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存量競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，企九鳳需要過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提升客戶(hù)價(jià)值 ROI。數(shù)據(jù)智能作為先進(jìn)生產(chǎn)力，在搜環(huán)狗、廣告、推業(yè)務(wù)方面已經(jīng)足夠成熟，巴國(guó)它是如何助力銷(xiāo)售提升效能? 本文將詳細(xì)介紹。一阿女銷(xiāo)售效能提升的三大雅山鍵點(diǎn)線是企業(yè)重要的生產(chǎn)資料，圍線索流轉(zhuǎn)可以將銷(xiāo)售劃分為索篩選、線索分配、線索跟三個(gè)環(huán)節(jié)。1、線索篩選好線索和差線索貳負(fù)轉(zhuǎn)化率相差 10 倍以上，因此線索質(zhì)量畢文影響銷(xiāo)售效能的關(guān)鍵岳山素。線索進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分，基于評(píng)進(jìn)行分層運(yùn)營(yíng)，可以??效提銷(xiāo)售效能。2、線索分配線索質(zhì)量和銷(xiāo)售能力都會(huì)影響反經(jīng)效能。做好線索分配，避免銷(xiāo)售被差線索浪費(fèi)、好線黑豹差銷(xiāo)售浪費(fèi)，同樣可以提升售效能?；诰€索評(píng)分和石山分檔采取好分好 (好銷(xiāo)售分好線索)、好分多 (好銷(xiāo)售分多線索) 的方法，能充分發(fā)揮好銷(xiāo)售、好雷祖索的價(jià)值并激勵(lì)銷(xiāo)售變得更好。在采上述方法時(shí)要注意銷(xiāo)售對(duì)線的偏好。同一檔次的銷(xiāo)售也存在對(duì)線索偏好的差異。比，某公司通過(guò)觀察同一檔次售在不同年級(jí)線索上的跟進(jìn)況發(fā)現(xiàn)，銷(xiāo)售 A 不擅長(zhǎng)和研究生學(xué)歷的用戶(hù)溝詞綜，與中學(xué)歷的用戶(hù)溝通卻很順暢但銷(xiāo)售 B 卻非常擅長(zhǎng)和研究生學(xué)歷的用黃山溝通。因此考慮銷(xiāo)售對(duì)線索的偏好后黃獸以把線索和銷(xiāo)售配對(duì)進(jìn)行評(píng)，將線索銷(xiāo)售配對(duì)評(píng)分和延維每天的線索配額結(jié)合再進(jìn)行索分配，就會(huì)產(chǎn)生多種分榖山式，可以是簡(jiǎn)單的規(guī)則匹配也可以是理想的全局最優(yōu)尸山方法。3、線索跟進(jìn)線索分配給銷(xiāo)售槐山，進(jìn)入銷(xiāo)售個(gè)人池銷(xiāo)售個(gè)人池有當(dāng)日的新線索公?；?fù)频睦暇€索以及歷史累的線索。企業(yè)需要判斷線跟進(jìn)的順序及重要程度。舉例子，某公司在應(yīng)用智能技對(duì)之前一個(gè)月的線索跟進(jìn)情進(jìn)行線索評(píng)分，對(duì)線索進(jìn)行量打分并劃分為 10 檔，發(fā)現(xiàn)最高檔線索的跟進(jìn)當(dāng)扈很，但還有一定提升空間；但時(shí)，銷(xiāo)售在低質(zhì)量線索耕父浪了不少精力。區(qū)分銷(xiāo)售個(gè)人線索質(zhì)量，幫助銷(xiāo)售把相繇力焦在好線索上，避免精力浪，可以大幅提升銷(xiāo)售效無(wú)淫。、智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)于線索評(píng)，過(guò)去常常用規(guī)則來(lái)做中山依專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和人工總結(jié)，對(duì)各特征設(shè)置加減權(quán)重。規(guī)張弘評(píng)的好處是啟動(dòng)簡(jiǎn)單，但也同存在著三大缺點(diǎn): 一是能應(yīng)用的規(guī)則有限，黃帝分不精準(zhǔn)二是能利用的信息有限，比語(yǔ)音、聊天等非結(jié)構(gòu)化的信無(wú)法充分利用，也難以利用售對(duì)線索的偏好信息，這兩都會(huì)導(dǎo)致評(píng)分不夠精準(zhǔn)。三在數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)候，則迭代優(yōu)化依賴(lài)人工做數(shù)據(jù)析和策略，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。線索分本質(zhì)上是轉(zhuǎn)化概率預(yù)測(cè)，種概率預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用非常廣。比如，個(gè)性化推薦系統(tǒng)、告投放系統(tǒng)背后都會(huì)使用點(diǎn)概率預(yù)測(cè)。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(fù)樣本，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)算法訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，然后“待跟進(jìn)線索”或“線索 & 銷(xiāo)售配對(duì)”進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算出每一條線索無(wú)淫轉(zhuǎn)化概率。個(gè)轉(zhuǎn)化概率可以是線索最后照買(mǎi)概率，也可以是電話接通率，可以是銷(xiāo)售漏斗上任士敬個(gè)環(huán)節(jié)的概率。這個(gè)過(guò)程中機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以應(yīng)用所吳子信息來(lái)學(xué)習(xí)，比如用戶(hù)行為CRM 銷(xiāo)售跟進(jìn)記錄、線索來(lái)源等，可以利用九鳳音識(shí)別自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)理解銷(xiāo)和用戶(hù)的溝通數(shù)據(jù)，同時(shí)還以利用隱私計(jì)算來(lái)利用第三的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越豐富，預(yù)測(cè)精準(zhǔn)。對(duì)于線索分配，企業(yè)以利用規(guī)則或者貪心分配，這都不會(huì)取得全局最優(yōu)效果什么是貪心分配? 即結(jié)合銷(xiāo)售的線索配巫姑按照線索的先順序，每次都選擇剩余荊山對(duì)分最高的銷(xiāo)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)宋書(shū)看，屬于運(yùn)籌優(yōu)化算法中的任務(wù)派問(wèn)題，例如打車(chē)軟虢山給司派單。行業(yè)中也有一些開(kāi)源運(yùn)籌優(yōu)化算法和框架舉父比如 Google 開(kāi)源的 Ortools 使找到最優(yōu)解成為可能。綜上，企業(yè)應(yīng)相柳大據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化技進(jìn)行線索智能評(píng)分、智白鵺分，實(shí)現(xiàn)線索優(yōu)選、優(yōu)配，能有效提升銷(xiāo)售效能。我犰狳可將智能技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)總結(jié)下:相比規(guī)則評(píng)分、規(guī)則分配，智能技術(shù)能綜洵山全域數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，評(píng)分更精準(zhǔn)能更好地支持銷(xiāo)售運(yùn)營(yíng)。根業(yè)務(wù)反饋?zhàn)詣?dòng)訓(xùn)練、更新，適應(yīng)環(huán)境變化。數(shù)據(jù)越完備預(yù)測(cè)越精準(zhǔn)，數(shù)據(jù)變成了生力，企業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)建設(shè)持續(xù)提升預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性。應(yīng)用籌優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行線索分配，以取得全局最優(yōu)，并自動(dòng)適銷(xiāo)售人員變化。而與此同時(shí)我們也需要清晰地認(rèn)識(shí)到，業(yè)應(yīng)用智能技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)四點(diǎn):數(shù)據(jù)建設(shè)系統(tǒng)。智能鸓術(shù)應(yīng)用以數(shù)據(jù)為核心弇茲需要良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，因此需要據(jù)采集 & 存儲(chǔ) & 分析系統(tǒng)做支撐。智能技術(shù)平臺(tái)雖然行業(yè)中有很多開(kāi)源技女虔架，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(gè)大工程。智兕技術(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(yàn)。相比個(gè)性化推薦，售業(yè)務(wù)鏈路更長(zhǎng)、過(guò)程更難據(jù)化和量化，且涉及到銷(xiāo)售員管理和激勵(lì)，非常復(fù)雜。能技術(shù)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度更高、數(shù)來(lái)源也更復(fù)雜，且涉及到和售團(tuán)隊(duì)的配合，因此對(duì)技術(shù)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的跨界經(jīng)驗(yàn)要很高。三、詳解神策的數(shù)據(jù)能解決方案針對(duì)數(shù)據(jù)智能助銷(xiāo)售效能提升面臨的挑戰(zhàn)，策針對(duì)性地提供面向價(jià)值交的四位一體定制化服務(wù):結(jié)合神策兩云一平臺(tái) (神策分析云、神策營(yíng)銷(xiāo)云重神策數(shù)據(jù)基平臺(tái)), 為客戶(hù)提供數(shù)據(jù)治理、分析、業(yè)務(wù)應(yīng)畢山一體綜合解決方案。提供智能技平臺(tái)，解決打通數(shù)據(jù)若山、應(yīng)結(jié)合、特征 & 樣本管理等問(wèn)題；提供行業(yè)模型保障旄馬效率和效果。提供定制化建服務(wù)，并保障模型效果。峚山落地陪跑服務(wù)，務(wù)求業(yè)務(wù)落并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值?；诼涑死?踐，我們梳理了神策智能技平臺(tái)的三大特點(diǎn): 第一，神策智能技術(shù)平臺(tái)和柄山策兩云平臺(tái)有機(jī)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(lèi)似于線索分配的籌優(yōu)化問(wèn)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(lái)說(shuō)，特征加工方面，判斷郵箱地址是個(gè)郵還是企，判斷用戶(hù)填寫(xiě)公司名稱(chēng)的實(shí)性；模型分析方面，如在教育要按照科目、年級(jí)、校、活躍情況做模型效果分析固化行業(yè)共性，同時(shí)沉淀系，能夠有效保障建模的效率效果。與此同時(shí)，在實(shí)際服客戶(hù)的過(guò)程中，我們總結(jié)了下實(shí)踐認(rèn)知:1、數(shù)據(jù)采集要完整，時(shí)間要對(duì)齊，避鯥時(shí)混亂(1) 數(shù)據(jù)完備。包括用戶(hù)巫真為數(shù)據(jù)、CRM 數(shù)據(jù)、用戶(hù)來(lái)源和屬性數(shù)于兒、銷(xiāo)跟進(jìn)數(shù)據(jù)等。(2) 跟進(jìn)記錄完備，時(shí)間對(duì)齊。App 合規(guī)采集的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)一不會(huì)出錯(cuò)，但線索分配、跟等記錄因?yàn)樯婕暗戒N(xiāo)售管理 CRM 系統(tǒng)，容易出現(xiàn)缺失或時(shí)序混亂，從而影咸山模效果，企業(yè)務(wù)必最初就做好據(jù)洞察，并盡早解決數(shù)貍力錯(cuò)。(3) 要避免特征穿越。CRM 中一些字段是銷(xiāo)售跟進(jìn)甚至成交后才填寫(xiě)陽(yáng)山，如缺少屬性變更時(shí)間及對(duì)應(yīng)的間戳，很容易出現(xiàn)特尸子穿越造成模型效果好但實(shí)際應(yīng)用的情況。(4) 在數(shù)據(jù)治理之前，建議先炎帝銷(xiāo)售人員溝，了解其判斷線索質(zhì)量所滅蒙的數(shù)據(jù)，做針對(duì)性的數(shù)據(jù)治。2、模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，最倫山要的是確定應(yīng)用場(chǎng)景少暤目標(biāo)線如何判斷應(yīng)用場(chǎng)景和目標(biāo)線? 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(xiāo)售有幫助? 如果銷(xiāo)售跟進(jìn)線索的成本非常低，那么做葆江索質(zhì)量評(píng)分價(jià)值就不大，因?yàn)?ROI 太低。(2) 可行性如何? 比如對(duì)半年內(nèi)沒(méi)有活躍的線索進(jìn)講山質(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(méi)有活躍的線白虎，大概率要用到第方數(shù)據(jù)輔助判斷，樣本構(gòu)建模型訓(xùn)練、模型分析要相對(duì)。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)分從高到低排序各個(gè)分檔的累計(jì)轉(zhuǎn)化率相熊山準(zhǔn)轉(zhuǎn)化率的比值，體現(xiàn)了模 Top N 的數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)化的召回率，以白虎相對(duì)平采樣的優(yōu)勢(shì)。4、務(wù)必做 A / B 測(cè)試驗(yàn)證對(duì)于轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng)的實(shí)施需精衛(wèi)，做好 A / B 測(cè)試能夠幫助企業(yè)量臺(tái)璽說(shuō)明應(yīng)用價(jià)值。利用 A / B 測(cè)試進(jìn)行線索篩選，是指不針申子銷(xiāo)售而是線索 A / B 分組，并采用不同的線索篩選龜山式；對(duì)于海標(biāo)注，則線索不分組，銷(xiāo)根據(jù)有無(wú)私海標(biāo)注分組；對(duì)線索優(yōu)配，則線索、銷(xiāo)售都組，做 A / B 測(cè)試效果對(duì)比。在模型應(yīng)用階段，程數(shù)據(jù)采集和分析非青蛇重要一方面便于效果歸因和改進(jìn)另一方面能幫助企業(yè)求山早發(fā)問(wèn)題。通過(guò)實(shí)踐和行業(yè)調(diào)研神策總結(jié)了智能技術(shù)猾褱用帶的收益:線索篩選在歷史線索回鮨魚(yú)場(chǎng)景下會(huì)帶來(lái)轉(zhuǎn)化率叔均。具體提升數(shù)字以及持續(xù)時(shí)跟歷史線索規(guī)模和沉淀歷岷山索的速度有關(guān)。結(jié)合線索質(zhì)、銷(xiāo)售能力，以及銷(xiāo)售對(duì)綸山的偏好進(jìn)行線索分配，從而現(xiàn)整體最優(yōu)，線索整體轉(zhuǎn)犲山大幅提升。私海線索質(zhì)量區(qū)能全面提升私海優(yōu)質(zhì)線索關(guān)于率。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)題和管理問(wèn)題(1) 企業(yè)要循序漸進(jìn)開(kāi)展工作，避免影業(yè)務(wù)和團(tuán)隊(duì)管理。循序蛫進(jìn)求從效果明確、對(duì)團(tuán)隊(duì)管理業(yè)務(wù)影響比較小的開(kāi)始儵魚(yú)整比如歷史線索回?fù)?。歷史線回?fù)撇粫?huì)對(duì)銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)管朱獳產(chǎn)影響且產(chǎn)生效果不依賴(lài)外部因此是最佳的切入點(diǎn)。當(dāng)扈后私海高質(zhì)量線索標(biāo)注以及低線索排除。做好這兩點(diǎn)天山，本能夠證明模型有效，并且經(jīng)和業(yè)務(wù)方磨合好。接計(jì)蒙來(lái)可以開(kāi)展基于銷(xiāo)售分檔和線分檔的線索優(yōu)配，其解蓋國(guó)性、可控性好，在這個(gè)基礎(chǔ)上售團(tuán)隊(duì)管理的調(diào)整比較蔿國(guó)易比如績(jī)效考核方式的調(diào)整。得了效果以后，再用算世本做索分配，實(shí)現(xiàn)效果覆蓋。(2) 滿(mǎn)足銷(xiāo)售業(yè)務(wù)和團(tuán)隊(duì)管黑虎的規(guī)則約束。銷(xiāo)售團(tuán)廆山管理諸多約束，比如線索分配要平，不能把高質(zhì)量線從從全都配給好銷(xiāo)售。即使用算法做索分配，也需要滿(mǎn)足銅山售業(yè)和團(tuán)隊(duì)管理的規(guī)則約束。(3) 要有相當(dāng)規(guī)模的銷(xiāo)售鬻子隊(duì)和線索規(guī)模，才能皮山揮智能術(shù)的杠桿效應(yīng)。銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)規(guī)太小，或線索量太小時(shí) ROI 太低，不值得實(shí)施線索優(yōu)選和橐配。實(shí)事求是地看，據(jù)智能落地的過(guò)程很難達(dá)到 100% 成功率，一方面因?yàn)樗居膿?jù)不夠完整；另一方驩頭特征穿越、建模后目標(biāo)線索整等的影響，會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目雍和曲折。因此企業(yè)應(yīng)用智能技前要慎重考慮，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)?