深度学习是人工智能最有效的方法之一 在商业领域中继续受到关注

人工智能正在蓬勃发展：Salesforce的“ 2018年销售状况”报告发现，销售主管预测，到2020年，人工智能的使用 将增长155%。

Gartner 预测，到2023年，人工智能和深度学习将 司空见惯，主要是作为加速数据科学的一种手段。这将对销售产生巨大影响，因此对于销售主管而言，基本熟悉这些方法至关重要。

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查找数据中的模式，这些分析可以提供隐藏的见解，从而可以帮助人们做出更好的决策。

深度学习的优势之一是，它不需要所有偶然性的预期。您可以使学习软件自动从数据中提取特征，而不是尝试对要查找的特定属性进行编程。

例如，如果您喂入猫的系统图像，深度学习软件将随着时间的推移将图像分解为特定的成分，例如颜色，边缘和对比度。最后，它确定：这是猫的图像吗?在诸如深度学习之类的方法出现之前，对于我们最有影响力的计算机程序来说，这几乎是不可能的。

虽然猫的形象与销售组织无关，但在数据中寻找模式却是重要的。例如，您可以向深度学习算法提供所有促成销售的因素：正在转化的销售线索，交易规模或销售团队的典型互动。从这些数据点来看，深度学习可以提取关键见解，例如识别潜在的良好客户或销售人员。

此类见解与销售成果息息相关。Salesforce的2018年报告显示，高绩效人员根据数据分析对销售线索进行优先排序是成功的销售人员的1.6倍。

尽管深度学习对销售有很大的希望，但深度学习足够新，以至于难以实施并知道要牢记哪些问题。因此，让我们看一下要为销售团队实现深度学习时要考虑的几个关键点。

1.建立可预测的，价值驱动的渠道。

当您希望提取特定的，可衡量的见解时，深度学习最有用。一个重要的因素是客户的期望值，这与客户(个人或机构)成为客户的可能性以及产生的收益有关。例如，有20%的可能性购买50,000美元的客户的预期价值为10,000美元。

传统系统所面临的挑战是，通常很难计算期望值，因为太多的信息无法考虑到基于启发式的老式方法无法很好地应对。位置，季节，收入，员工人数，公司结构，购买历史记录以及其他变量等因素通常可以用复杂的方式来确定预期价值。

但是，这种数据集是深度学习可以成功的地方。它允许用户建立考虑所有这些因素的模型，并更加准确地计算期望值。使用这些可行的模型，销售主管可以将合适的销售团队成员分配给合适的客户，并最大限度地提高收入。

2.创建公平的，数据驱动的地区。

深度学习特别擅长构建数据驱动的 销售 区域。基于标准地理区域的销售区域很方便，但很少能从数据中获得足够的信息。但是深度学习模型可以帮助雕刻一个在预期价值方面最有意义的销售领域。

这是因为，如果您知道某个特定区域可能对您的业务来说有多大价值，那么更有效地应用资源会容易得多。您可能会发现，您的销售地区地图在地理位置上没有多大意义，但对您的销售团队而言具有最高的价值。知道洞察力得到深入学习分析的支持，还可以增强销售人员的能力，并使他们有信心在最佳位置寻求销售。

3.从您的销售和martech堆栈中获得ROI 。

许多对深度学习感兴趣的公司都犹豫不决，因为要找出实现它的最佳方法是一项挑战。幸运的是，多家供应商都提供了AI即服务解决方案，可以将其插入您现有的销售和营销自动化系统中。这将为您的数据团队免去从头开始构建深度学习系统所带来的困难。这些不仅包括花费在开发和调试上的年数，还包括支付昂贵的费用，这些费用包括聘请经验丰富的深度学习工程师以及随着业务增长而管理这些系统。由于这些原因，第三方选择权可能对许多公司都具有吸引力。

为了选择合适的解决方案，重要的是要了解数据集的外观以及如何有效利用这些数据。

深度学习最适合大型数据集，并且至关重要的是，您必须有资源来“清理”任何无关的数据点或重大不准确的数据。

为了确保成功，您应该在开始使用供应商解决方案来开发深度学习模型之前进行一些准备。

深度学习具有改变销售的潜力，这可以带来更多的收入，更满意的客户以及强大的销售团队。但是，要从深度学习解决方案中获得全部价值，当数据表明销售团队的运作方式发生必要的变化时，仔细准备并保持开放的态度非常重要。

进行这种过渡的公司将处于有利位置，可以在明天的市场中竞争。随着销售的增长和公司规模的扩大，深度学习将继续具有高度的适应性，并加快您的发展速度。

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