Resolver problemas de negócios com modelos de previsão do AI Builder
A previsão do AI Builder fornece às organizações o resultado esperado para um cenário de negócios com base em tendências históricas. Vários cenários podem ser processados e cada um determinará um tipo diferente de resultado.
Primeiro cenário: sucesso da oportunidade de vendas
A equipe de vendas de uma empresa de serviços de jardinagem está sobrecarregada com o número de oportunidades que precisa gerenciar. Eles querem priorizar essas oportunidades para que possam trabalhar naquelas com maior probabilidade de sucesso.
Nos últimos anos, a equipe de vendas compilou informações, como a localização dos clientes, o tamanho dos pátios para atender, o tamanho dos prédios nas instalações, prestadores de serviços do ano anterior e muito mais. Além disso, registrou o resultado da oportunidade, seja ela ganha ou perdida.
Com base nesses avançados dados históricos, é possível usar a previsão para processar as novas informações de oportunidades e permitir que a equipe de vendas trabalhe nas oportunidades que têm potencial de serem conquistadas.
Segundo cenário: seleção de produtos
A empresa de serviços de jardinagem oferece mais de 12 fertilizantes diferentes que podem ser aplicados nos gramados dos clientes. Com base em pesquisas de satisfação, a empresa percebeu que os clientes geralmente ficam sobrecarregados com o número de opções e preferem receber o fertilizante que o cliente provavelmente escolherá.
Com base nos dados históricos compilados, a empresa pode usar a previsão para analisar o perfil dos clientes e determinar quais de seus produtos os clientes têm mais probabilidade de selecionar.
Terceiro cenário: número de visitas necessárias
A empresa de serviços de jardinagem oferece diferentes planos de serviço com frequência de visitas ajustada de acordo com as preferências dos clientes e os tipos de manutenção selecionados. Os clientes exigem que os agentes de vendas determinem o número de visitas que a equipe de jardinagem e paisagismo precisará agendar no local do cliente durante o período do contrato.
Com base nos avançados dados históricos compilados, a empresa pode usar a previsão para analisar as reservas de cada cliente e determinar quantas reservas provavelmente serão necessárias para os novos clientes ou contratos.
Agora, você aprendeu a resolver diferentes cenários usando o modelo de previsão do AI Builder. Em seguida, você aprenderá a criar um modelo de previsão e usá-lo em um aplicativo baseado em modelo.