深度學習是人工智能最有效的方法之一，在商業領域中受到大家的密切關注。人工智能正在蓬勃發展。Salesforce的“2018銷售狀況”報告發現，銷售領導者預測，到2020年人工智能的使用量將增長155％。
Gartner預測，到2023年人工智能和深度學習將是普遍的，主要是作為加速數據科學的一種手段方式。這將對銷售產生巨大影響，因此銷售領導者必須對這些方法有基本的瞭解。
瞭解深度學習
深度學習是一種方法，通過這種方法，機器可以分析大量數據，以找到人類難以獨立找到的模式。深度知識是機器學習的一個子類別，它通過應用多層分析來尋找數據模式，這可以提供隱藏的見解，幫助人們做出更好的決策。
深度學習的一個優點是它不需要預測每一個意外事件。您不必嘗試編寫要查找的特定屬性，而是允許學習軟件自動從數據中提取要素。例如，如果您提供貓的系統圖像，深度學習軟件將隨著時間的推移將圖像分解為特定的組件，如顏色，邊緣和對比度。最後它決定：這是一隻貓的形象嗎？在深度學習等方法之前，即使是最有影響力的計算機程序，這也幾乎是不可能的。
雖然貓的圖像與銷售組織無關，但在數據中查找模式是。例如，您可以為深度學習算法提供導致銷售的所有因素：轉換的潛在客戶，交易規模或銷售團隊的典型交互。從這些數據點，深度學習可以提取關鍵見解，例如識別潛在的好客戶或銷售人員。這些見解對銷售結果至關重要。Salesforce的2018年報告顯示，高績效企業根據數據分析優先考慮銷售線索。
銷售中深度學習的注意事項，雖然深度學習對銷售有很大的希望，但似乎很難實現並且知道要記住哪些問題。因此，讓我們來看看為您的銷售團隊實現深度學習時需要考慮的幾個關鍵點。
1.構建可預測且價值驅動的管道。
當您希望提取具體的，可衡量的見解時，深度學習是最有幫助的。一個重要的是客戶的預期價值，這與客戶， 個人或機構，成為客戶的可能性以及將產生的收入有關。例如，20％可能購買50000美元的客戶的預期價值為10000美元。
傳統系統面臨的挑戰是，計算預期值通常很困難，因為有太多的信息要考慮舊的基於啟發式方法的方法不能很好地應對。諸如地點，季節，收入，員工數量，公司結構，購買歷史和其他變量等因素可以在確定預期價值方面發揮作用，通常以複雜的方式。
但是這種數據集是深度學習能夠成功的地方。它允許用戶構建模型，將所有這些因素考慮在內，並更準確地計算預期值。通過這些可操作的模型，銷售主管可以將合適的銷售團隊成員分配給合適的客戶並最大化收入。
2.創建公平的數據驅動領域。
深度學習尤其擅長構建數據驅動的銷售區域。標準的，基於地理的銷售區域很方便，但很少有數據通知。但深度學習模型可以幫助塑造一個在預期價值方面最有意義的銷售領域。
這是因為如果您知道特定區域可能對您的業務有多大價值，那麼更有效地應用您的資源會更容易。您可能會發現您的銷售區域地圖在地理位置上沒有多大意義，但對您的銷售團隊具有最高價值。瞭解洞察力得到深入學習分析的支持，也可以為您的銷售人員提供支持，讓他們相信他們在最佳位置尋求銷售。
3.從您的銷售和martech堆棧中獲得投資回報。
許多對深度學習感興趣的公司都猶豫不決，因為找出實施它的最佳方法很有挑戰性。幸運的是，一些供應商正在提供可以插入現有銷售和營銷自動化系統的人工智能即服務解決方案。這將為您的數據團隊節省從頭開始構建深度學習系統所帶來的困難。這些不僅包括開發和調試所花費的時間，還包括為經驗豐富的深度學習工程師支付費用以及隨業務增長管理這些系統所帶來的高成本。出於這些原因，第三方選項對許多公司都具有吸引力。
為了選擇合適的解決方案，瞭解數據集的外結構以及如何有效利用這些數據非常重要。
深度學習最適用於大型數據集，您必須擁有資源來“清理”任何無關數據點的數據或嚴重的不準確性。
為確保成功，您應該在開始使用供應商解決方案開發深度學習模型之前做一些準備。深度學習有可能改變銷售，這可以帶來更多的收入，更滿意的客戶和強大的銷售團隊。但是，要從深度學習解決方案中獲得全部價值，當數據指出銷售團隊的運營方式發生必要變化時，必須謹慎準備並保持開放態度。
進行這種轉型的公司將有能力在明天的市場中競爭。隨著您的銷售額的增長以及您公司的響應，深度學習將繼續高度適應並加速您的發展軌跡。
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