深度学习是人工智能最有效的方法之一，在商业领域中受到大家的密切关注。人工智能正在蓬勃发展。Salesforce的“2018销售状况”报告发现，销售领导者预测，到2020年人工智能的使用量将增长155％。
Gartner预测，到2023年人工智能和深度学习将是普遍的，主要是作为加速数据科学的一种手段方式。这将对销售产生巨大影响，因此销售领导者必须对这些方法有基本的了解。
了解深度学习
深度学习是一种方法，通过这种方法，机器可以分析大量数据，以找到人类难以独立找到的模式。深度知识是机器学习的一个子类别，它通过应用多层分析来寻找数据模式，这可以提供隐藏的见解，帮助人们做出更好的决策。
深度学习的一个优点是它不需要预测每一个意外事件。您不必尝试编写要查找的特定属性，而是允许学习软件自动从数据中提取要素。例如，如果您提供猫的系统图像，深度学习软件将随着时间的推移将图像分解为特定的组件，如颜色，边缘和对比度。最后它决定：这是一只猫的形象吗？在深度学习等方法之前，即使是最有影响力的计算机程序，这也几乎是不可能的。
虽然猫的图像与销售组织无关，但在数据中查找模式是。例如，您可以为深度学习算法提供导致销售的所有因素：转换的潜在客户，交易规模或销售团队的典型交互。从这些数据点，深度学习可以提取关键见解，例如识别潜在的好客户或销售人员。这些见解对销售结果至关重要。Salesforce的2018年报告显示，高绩效企业根据数据分析优先考虑销售线索。
销售中深度学习的注意事项，虽然深度学习对销售有很大的希望，但似乎很难实现并且知道要记住哪些问题。因此，让我们来看看为您的销售团队实现深度学习时需要考虑的几个关键点。
1.构建可预测且价值驱动的管道。
当您希望提取具体的，可衡量的见解时，深度学习是最有帮助的。一个重要的是客户的预期价值，这与客户， 个人或机构，成为客户的可能性以及将产生的收入有关。例如，20％可能购买50000美元的客户的预期价值为10000美元。
传统系统面临的挑战是，计算预期值通常很困难，因为有太多的信息要考虑旧的基于启发式方法的方法不能很好地应对。诸如地点，季节，收入，员工数量，公司结构，购买历史和其他变量等因素可以在确定预期价值方面发挥作用，通常以复杂的方式。
但是这种数据集是深度学习能够成功的地方。它允许用户构建模型，将所有这些因素考虑在内，并更准确地计算预期值。通过这些可操作的模型，销售主管可以将合适的销售团队成员分配给合适的客户并最大化收入。
2.创建公平的数据驱动领域。
深度学习尤其擅长构建数据驱动的销售区域。标准的，基于地理的销售区域很方便，但很少有数据通知。但深度学习模型可以帮助塑造一个在预期价值方面最有意义的销售领域。
这是因为如果您知道特定区域可能对您的业务有多大价值，那么更有效地应用您的资源会更容易。您可能会发现您的销售区域地图在地理位置上没有多大意义，但对您的销售团队具有最高价值。了解洞察力得到深入学习分析的支持，也可以为您的销售人员提供支持，让他们相信他们在最佳位置寻求销售。
3.从您的销售和martech堆栈中获得投资回报。
许多对深度学习感兴趣的公司都犹豫不决，因为找出实施它的最佳方法很有挑战性。幸运的是，一些供应商正在提供可以插入现有销售和营销自动化系统的人工智能即服务解决方案。这将为您的数据团队节省从头开始构建深度学习系统所带来的困难。这些不仅包括开发和调试所花费的时间，还包括为经验丰富的深度学习工程师支付费用以及随业务增长管理这些系统所带来的高成本。出于这些原因，第三方选项对许多公司都具有吸引力。
为了选择合适的解决方案，了解数据集的外结构以及如何有效利用这些数据非常重要。
深度学习最适用于大型数据集，您必须拥有资源来“清理”任何无关数据点的数据或严重的不准确性。
为确保成功，您应该在开始使用供应商解决方案开发深度学习模型之前做一些准备。深度学习有可能改变销售，这可以带来更多的收入，更满意的客户和强大的销售团队。但是，要从深度学习解决方案中获得全部价值，当数据指出销售团队的运营方式发生必要变化时，必须谨慎准备并保持开放态度。
进行这种转型的公司将有能力在明天的市场中竞争。随着您的销售额的增长以及您公司的响应，深度学习将继续高度适应并加速您的发展轨迹。
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