Le Machine Learning peut aider les directeurs commerciaux à prendre des décisions plus précises et en temps réel, fondées sur des données, concernant l'utilisation optimale de leurs ressources dans les domaines de la vente et du marketing. Découvrez comment.
Le machine learning a le potentiel d'identifier des informations critiques pour la prise de décision grâce à l'analyse de données vastes, changeantes et diverses que d'autres méthodes peuvent identifier pour faire des prédictions et des recommandations plus précises et plus utiles.
Voici diverses de ses applications qui pourraient être génératrices de valeur pour les Sales Directors :
Le machine learning peut être utilisé pour prédire les sentiments des clients (par exemple, la colère, la satisfaction ou l'excitation) en utilisant leurs commentaires, leurs critiques, leurs messages sur les médias sociaux ou tout autre ensemble de données.
Il s'agit également de l'exploration d'opinion, basée sur l'analyse automatisée de textes, dans le but d'extraire des informations émotionnelles agrégées à partir de données textuelles. Les résultats de l'analyse des sentiments peuvent être utilisés comme indicateur clé de performance dans le domaine du marketing, ainsi que pour comprendre l'audience d'une entreprise, analyser sa réputation, détecter les crises potentielles liées à des clients mécontents, identifier les personnes influentes et réaliser des études de marché (Rambocas et Pacheco, 2018).
La gestion de la demande est essentielle pour la planification stratégique et opérationnelle des futurs stocks d'une entreprise. Elle permet de prédire la demande future sur la base des données historiques des ventes, des fluctuations actuelles du marché et des données de recherche sur Internet. Les fabricants ayant des stratégies de fabrication à la commande utilisent intensivement la gestion de la demande pour les ventes, la planification des opérations et la planification des besoins en matériel.
Le machine learning peut être utilisé dans la CXM pour :
Il s'agit d'utiliser l'apprentissage non supervisé (par exemple, le clustering) pour regrouper les clients ou les marchés externes en fonction de facteurs tels que l'adresse, le niveau de revenu, l'âge et le mode de vie (Schlager et Christen, 2022).
Les recommandations de produits basées sur la similarité des attributs des articles et des interactions avec les clients réduisent considérablement le gaspillage des ressources dans le domaine du marketing. Par exemple, les systèmes de recommandation du commerce électronique basés sur le filtrage de contenu ou le filtrage collaboratif proposent une liste filtrée de produits ou d'articles qui correspondent le mieux aux intérêts du client et à ses interactions passées.
La principale différence entre le filtrage de contenu et le filtrage collaboratif est la suivante :
En outre, la littérature s'est intéressée aux éventuels effets négatifs du machine learning sur la profession de vendeur et sur la gestion des ventes :
Les chercheurs qui utilisent le machine learning doivent définir avec soin le problème à traiter, s'assurer et démontrer une connaissance suffisante du domaine, et inclure des données pertinentes et des modèles appropriés. Il sera utile d'analyser quels modèles sont choisis et pourquoi, ainsi que les options les plus performantes. Il existe une multitude de possibilités d'améliorer la vente personnelle et la gestion des ventes grâce à l'application du machine learning.
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Source : « Using the power of machine learning in sales research: process and potential », Caroline E. W. Glackin & Murat Adivar - https://doi.org/10.1080/08853134.2022.2128812
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