지능형 영업 및 리드 점수에 기계 학습 활용

관리자는 SAP Sales Cloud Version 2의 다양한 기계 학습 기능에 대한 설정에 액세스할 수 있습니다.

관리자는 기계 학습 모델을 구성, 훈련, 활성화할 수 있습니다.

관리자는 경로 사용자 메뉴 → 설정 → 모든 설정 → 인텔리전스 서비스 를 사용하여 다음 기계 학습 기능을 구성할 수 있습니다.

리드 인텔리전스를 사용하면 기회로 전환할 가능성이 높은 미결 리드를 식별할 수 있습니다. 전환되고 거절된 리드에서 가져온 과거 데이터는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 결과적으로 사용자에게 리드 채점을 제공하기 위해 적용되는 고객별 예측 모델을 얻게 됩니다. 

1. 리드 인텔리전스를 시작하려면 "리드 점수" 탭을 엽니다.
2. "Reediness Report"를 점검하여 리드 데이터를 분석하여 리드 채점에 대한 유용한 예측을 얻을 수 있는지 확인합니다.
3. 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 표준 필드 사용자 정의 필드를 기계 학습 시나리오에 추가할 수도 있습니다. 기계 학습 채점 시나리오 레벨에서 사용하기 전에 확장 필드에 충분한 데이터 볼륨이 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 아무런 영향이 없습니다.
4. 모델을 추가, 저장 및 훈련합니다.
5. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.

리드 인텔리전스를 사용하면 기회를 획득하거나 손실할 수 있는지 식별할 수 있습니다. 기회 채점은 과거 판매 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 거래 성사 확률을 예측합니다. 기회 채점은 영업 담당자가 획득 확률에 따라 거래의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.

1. 거래 인텔리전스를 시작하려면 "기회 점수" 탭을 엽니다.
2. "Reediness Report"를 점검하여 기회 데이터를 분석하여 거래 채점에 대한 유용한 예측을 얻을 수 있는지 확인합니다.
3. 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 표준 필드 사용자 정의 필드를 기계 학습 시나리오에 추가할 수도 있습니다. 기계 학습 채점 시나리오 레벨에서 사용하기 전에 확장 필드에 충분한 데이터 볼륨이 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 아무런 영향이 없습니다.
4. 모델을 추가, 저장 및 훈련합니다.
5. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.

비즈니스 텍스트 인텔리전스는 자연 언어 이해(NLU, Natural Language Understanding)를 사용하여 노트 텍스트에서 스케줄에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻습니다.

1. 시작하려면 "비즈니스 텍스트 인텔리전스" 탭을 엽니다.
2. 모델을 추가, 저장, 훈련합니다.
3. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.

NLP 분류 시나리오에는 조사에 사용되는 어휘가 긍정인지 부정적인지, 긍정 또는 부정성의 정도를 결정하는 센티먼트 출력 필드가 포함됩니다.

1. 시작하려면 "NLP 분류" 탭을 엽니다.
2. 모델을 추가, 저장, 훈련합니다.
3. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.

제품 추천 기계 학습 모델은 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 영업 담당자는 이 권장사항을 사용하여 고객에게 빠르게 상향 판매/교차 판매 오퍼를 제공할 수 있습니다.

1. 시작하려면 "제품 추천" 탭을 여십시오.
2. 모델을 추가, 저장, 훈련합니다.
3. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.

이 기계 학습 기능은 소스 언어에서 로그온 언어로 수신 전자메일을 자동으로 번역합니다.

1. 시작하려면 "기계 번역" 탭을 엽니다.
2. 모델을 추가, 저장, 훈련합니다.
3. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.

비속어 검사 기계 학습 기능을 통해 비속어를 감지하여 전문적이고 정중하게 커뮤니케이션 환경을 유지하기 위해 해당 언어가 감지되는 경우 경고를 즉시 발행할 수 있습니다.

1. 시작하려면 "불쾌한 표현 검사" 탭을 엽니다.
2. 모델을 추가, 저장, 훈련합니다.
3. 모델 훈련이 완료되면 모델을 활성화합니다.