и руководителей отделов средних компаний в сфере оптовой торговли, медицинских технологий, информационных технологий и других секторов из Германии, Австрии и Швейцарии. Основные результаты можно резюмировать следующим образом [2]:
«Системы искусственного интеллекта в настоящее время не очень распространены в компаниях, хотя интерес есть. Только 16% компаний уже используют прогнозную аналитику или планируют внедрить прогнозы продаж на основе AI.
63% опрошенных интересовались этой темой, но еще не успели с ней разобраться.
18% не интересовались использованием AI в продажах, потому что не видели конкретных возможностей его применения в своей компании».
Что касается ожидаемых выгод, респонденты видят наибольшую экономическую выгоду в следующих вещах [2]:
«в повышении эффективности продаж и развития клиентов, включая кросс-продажи и дополнительные продажи (82%);
в планировании и контроле продаж (70%);
в снижении миграционного риска (63%)».
Однако в глазах менеджеров искусственный интеллект не лишен проблем. Некоторые из наиболее часто упоминаемых областей проблем – это [2]:
«Качество данных (45%).
Непонимание и непрозрачность расчетов CI (40%)
Цена (71%)
Интеграция AI в ERP и CRM-системы (65%)».
Принципиально положительная оценка систем искусственного интеллекта в продажах отражена в исследовании Глобального института McKinsey. Согласно этому исследованию [2]:
«88 процентов опрошенных предполагают, что искусственный интеллект сделает их работу легче в течение ближайших 10 лет и можно будет увидеть развитие как прогресс. Только около 6% опасаются, что технологии усложнят их работу или полностью возьмут верх.
Такое отношение пронизывает все должности – от младших до руководителей».
Возможные применения AI в продажах и дистрибуции
Компании, которые разумно используют AI в продажах и создают общую базу данных в сотрудничестве с отделом маркетинга, получают ценную информацию о своих клиентах. Поскольку многие процессы искусственного интеллекта можно автоматизировать, они избавляют отдел продаж от потерь времени после начального этапа. Сэкономленное время, в свою очередь, может быть потрачено на фактическую работу по продажам и маркетингу.
2.2 Динамическое ценообразование. Прогнозная оценка потенциальных клиентов
Динамическое ценообразование
Источник: https://www.instagram.com/uxprice/?hl=ru
Динамическое ценообразование основано не на затратах, а на принятии цен покупателями, а также на спросе и предложении на рынке.
В гибкой корректировке цен на основе рыночного спроса нет ничего нового. Однако онлайн-игроки, такие как Amazon, ставят перед традиционными трейдерами новые задачи,
