Рекомендательная функция для использования вашим отделом по работе с клиентами

Вы руководите отделом по работе с клиентами АО “Электротехническая Компания” с ассортиментом в 193 товарные позиции — кабель, переключатели, розетки,… За каждым сотрудником закреплены не менее 20 ключевых клиентов. Кто-то из этих 20-и клиентов купил 2 разных товара, кто-то 30.

Ваш сотрудник, ведущий КАМ, Степан должен встретиться с клиентом номер 17 — Дмитрием (см. иллюстрацию). Какую из 83-х товарных позиций, еще не купленных компанией Дмитрия, предлагать в первую очередь? Да, опытный эккаунт менеджер может понять, что человеку, купившему выключатели, надо предложить розетки в том же стиле. А что еще? Степан запускает Рекомендательную Функцию и получает список из 5 продуктов, которыми Дмитрий заинтересуется в первую очередь. Первым из этих продуктов оказался пульт управления умным домом — вот что предложит ему Степан. Посмотрите, как заинтригован Дмитрий.

В вашу команду пришел новый эккаунт менеджер Зоя, и ей поручены продажи определенным клиентам. С чего ей начать? Зоя смотрит в Рекомендательную Функцию — даже не зная ничего о своих новых клиентах, она теперь представляет, о чём надо завести разговор, чтобы их заинтересовать. Зоя выполнит план продаж (в отличие от Николая, противника роботов).

 

Вы руководите компанией ООО “Дистрибьютор Элитного Алкоголя”, которая поставляет различные напитки из ассортимента в 2000 позиций в 5000 магазинов. Все торговые точки разные. Где-то лучше идет продажа испанского красного вина, а в других местах — Советского шампанского. Очевидно, в Ваших интересах поставлять в магазины те напитки, которые продаются быстрее, ведь Вы и повысите товарооборот, а значит и прибыль, и уменьшите площадь своих складов — прямая эхкономия. Как определить, какие — куда? Обратите внимание, что уровни продаж могут меняться месяц от месяца, то есть эта система динамическая.

Вы можете воспользоваться Рекомендательной Функцией, которая расчитывается для ООО «ДЭА» на еженедельной основе. Для каждой торговой точки Вы получите десять наименований, которые лучше всего продавались в прошлом месяца в подобных этому магазинах (а значит, с большой вероятностью, будут проданы и в следующую неделю). Подобные магазины определяет искуственный интеллект на базе данных о продажах.

Система искусственного интеллекта Рекомендательная функция — это помощник для вашей команды, он дает подсказки, которые существенно экономят время сотрудников, и помогает избежать дорогостоящих ошибок, связанных с попытками продать продукцию, которая данному покупателю скорее всего не требуется.

Что такое рекомендательная функция?

Рекомендательная функция (РФ) — это алгоритм, строящий на основе внутренних данных вашей компании набор продуктов, которые ваш КАМ может предложить покупателю в данный момент времени. Это те продукты, которые клиент купит с наибольшей вероятностью. Обычно Рекомендательная Функция предлагает 5-10 самых подходящих продуктов.

Вы можете встретить РФ практически в любом онлайн-магазине. Там эта функция строится на основе посещения страниц клиентами, похожими на вас. Обычно это так называемая коллаборативная фильтрация, построенная на основе знаний обо всех клиентах (посетителях).

Как попробовать рекомендательную функцию в деле?

Ниже находится работающая Рекомендательная Функция, построенная на реальных данных продаж в компании АО “Электротехническая Компания”. Всё очень просто:

1. Введите в поле ниже название компании на русском языке. Названия клиентов АО “Электротехническая Компания” автоматически подгружаются, как в поисковой строке Яндекса, так что вы сможете выбрать компанию из списка. Если же это новая компания, то смело вводите ее название в поле.

2. Нажимайте на кнопку Рекомендовать и под полем появится отсортированный список рекомендованных товаров, с вероятностью покупки в процентах в виде синих столбиков — очень просто и наглядно.


АО “Электротехническая Компания”

Рекомендация для отдела продаж. Что лучше всего продать клиенту?


Такая система была нами впервые опробована в отделе продаж IBM. Безусловно, продавцы относятся скептически к самой идее получения помощи от искусственного интеллекта (даже продавцы IBM!). Но они убедились в ее пользе, ведь это помощник, а не робот, который пытается захватить рабочее место.