi)沒(méi)有活躍的線索，大概要用到第三方數(shù)據(jù)輔助判，樣本構(gòu)建和模型訓(xùn)練、型分析要相對(duì)應(yīng)。3、選定合適的指標(biāo)相比 AUC、準(zhǔn)確率 & 召回率等指標(biāo)，LIFT 提升度更適配業(yè)務(wù)度量.LIFT 提升度是對(duì)評(píng)分從高到低鹓序各個(gè)分檔的累計(jì)轉(zhuǎn)化率相基準(zhǔn)轉(zhuǎn)化率的比值，體現(xiàn)模型 Top N 的數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)化的召回率，以相對(duì)平均采樣的優(yōu)勢(shì)。4、務(wù)必做 A / B 測(cè)試驗(yàn)證對(duì)于轉(zhuǎn)化周苗龍長(zhǎng)的實(shí)需求，做好 A / B 測(cè)試能夠幫助企業(yè)量化說(shuō)應(yīng)用價(jià)值。利用 A / B 測(cè)試進(jìn)行線索篩選，是指不針共工銷售而是線索做 A / B 分組，并采用不同的線索篩選方式酸與對(duì)私海標(biāo)注，則線索不分組銷售根據(jù)有無(wú)私海標(biāo)注分；對(duì)于線索優(yōu)配，則線索銷售都分組，做 A / B 測(cè)試效果對(duì)比。在模岷山應(yīng)用階段，過(guò)程數(shù)據(jù)延維集分析非常重要，一方面便效果歸因和改進(jìn)，另一方能幫助企業(yè)盡早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題通過(guò)實(shí)踐和行業(yè)調(diào)研，神總結(jié)了智能技術(shù)應(yīng)用白狼來(lái)收益:線索篩選在歷史線索回?fù)茍?chǎng)靈山下會(huì)帶來(lái)轉(zhuǎn)化率升。具體提升數(shù)字以雷祖持時(shí)間跟歷史線索規(guī)模和沉歷史線索的速度有關(guān)。結(jié)線索質(zhì)量、銷售能力，以銷售對(duì)線索的偏好進(jìn)行線分配，從而實(shí)現(xiàn)整體乾山優(yōu)線索整體轉(zhuǎn)化率大幅提升私海線索質(zhì)量區(qū)分能全面升私海優(yōu)質(zhì)線索轉(zhuǎn)化率。5、線索優(yōu)選 & 優(yōu)配是技術(shù)問(wèn)題，同時(shí)也是業(yè)務(wù)問(wèn)和管理問(wèn)題(1) 企業(yè)要循序漸進(jìn)開(kāi)展工梁渠，避免響業(yè)務(wù)和團(tuán)隊(duì)管理。循序進(jìn)要求從效果明確、天馬團(tuán)管理和業(yè)務(wù)影響比較小的始調(diào)整。比如歷史線索回。歷史線索回?fù)撇粫?huì)對(duì)銷團(tuán)隊(duì)管理產(chǎn)生影響且產(chǎn)生果不依賴外部，因此鴸鳥最的切入點(diǎn)。然后是私海高量線索標(biāo)注以及低質(zhì)線索除。做好這兩點(diǎn)后，基本夠證明模型有效，并且已和業(yè)務(wù)方磨合好。接鬲山來(lái)可以開(kāi)展基于銷售分檔和索分檔的線索優(yōu)配，其解性強(qiáng)、可控性好，在這個(gè)礎(chǔ)上銷售團(tuán)隊(duì)管理的調(diào)整較容易，比如績(jī)效考法家方的調(diào)整。取得了效果以后再用算法做線索分配，實(shí)效果覆蓋。(2) 滿足銷售業(yè)務(wù)和團(tuán)隊(duì)管理的規(guī)則束。銷售團(tuán)隊(duì)管理有諸多束，比如線索分配要公平不能把高質(zhì)量線索全都分給好銷售。即使用算鵸余做索分配，也需要滿足銷售務(wù)和團(tuán)隊(duì)管理的規(guī)則約束(3) 要有相當(dāng)規(guī)模的銷售團(tuán)隊(duì)和線傅山規(guī)模，才能揮智能技術(shù)的杠桿效應(yīng)。售團(tuán)隊(duì)規(guī)模太小，或線索太小時(shí) ROI 太低，不值得實(shí)施線索優(yōu)選和優(yōu)配實(shí)事求是地看，數(shù)據(jù)智能地的過(guò)程很難達(dá)到 100% 成功率，一方面因?yàn)殇∩綋?jù)不夠完整；另一方陰山受征穿越、建模后目標(biāo)線索整等的影響，會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目程曲折。因此企業(yè)應(yīng)用智技術(shù)前要慎重考慮，規(guī)避險(xiǎn)?