Geschäftliche Probleme mit AI Builder-Vorhersagemodellen lösen
Die AI Builder-Vorhersage liefert Organisationen das erwartete Ergebnis für ein Geschäftsszenario auf Grundlage historischer Trends. Es können mehrere Szenarien verarbeitet werden, und jedes bestimmt eine andere Art von Ergebnis.
Erstes Szenario: Erfolg von Verkaufschancen
Das Vertriebspersonal eines Gartenpflegeunternehmens ist mit den vielen Verkaufschancen überfordert, die es bearbeiten muss. Sie möchten Verkaufschancen priorisieren, um an jenen mit den höchsten Erfolgsaussichten zu arbeiten.
In den letzten Jahren haben die Vertriebsmitarbeiter Informationen wie den Standort der Kunden, die Größe der Gärten und der Gebäude auf dem Gelände, die Dienstleister im vergangenen Jahr und viele andere Daten zusammengetragen. Darüber hinaus haben sie das Ergebnis der Verkaufschance aufgezeichnet, unabhängig davon, ob sie gewonnen oder verloren wurde.
Basierend auf diesen umfassenden historischen Daten können sie Vorhersagen verwenden, um die Informationen zu neuen Verkaufschancen zu verarbeiten und die Vertriebsmitarbeiter an den Verkaufschancen arbeiten zu lassen, die höhere Erfolgsaussichten haben.
Zweites Szenario: Produktauswahl
Das Gartenpflegeunternehmen bietet über 12 verschiedene Düngemittel an, die auf den Rasen der Kunden angewandt werden können. Anhand von Zufriedenheitsumfragen hat das Unternehmen festgestellt, dass Kunden oft mit der Vielzahl der Optionen überfordert sind und lieber die gebräuchlichsten Düngemittel vorgestellt bekommen möchten.
Mithilfe der umfassenden historischen Daten, die zusammengetragen wurden, kann das Unternehmen mit Vorhersagen das Profil der Kunden analysieren und bestimmen, welches Produkt die Kunden am wahrscheinlichsten auswählen werden.
Drittes Szenario: Anzahl der erforderlichen Besuche
Das Gartenpflegeunternehmen bietet verschiedene Servicepläne an, wobei die Besuchshäufigkeit den Kundenpräferenzen und den ausgewählten Gartenarbeiten angepasst wird. Die Kunden verlangen, dass die Vertriebsmitarbeiter die Anzahl der Besuche bestimmen, die das Garten- und Landschaftsbauteam während der Vertragslaufzeit einplanen muss.
Mithilfe der umfassenden historischen Daten, die zusammengetragen wurden, kann das Unternehmen mit Vorhersagen die Buchungen für jeden Kunden analysieren und bestimmen, wie viele Buchungen höchstwahrscheinlich für die neuen Kunden oder Verträge erforderlich sein werden.
In diesem Modul haben Sie gelernt, wie Sie verschiedene Szenarien mithilfe des AI Builder-Vorhersagemodells lösen. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie ein Vorhersagemodell erstellen und es dann in einer modellgesteuerten App verwenden.