AIによる売上予測により、組織は不確実性の中でコントロールを獲得できる

AIによる売上予測により、組織は不確実性の中でコントロールを獲得できる

AI を活用した販売は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによってもたらされた不確実性に多くの組織が対処できない問題に対処できます。 2021 年が近づくにつれ、組織は進行中のパンデミックによる継続的な市場の混乱に直面しており、組織の運営方法が完全に変化するため、レポートの精度を向上させ、意思決定の柔軟性を高めることが緊急に求められています。

[[377442]]

この緊急感は、営業担当者が収益の成長を直接的に促進し、それがビジネスの継続につながる営業部門ではさらに大きくなります。しかし、今日の営業組織は、事業運営の健全性について推測し続ける予測戦略を使用して、不安定な世界経済がもたらす課題に対処するのに苦労しています。

組織が継続的な不確実性を乗り越えていくには、営業リーダーは予測プロセスにおける矛盾や非効率性を排除し、マクロレベルと個人レベルの両方で営業組織のパフォーマンスを正確に示すことができる手法を習得する必要があります。

営業リーダーは、AI を活用した予測ツールをテクノロジー スタックに実装することで、経済の不確実性に対応できます。予測データ機能を活用することは、組織がより迅速かつ情報に基づいた意思決定を行い、厳しい予算内でビジネス全体の健全性を確保するために不可欠です。

問題: 不正確な予測は、データの不備、不一致、可視性の低さから生じます。

売上予測が予想目標から常に外れることはよく知られています。最近のガートナーの調査によると、営業リーダーの 55% が予測の正確性にあまり自信がないそうです。一方、CSO Insights の調査では、67% の組織が正式な予測アプローチをまったく持っていないことがわかりました。

この問題は、営業組織に共通する 3 つの主要な問題に起因します。

  • チーム間で販売プロセスの実行に一貫性がない。誰もが、取引を成立させる可能性を理解するための独自のアイデアと方法を持っています。
  • 顧客関係管理 (CRM) システムとスプレッドシートがほとんど更新されなかったため、データの品質が低く、管理者は情報を得るために営業担当者を追跡する必要がありました。
  • 営業リーダーにはパイプラインと予測の可視性が欠けています。

これは通常の状況でも問題となりますが、今日の不安定な経済環境においては、売上高の予測ミスの結果がこれまで以上に深刻であるため、予測ミスは特に有害です。予想された売上目標を達成できない場合、組織が閉鎖の危機に陥る可能性があるため、今や間違いを許す余地はまったくありません。

一方、売上目標を達成することは将来の成長の機会をもたらし、現在すべての組織が達成を目指しているものです。この目標を達成するには、直感から客観的でデータに基づいた洞察に移行する必要があります。

解決策: 高度なAI駆動型売上予測ツールを導入する

人工知能は予測と実際の状況のギャップを埋めるための重要な技術です。 AI 駆動型予測ツールを活用することで、営業リーダーは推測を効果的に排除し、営業組織のパフォーマンスに関する正確でリアルタイムの洞察を提供し、収益に影響を与える前に潜在的なギャップを明らかにすることができます。

効果的な予測ソリューションは、強力なデータに裏打ちされた高度な AI と機械学習機能を使用して、売上予測プロセスを自動化および体系化します。

具体的には、組織は次の目標を達成できるツールを探す必要があります。

  • 営業サイクルのあらゆる段階で営業チームに提示されるすべての商談の最新のステータスを評価します。
  • リアルタイムのデータ分析に基づいて、各取引が成立する可能性を評価します。
  • 財務チームが販売手数料の支払いに関するさまざまなシナリオを事前にモデル化できるようにします。

このアプローチにより、組織のリーダーは売上数値に対する自信を高めることができ、最終的にはビジネス全体の可視性と一貫性が向上します。言うまでもなく、営業パフォーマンスの向上は、優れた営業チームがデータに基づく洞察に基づいて予測を立てる可能性が 1.5 倍高いことを示しています。対照的に、業績の低い営業チームが直感に基づいて予測する可能性は 1.7 倍高くなりました。

結論: 予測的な販売分析は組織の長期的な成功への道を切り開きます

高品質でリアルタイムなデータは、経済の混乱によって生じた情報のギャップを埋めます。重要な営業部門では、成熟した予測機能によってサポートされる予測ソリューションにより、リーダーはリスクとビジネスの成長の可能性を特定できます。

組織のリーダーは、これまで以上に、販売活動を可視化し、販売予測への信頼を回復し、情報に基づいたビジネス上の意思決定を実行するために、AI を活用した予測ツールを必要としています。

高度な販売分析技術を活用することで、組織はコントロール感を獲得することができ、これは不確実な市場では非常に貴重なものとなります。これを早く実行すればするほど、ビジネスの成長と繁栄に早く集中できるようになります。

<<:  2021 年の人工知能、データ サイエンス、機械学習のトレンドの概要

>>:  Python 実用コード - 無限分類ツリー構造生成アルゴリズム

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

ビッグデータとリアルタイム分析のためのアルゴリズム分類

今日、ビッグデータ技術の発展と進歩により、大量のデータを収集および送信するための新しい、より効率的な...

会話型 AI ソリューションを実装する際に避けるべき 7 つの間違い

会話型 AI ソリューションを実装する際によくある 7 つの間違いを見てみましょう。適切な戦略と計画...

開発者に人気の機械学習 API 10 選

つい最近まで、人工知能には科学者が白衣を着て研究室で研究を行う必要があると考えられていました。この科...

...

米連邦裁判所、AIが生成した芸術作品は著作権で保護できないと判決

米連邦地方裁判所のベリル・A・ハウエル判事は金曜日、AIによって生成された芸術作品は著作権保護を受け...

TransformerがCNNバックボーンネットワークを活性化、HKUとTencentの視覚的自己教師あり表現学習CARE

自己教師あり表現学習は、過去 2 年間で非常に人気が高まっています。機械学習分野のリーダーであるジェ...

第1回自動車開発者会議(2021)が成功裏に終了しました

10月20日、国家インテリジェントコネクテッドビークルイノベーションセンター(以下、「イノベーション...

Tensorflowを使用して畳み込みニューラルネットワークを構築する

1. 畳み込みニューラルネットワーク畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、人工ニューロン...

NVIDIA が Canvas を発表: AI を活用してシンプルな筆遣いをフォトリアリスティックな風景画に変換

[[407129]] 2年前、NVIDIAは、大雑把な落書きをリアルタイムでフォトリアリスティックな...

ゲームにおけるディープラーニングと AI

[[190049]]この記事は、4月27日にBig Data Talk WeChatコミュニティで...

エンタープライズ ソフトウェア ベンダーのジェネレーティブ AI への取り組み

2023 年は生成 AI テクノロジーが爆発的に普及した年であり、ChatGPT などのツールが研究...

CV モデルが動作しないのはなぜですか?理由がこんなに単純だとは思いませんでした...

コンピューター ビジョン モデルのパフォーマンスが低下する理由は、アーキテクチャ設計上の欠陥、代表的...

AIはどのようにして責任を持つようになるのでしょうか?英国規格協会が答えを持っている

人工知能(AI)は、現在世界で最も革新的で影響力のある技術の1つであり、さまざまな分野や産業に浸透し...