تزيد Oracle مبيعات السحابة المثبتة باستخدام نموذج التعلم الآلي
باستخدام التعلم الآلي في Oracle Database لإنشاء الطلب، يحدد مندوبو مبيعات Oracle عملاء السحابة المحتملين والمربحين.
“شعر المندوبون بأنهم تلقوا معلومات تعلم آلي لم يحصلوا عليها من قبل. وشجعت جميع السلوكيات الصحيحة - كان المندوبون أكثر حماسة في وضع خطط الحساب وكانوا على استعداد للعمل بجد للحصول على اجتماع. لقد تحسنت الاجتماعات ووجدنا فرصًا جديدة بشكل أسرع. أدى ذلك إلى إنشاء حلقة تعليقات إيجابية.”
تحديات الأعمال
تتعامل Oracle Global Sales مع توليد الطلب على حلول Oracle Cloud Infrastructure (OCI). لتحفيز الممثلين بشكل أكمل وزيادة المبيعات، احتاج الفريق إلى تحديد عملاء Oracle الحاليين الذين من المرجح أن ينتقلوا إلى Oracle Cloud.
وكان الهدف هو مساعدة مندوبي المبيعات على تركيز اهتمامهم على أنسب العملاء المحتملين لقاعدة التركيبات مع الحفاظ على أفضل ممارسات المبيعات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهؤلاء المندوبين المُمكّنين الاتصال بشكل أفضل بين عملاء Oracle والحلول السحابية التي كانت الأنسب لحالات استخدامهم، مما أدى إلى تحسين الرضا العام.
وكانت الحلول القائمة للفريق غير قادرة على التعامل مع هذا المستوى من التحليل المتطور في الوقت المناسب.
لقد وجدنا باستمرار أن 5٪ من الحسابات مع أعلى الدرجات قدمت 80٪ من المال فاز في أي ربع.
لماذا اختارت Oracle التعلم الآلي
لتشجيع الإغلاق الأسرع، ومع هوامش ربح أفضل، قررت Oracle Global Sales أنها بحاجة إلى نموذج تعلم آلي خاص بالمبيعات. سيستخدم هذا البيانات القديمة لإنشاء درجات بسرعة وتحديد أفضل الحسابات. سيقوم المديرون بربط النموذج ببرامج إنشاء الطلبات الحالية لتبسيط عملية تغذية مسار مبيعات Oracle cloud بأفضل العملاء المحتملين.
كلف الفريق Oracle Labs بإنشاء نموذج التحليل الذكي للتعلم الآلي لتحويل تكوين الطلب العالمي وتصميم الحملة. استخدمت Oracle Labs التعلم الآلي في Oracle Database لإنشاء نموذج قوي وقابل للتوسع لإدارة 9 ملايين نقطة بيانات للعملاء والمنتجات و2400 متغير تسجيل نقاط في Oracle Cloud. يتطلب نموذج تسجيل النقاط شراء عملاء متعددين وبيانات خاصة بالمجال للتنبؤ بسلوكيات الشراء المستقبلية.
قامت Oracle Global Sales بربط نموذج التعلم الآلي ببرامج إنشاء طلبات متعددة للحصول على نتائج ملموسة وقابلة للقياس في الميدان. وسيتولى ممثلو مبيعات المنظمة التدريب على هذا النموذج، وبناء الثقة في فائدته، والاعتماد عليه على المدى الطويل، وتقديم عائد فوري للمشروع على الاستثمار.
تؤدي الفرص التسويقية الموصى بها للتعلم الآلي من Oracle إلى صفقات أكبر بثلاث مرات من تلك الموجودة في الحسابات في مناطق أخرى، بمعدل ربح أعلى بنسبة 160% في أعلى الحسابات.
النتائج
يتيح Oracle Machine Learning في Oracle Database لـ Oracle Global Sales التعرف بسرعة على العملاء المثبّتين الأكثر احتمالاً للترحيل إلى Oracle Cloud. كل ربع سنة، يمكن للمبيعات تحديد أعلى 5% من الحسابات والمنتجات التي تنفق معظم الأموال عليها.
ومن ثم، يمكن لـ Oracle Global Sales تسريع دورة المبيعات والسماح للمندوبين بالتركيز على عملاء السحابة الأكثر احتمالاً وربحيةً. يمكن للمبيعات أيضًا استهداف أفضل القطاعات الفرعية لحساب معين، وهو أمر مفيد بشكل خاص للعملاء الدوليين الأكبر.
يقترح نموذج تسجيل النقاط وبرامج إنشاء الطلبات المنتجات السحابية الأكثر احتمالاً لكل حساب ويعزز رضا العملاء. يمكن لـ Oracle Global Sales أيضًا وضع إشارة على العميل المتوقع للسحابة الذي يفتقر إلى مندوب مبيعات لإقليمه حتى تتمكن Oracle من التوظيف بشكل مناسب لتلبية الحاجة.
على مدى ثلاث سنوات، أدت الأهداف المحتملة التي أوصى بها Oracle Machine Learning إلى صفقات أكبر بثلاث مرات من الحسابات المماثلة في مناطق أخرى، بمعدل ربح أعلى بنسبة 160% في أعلى الحسابات.
ينشئ نموذج التعلم الآلي جدولاً كبيرًا يعرض مجموع نقاط كل حساب. المبيعات المغلقة هي التحقق من النجاح النهائي للنموذج، وهي تأخذ في الاعتبار نموذج التقارير والدرجات ربع السنوية المستقبلية. المبيعات المغلقة هي التحقق من النجاح النهائي للنموذج، وهي تأخذ في الاعتبار نموذج التقارير والدرجات ربع السنوية المستقبلية.
يؤدي تغذية محرك النقاط إلى تقارير المبيعات اليومية للمندوبين للعمل على الفور. بدوره، يعمل مندوبو المبيعات بجد على أعلى جودة للحسابات في أكبر الأقاليم، مما يفرض أفضل الممارسات.
أخبار عن العميل
توفر Oracle مجموعات متكاملة من التطبيقات والبنية الأساسية الآمنة والمستقلة في Oracle Cloud. وتعمل الشركة في 175 دولة، وتخدم 430 ألف عميل، وتحفز إيرادات سنوية تبلغ 40 مليار دولار.