摘要：機器學習的種方式正在徹底改變根據文章，采用人工智能的銷售團隊發現銷售線索和預約數量增加了以上，成本減少了，呼叫時間減少了。預測對新產品和服務的需求是一個領域，在這個領域中，人工智能和機器學習正在降低投資于新產品全新銷售策略的風險。

人工智能（AI）和機器學習顯示出減少最耗時的手動任務的潛力，這些任務可使銷售團隊避免花費更多時間。與客戶。通過預測性分析實現基于客戶的營銷支持自動化，并支持以客戶為中心的研究、預測、報告和建議最先向上銷售的客戶都是將銷售團隊從手動密集型任務中解放出來的所有技術。

The race for sales focused ai and?；machine learning patents is on

CRM and configure，pRice Quote（CPQ）提供商繼續開發和微調其數字助理，這些助理專門設計用于幫助銷售團隊從人工智能和機器學習中獲得最大價值。支持.

Salesforce and Other Enterprise Software Companies Continue to Aggressive Investment in Research Development（R D）。在截至2018年10月31日的9個月內，Salesforce花費了13億美元，占總收入的14%，相比之下，為11億美元或總收入的15%，在一年前的同一時期內，增加了2.11億美元。

The race for ai and machine learning patents that streamline selling is getting more competitive every month.預計以銷售為中心的人工智能和機器學習專利競賽將在2019年蓬勃發展。國家經濟研究局（National Bureau of Economic Research）去年7月在題為“機器學習專利”的研究中發現，自2010年以來，機器學習專利的數量呈指數增長，而微軟在2000年至2015年期間擁有的專利數量最多。利用上個月發布的專利分析和IP，該研究依賴于對機器學習專利的創建者和所有者進行排名，揭示了微軟和字母表在今天占據主導地位。Salesforce每年在研發方面的投資超過10億美元，反映了專利和知識產權競爭的激烈程度。

10種方法機器學習正在革新銷售，這是由專利的激增以及人工智能和機器學習代碼集成到CRM、CPQ、客戶服務、預測分析和各種各樣的銷售E推動的。nablement應用程序、用例在今天非常流行。下面介紹了機器學習在當今銷售中最具革命性的十種方式：

ai和機器學習技術擅長模式識別，使銷售團隊能夠通過將數據配置文件與其最有價值的客戶相匹配來找到最有潛力的新潛在客戶

nectly all ai-enabled crm applications are providing the abili定義一系列屬性、特征及其特定值，以確定最高的潛在前景。使用此方法選擇和排列新潛在客戶的優先級每年可節省銷售團隊數千小時。

基于人工智能和機器學習算法的銷售線索評分和培育有助于指導銷售和市場營銷團隊將市場營銷合格的銷售線索（MQL）轉變為銷售合格的銷售線索（SQL），在流程中加強銷售渠道

銷售和市場營銷之間最重要的合作領域是引導潛在客戶通過銷售渠道的培育策略。人工智能和機器學習通過第三方數據、活動和網站上的潛在客戶活動以及之前與銷售人員的對話豐富了協作。銷售線索評分和培育嚴重依賴于自然語言生成（NLG）和自然語言處理（NLP），以幫助提高每個銷售線索的評分。

在單臺機器學習模型中結合歷史銷售、定價和購買數據，可提高銷售預測的準確性和規模

將每個客戶的固有差異考慮在內G在他們過去的歷史和產品和服務購買周期中，準確預測他們未來的購買水平是非常寶貴的。集成到CRM、銷售管理和銷售計劃應用程序中的人工智能和機器學習算法可以解釋預測的變化，前提是它們具有可用的數據。預測對新產品和服務的需求是一個領域，在這個領域中，人工智能和機器學習正在降低投資于新產品全新銷售策略的風險。

了解給定客戶的流失傾向與更新傾向對于提高客戶終身價值是非常有價值的。

分析一系列不同的因素以了解客戶將流失或離開，而那些將更新的是最有價值的洞察人工智能和機器學習今天正在交付。能夠為公司的每一位客戶完成客戶終身價值分析，為客戶關系的健康與需要關注的客戶關系提供了一個優先路線圖。許多公司使用客戶終身價值分析作為每月審查的客戶健康評分的代理。

了解策略、技術和時間管理接近銷售人員最依賴的前10%以超越配額，并根據人工智能驅動的洞察在銷售團隊中擴展這些實踐

All Sales M管理者和領導者經常會想到這一點，尤其是在績效水平差異很大的銷售團隊中。了解最有成就的銷售人員的能力，然后有選擇地招募那些具有可比能力的銷售團隊候選人，從而產生可靠的結果。將人工智能應用于人才管理領域的領導者包括：誰的人才管理方法是優化招聘和管理員工潛力的每個階段。Guided Selling is progress progress faily from a personalisation driven selling strategy to one that capitalized on data-driven insidences，further revolating基于人工智能和機器學習的引導銷售是基于規定的分析，它向銷售人員提供建議，以提供哪些產品、服務和捆綁包的價格。62%的業績最高的銷售人員預測，引導銷售采用將根據其能力加快按價值排列潛在機會，并根據最新情況建議下一步措施。

通過使用人工智能和機器學習來分析領導的最有效的行動和行為來提高銷售團隊的生產力對于更封閉的銷售，人工智能和基于機器學習的銷售聯系和客戶預測分析將考慮與客戶的所有聯系來源，并確定哪一個最有效。了解哪些行動和行為與最高成交率相關，銷售經理可以利用這些洞察將其銷售團隊擴展到更高的績效。

銷售和市場營銷部門能夠更好地定義價格優化策略，使用所有可用的數據分析使用人工智能和機器學習算法

Pricing Continues to be大多數銷售和營銷團隊都是通過嘗試和錯誤來學習的。能夠分析定價數據、采購歷史記錄、折扣、參與的促銷計劃以及許多其他因素，人工智能和機器學習可以計算給定客戶的價格彈性，使優化后的價格更容易實現。

個性化銷售和營銷內容，將潛在客戶從MQLS移動到SQLS由于人工智能和機器學習，市場營銷自動化應用程序（包括許多其他應用程序）得以持續改進，多年來已能夠定義在給定時間向給定的潛在客戶呈現哪些內容資產。改變的是內容本身的互動性和個性化。結合分析、個性化和機器學習，市場營銷自動化應用程序現在能夠定制推動業務機會向前發展的內容和資產。

解決銷售工程計劃、銷售支持以及為最具價值的客戶投入最大時間的許多挑戰正在得到解決。通過機器學習，CRM應用程序（包括Salesforce）可以根據潛在銷售的價值以及銷售線索的強度（基于其線索得分）來定義銷售人員的時間表。人工智能和機器學習優化了銷售人員的時間，這樣他們就可以從一次客戶會議轉到下一次客戶會議，將時間投入到最有價值的潛在客戶身上。

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