Маркетинг B2B: часть вторая. Маргарита Васильевна Акулич

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, поскольку они могут автоматически изменять свои цены почти в реальном времени с помощью алгоритмов.

      Интеллектуальный алгоритм устанавливает цену для отдельных клиентов таким образом, чтобы они были готовы покупать, и чтобы одновременно при этом не страдали продажи.

      Помимо демографических характеристик, оптимизация цен с помощью AI также использует в качестве базы данных результаты анализа поведения клиентов, такие как [2]:

      «Цены, которые клиент принимал в прошлом. Поведение похожих покупателей. Текущая динамика цен на рынке. Другие факторы, имеющие отношение к успешным транзакциям в прошлом».

      Таким образом, преимущества динамического ценообразования заключаются в автоматическом изменении цен в случае изменений рыночной среды, адаптации к фактической готовности клиентов платить и большей эффективности.

      Динамическое ценообразование в настоящее время используется в основном в онлайн-секторе.