기계 학습 탐색

인공 지능(AI, Artificial Intelligence)을 사용하여 비즈니스를 더 잘 이해할 수 있습니다. 기계 학습은 비즈니스 시스템에서 운영 데이터로부터 패턴을 학습하고 교육받은 예측이나 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 AI 분야입니다.

기계 학습을 통해 데이터의 패턴을 이해하고 더 스마트하게 판매할 수 있습니다. 판매 시간을 늘리고 예측 정확성을 높이며 관계를 개선하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 모델을 생성 및 훈련하여 예측을 수행하고 행동할 패턴과 추세를 식별합니다.

SAP Sales Cloud Version 2는 Intelligent Sales로 일상적인 판매 데이터를 가져온 다음 머신 러닝 모델을 생성 및 훈련하여 판매 예측을 위해 패턴과 추세를 식별합니다.

SAP Sales Cloud의 기계 학습을 통한 인텔리전트 판매 버전 2

Sales Cloud 버전 2의 주요 기계 학습 기능은 다음과 같습니다.

이 기계 학습 기능은 소스 언어의 수신 전자메일을 로그온 언어로 자동 변환하여 수신자가 자연 언어로 컨텐트를 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.

주요 기능

소스 언어에서 로그온 언어로의 번역을 자동화합니다.

비즈니스 이점

• 언어는 비즈니스를 수행하는 요인이 아닙니다.
• 처리 및 초기 응답 시간의 속도를 높입니다.

NLP 분류 능력에는 설문조사에서 사용되는 어휘가 긍정적인지 부정적인지, 긍정 또는 부정성의 정도를 결정하는 '심리' 출력장이 포함되어 있다. 센티먼트 감지는 전자메일 및 설문조사에서 작동합니다.

주요 기능

• NLP 분류 시나리오에는 설문조사/이메일에 사용된 어휘가 긍정적인지 부정적인지, 긍정적이거나 부정적인지를 결정하는 "심리" 출력 필드가 포함되어 있습니다.
• 설문조사의 센티먼트 값은 전반적인 감정을 나타냅니다. 감정의 크기는 감정적 콘텐츠가 얼마나 존재하는지를 나타냅니다.

 비즈니스 혜택

• 영업 팀은 피드백이 행복한지 아니면 슬프는지 빠르게 파악할 수 있습니다.
• 부정적인 센티먼트 설문조사 및 이메일에 대해 교정 조치를 취할 수 있습니다.

이 시스템은 전문적이고 정중한 커뮤니케이션 환경을 유지하기 위해 해당 언어가 감지된 경우 경고를 즉시 발행하여 익명의 단어가 있는지 철저하게 분석합니다.

주요 기능

민감한 단어가 있는지 이메일을 확인하는 중입니다.

비즈니스 이점

가망 고객 및 고객과의 전문적인 상호 작용을 보장합니다.

주요 기능

자연 언어 이해(NLU)는 비즈니스 텍스트 인텔리전스를 사용하여 노트 텍스트에서 스케줄에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻는 데 사용됩니다.

비즈니스 이점

리드 및 기회의 노트에서 스케줄을 제안할 수 있습니다.

주요 기능

이 기계 학습 기능은 획득 기회에 대한 과거 데이터를 기반으로 상향 판매할 제품을 제안할 수 있습니다.

비즈니스 이점

영업 팀이 고객에게 빠른 상향 판매 제안을 하는 데 사용할 수 있는 고객별 예측 모델을 제공합니다.

리드 인텔리전스 기계 학습 기능은 리드에 대한 과거 데이터를 사용하여 미결 리드의 리드 점수를 생성합니다. 리드 점수는 리드를 기회로 전환할 가능성을 나타냅니다. 리드 채점을 사용하면 고객이 될 가능성이 가장 높은 가망 고객의 맞춤형 리스트에 집중할 수 있습니다.

이 동영상에서는 리드 인텔리전스에 대해 알아봅니다.

주요 기능

• Lead intelligence는 과거 리드의 특성을 사용하여 인텔리전트 점수를 생성합니다. 점수가 높을수록 리드가 기회로 전환될 가능성이 높습니다.
• 기계 학습 서비스 범위에서 반환된 리드 점수는 0에서 99까지입니다. 점수도 색상으로 구분돼 있고, 0~50점은 적색인데, 이는 승리 가능성이 낮은 것으로 해석되고, 51~75점은 노란색이며, 이는 승리 가능성이 높은 것으로 해석되며, 75~99점은 녹색이며, 이는 승리할 가능성이 매우 높은 것으로 해석된다.

비즈니스 이점

• 영업 팀은 전환 가능성이 높은 리드에 집중할 수 있습니다.
• 비즈니스 성과를 극대화하기 위한 우선순위 결정 및 효과적인 리소스 활용을 지원합니다.

거래 인텔리전스 기계 학습 기능은 기존 획득/손실 기회의 과거 데이터를 가져와서 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용합니다. 따라서 사용자에게 기회 채점을 제공하기 위해 적용되는 고객별 예측 모델이 제공됩니다. 점수가 높을수록 기회를 획득할 가능성이 높아집니다.

이 동영상에서는 거래 인텔리전스에 대해 알아봅니다.

주요 기능

• 성사될 수 있는 거래, 성사되지 않는 거래, 어느 거래가 어느 쪽으로 갈 수 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 각 기회에는 영업 파이프라인 관리에 사용할 수 있는 고유한 승리 점수가 부여되며, 팀은 성사 가능성이 가장 높은 기회에 집중할 수 있습니다.

비즈니스 이점

• 기회 채점은 영업 팀이 성공 가능성을 기반으로 거래의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
• 적합한 기회에 초점을 맞추고 파이프라인/예측을 더 잘 관리할 수 있습니다.