Маркетинг B2B: часть вторая - страница 2

Принципиально положительная оценка систем искусственного интеллекта в продажах отражена в исследовании Глобального института McKinsey. Согласно этому исследованию [2]:

Возможные применения AI в продажах и дистрибуции

Компании, которые разумно используют AI в продажах и создают общую базу данных в сотрудничестве с отделом маркетинга, получают ценную информацию о своих клиентах. Поскольку многие процессы искусственного интеллекта можно автоматизировать, они избавляют отдел продаж от потерь времени после начального этапа. Сэкономленное время, в свою очередь, может быть потрачено на фактическую работу по продажам и маркетингу.

Динамическое ценообразование

Источник: https://www.instagram.com/uxprice/?hl=ru

Динамическое ценообразование основано не на затратах, а на принятии цен покупателями, а также на спросе и предложении на рынке.

В гибкой корректировке цен на основе рыночного спроса нет ничего нового. Однако онлайн-игроки, такие как Amazon, ставят перед традиционными трейдерами новые задачи, поскольку они могут автоматически изменять свои цены почти в реальном времени с помощью алгоритмов.

Интеллектуальный алгоритм устанавливает цену для отдельных клиентов таким образом, чтобы они были готовы покупать, и чтобы одновременно при этом не страдали продажи.

Помимо демографических характеристик, оптимизация цен с помощью AI также использует в качестве базы данных результаты анализа поведения клиентов, такие как [2]:

Таким образом, преимущества динамического ценообразования заключаются в автоматическом изменении цен в случае изменений рыночной среды, адаптации к фактической готовности клиентов платить и большей эффективности.

Динамическое ценообразование в настоящее время используется в основном в онлайн-секторе. Поскольку у многих средних компаний уже есть интернет-магазин, эта оптимизированная цена больше не является вариантом выбора лишь для крупных игроков. Ее также могут разумно использовать небольшие компании. Однако предварительным условием для этого является высокий уровень точности, доступности и полноты данных, а также подготовка всей компании к динамическому ценообразованию (например, адаптация печатных прайс-листов, маркетинговые меры и т. д.).

Прогнозная оценка потенциальных клиентов

Predictive Lead Scoring использует алгоритмы прогнозирования машинного обучения для анализа существующих клиентов, чтобы определить, насколько вероятно, что потенциальный клиент (= контакт) может быть получен в качестве клиента.

С помощью искусственного интеллекта сотрудники отделов продаж и маркетинга получают глубокие знания о клиенте и увеличивают вероятность успешного заключения сделки, поскольку могут сосредоточиться на перспективных клиентах и целенаправленно обращаться к ним.