Risoluzione di problemi aziendali con i modelli di previsione di AI Builder
La previsione di AI Builder fornisce alle organizzazioni il risultato previsto per uno scenario aziendale in base alle tendenze storiche. È possibile elaborare più scenari e ciascuno determinerà un tipo diverso di risultato.
Primo scenario: successo delle opportunità di vendita
Il personale di vendita di un'azienda di servizi di giardinaggio è sommerso dalla quantità di opportunità che deve gestire. Vuole definire le priorità di tali opportunità in modo da poter lavorare su quelle che hanno la più alta probabilità di successo.
Negli ultimi anni, il personale di vendita ha raccolto informazioni, quali l'ubicazione dei clienti, le dimensioni dei giardini da sistemare, le dimensioni degli edifici nelle sedi, i fornitori di servizi degli anni precedenti e molto altro. Inoltre, ha registrato l'esito dell'opportunità, vinta o persa.
Sulla base di questi ampi dati storici ricchi, può utilizzare la previsione per elaborare informazioni sulle nuove opportunità e consentire al personale di vendita di lavorare sulle opportunità che hanno maggiore potenziale di successo.
Secondo scenario: selezione del prodotto
L'azienda di servizi di giardinaggio offre oltre 12 diversi fertilizzanti che possono essere impiegati per i prati dei clienti. Sulla base di sondaggi sulla soddisfazione, l'azienda è venuta a conoscenza del fatto che i clienti sono spesso disorientati dal numero di opzioni e preferirebbero che venisse loro presentato il fertilizzante che selezionerebbero con maggiore probabilità.
Sulla base degli ampi dati storici compilati, l'azienda può utilizzare la previsione per analizzare il profilo dei clienti e determinare quale dei suoi prodotti i clienti sceglierebbero con maggiore probabilità.
Terzo scenario: numero di visite richieste
L'azienda di servizi di giardinaggio offre diversi piani di servizio con frequenza delle visite adattata in base alle preferenze del cliente e ai tipi di manutenzione selezionati. I clienti richiedono che gli agenti di vendita determinino il numero di visite che il personale di giardinaggio e paesaggistica dovrà programmare presso la sede del cliente durante il periodo del contratto.
Sulla base degli ampi dati storici compilati, l'azienda può utilizzare la previsione per analizzare le prenotazioni per ciascun cliente e determinare quante prenotazioni saranno probabilmente necessarie per i nuovi clienti o contratti.
Si è appreso come risolvere diversi scenari usando il modello di previsione di AI Builder. Successivamente si apprenderà come creare un modello di previsione e come usarlo in un'app basata su modello.