یادگیری ماشین چیست؟ | کاربرد یادگیری ماشین در فروش

امروزه کسب‌وکارها حجم زیادی از اطلاعات مربوط به مشتریان، فروش و رفتار کاربران در اختیار دارند. اما داشتن داده به‌تنهایی کافی نیست؛ مهم این است که بتوان از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کرد. یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از فناوری‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها کمک می‌کند با بررسی داده‌ها، الگوها را شناسایی کنند و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشند.

این فناوری می‌تواند در بخش‌های مختلف یک کسب‌وکار، از شناخت مشتری گرفته تا پیش‌بینی فروش و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری، کاربرد داشته باشد. در این مقاله ابتدا با مفهوم آن آشنا می‌شویم و سپس بررسی می‌کنیم چگونه می‌توان از این فناوری در فرآیند فروش استفاده کرد.

بیشتر بخوانید: توانمندسازی تیم فروش چیست و چگونه باعث افزایش فروش می‌شود؟

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یکی از روش‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌های قبلی یاد بگیرند و بدون دریافت دستور مشخص برای هر موقعیت، الگوهای موجود را شناسایی کنند. سیستم با بررسی نمونه‌های مختلف، رابطه میان داده‌ها و نتایج را پیدا می‌کند و سپس می‌تواند از این اطلاعات برای تحلیل داده‌های جدید استفاده کند.

برای مثال، یک فروشگاه اینترنتی را در نظر بگیرید که اطلاعاتی مانند سابقه خرید، محصولات مشاهده‌شده و میزان تعامل مشتریان را در اختیار دارد. با تحلیل این اطلاعات می‌توان تشخیص داد کدام مشتریان احتمال بیشتری دارد یک محصول جدید را خریداری کنند.

هرچه داده‌های مناسب‌تر و بیشتری در اختیار مدل قرار بگیرد، امکان شناسایی الگوهای دقیق‌تر نیز افزایش پیدا می‌کند. به همین دلیل، کیفیت داده‌ها نقش مهمی در نتیجه نهایی دارد.

تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

این سه اصطلاح ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند، اما یک مفهوم نیستند.

هوش مصنوعی (AI) مفهوم گسترده‌ای است که به سیستم‌هایی اشاره دارد که می‌توانند وظایفی مانند تحلیل اطلاعات، حل مسئله و تصمیم‌گیری را با روشی شبیه توانایی‌های انسانی انجام دهند.

یادگیری ماشین (ML) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است. در این روش، سیستم با استفاده از داده‌ها و تجربه‌های قبلی، الگوها را شناسایی می‌کند و عملکرد خود را در انجام یک وظیفه مشخص بهبود می‌دهد.

یادگیری عمیق (Deep Learning) نیز زیرمجموعه‌ای از این فناوری است که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. تشخیص تصویر، پردازش زبان و تحلیل صدا از جمله کاربردهای آن هستند.

به زبان ساده می‌توان گفت هوش مصنوعی یک مفهوم گسترده است، یادگیری ماشین یکی از روش‌های رسیدن به سیستم‌های هوشمند است و یادگیری عمیق روشی پیشرفته‌تر برای تحلیل داده‌های پیچیده محسوب می‌شود.

انواع یادگیری ماشین

روش آموزش سیستم‌ها به نوع داده و هدف پروژه بستگی دارد. چهار رویکرد اصلی در این زمینه عبارت‌اند از:

یادگیری تحت نظارت

در این روش، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند؛ یعنی نتیجه درست برای نمونه‌های آموزشی مشخص است. سیستم با بررسی این نمونه‌ها رابطه میان داده‌های ورودی و خروجی را یاد می‌گیرد و سپس می‌تواند اطلاعات جدید را دسته‌بندی یا پیش‌بینی کند.

برای مثال، می‌توان اطلاعات مشتریان قبلی و نتیجه خرید آن‌ها را در اختیار سیستم قرار داد تا الگوهای مربوط به مشتریانی که احتمال خرید بیشتری دارند شناسایی شود.

یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت، داده‌ها از قبل برچسب‌گذاری نشده‌اند. الگوریتم با بررسی اطلاعات موجود، به دنبال شباهت‌ها و الگوهای پنهان می‌گردد.

یکی از کاربردهای این روش در فروش، دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، میزان تعامل یا علایق آن‌هاست.

یادگیری نیمه‌نظارتی

این روش ترکیبی از دو رویکرد قبلی است. بخشی از داده‌ها برچسب‌گذاری شده‌اند و بخش بزرگ‌تری بدون برچسب باقی می‌ماند. سیستم ابتدا از اطلاعات دارای برچسب استفاده می‌کند و سپس از داده‌های بدون برچسب برای شناسایی الگوهای بیشتر کمک می‌گیرد.

این روش زمانی مفید است که برچسب‌گذاری تمام اطلاعات به زمان یا هزینه زیادی نیاز داشته باشد.

یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی، سیستم با محیط تعامل می‌کند، تصمیم می‌گیرد و بر اساس نتیجه تصمیم خود بازخورد دریافت می‌کند. سپس از این تجربه برای انتخاب تصمیم‌های بهتر در آینده استفاده می‌کند.

این رویکرد برای مسائلی مناسب است که سیستم باید در طول زمان از نتایج اقدامات خود یاد بگیرد و عملکردش را بهبود دهد.

بیشتر بخوانید: مدیریت بر پایه داده چیست و چرا اهمیت دارد؟ (Data-Driven Management)

مراحل یادگیری ماشین چگونه است؟

فرآیند ایجاد و استفاده از یک مدل معمولاً چند مرحله اصلی دارد:

۱. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

ابتدا باید اطلاعات مرتبط با هدف پروژه جمع‌آوری شود. در یک کسب‌وکار فروش، این داده‌ها می‌توانند شامل سوابق خرید، رفتار کاربران، اطلاعات مشتریان و نتایج فروش باشند.

داده‌ها قبل از استفاده باید بررسی و پاک‌سازی شوند تا اطلاعات ناقص یا نامرتبط تا حد امکان اصلاح شوند.

۲. انتخاب مدل

پس از آماده‌سازی داده‌ها، باید مدل مناسب انتخاب شود. نوع داده و هدف پروژه مشخص می‌کند که چه روشی برای تحلیل مناسب‌تر است. مدلی که برای پیش‌بینی فروش استفاده می‌شود، لزوماً برای دسته‌بندی مشتریان مناسب نیست.

۳. آموزش مدل

در این مرحله، داده‌های آماده‌شده در اختیار مدل قرار می‌گیرند. سیستم با بررسی نمونه‌های مختلف، الگوها و ارتباط میان داده‌ها را یاد می‌گیرد.

۴. ارزیابی و بهبود

پس از آموزش، مدل با داده‌هایی که قبلاً در فرآیند آموزش استفاده نشده‌اند، ارزیابی می‌شود. اگر نتایج مطلوب نباشند، می‌توان داده‌ها، تنظیمات یا مدل انتخاب‌شده را اصلاح کرد.

چگونه از یادگیری ماشین در فروش استفاده کنیم؟

یکی از مهم‌ترین کاربردهای این فناوری، کمک به تیم فروش برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر است. به جای اینکه تمام اطلاعات به‌صورت دستی بررسی شوند، سیستم می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل کرده و الگوهای مهم را در اختیار تیم قرار دهد.

۱. پیش‌بینی فروش

پیش‌بینی فروش یعنی تخمین میزان فروش آینده بر اساس اطلاعات گذشته و عوامل تأثیرگذار بر بازار. این کار به کسب‌وکار کمک می‌کند میزان تقاضا را بهتر پیش‌بینی کند، موجودی کالا را مدیریت کند و برای برنامه‌های فروش تصمیم مناسب‌تری بگیرد.

مدل‌های هوشمند می‌توانند سوابق فروش را بررسی کنند و روندهایی را شناسایی کنند که پیدا کردن آن‌ها با بررسی دستی دشوار است. علاوه بر اطلاعات گذشته، عواملی مانند فصل، مناسبت‌ها، شرایط بازار و تغییرات تقاضا نیز می‌توانند در تحلیل‌ها مورد استفاده قرار بگیرند.

۲. امتیازدهی به سرنخ‌های فروش

همه سرنخ‌های فروش احتمال یکسانی برای تبدیل شدن به مشتری ندارند. برخی کاربران فقط اطلاعات یک محصول را بررسی می‌کنند، در حالی که برخی دیگر به خرید نزدیک‌تر هستند.

با تحلیل رفتار کاربران، سابقه تعامل، محصولات مشاهده‌شده و اطلاعات مشتریان مشابه می‌توان احتمال تبدیل هر سرنخ را تخمین زد. در نتیجه، تیم فروش می‌تواند زمان بیشتری را برای مشتریانی صرف کند که احتمال خرید آن‌ها بالاتر است.

۳. استفاده از چت‌بات‌ها

چت‌بات‌ها می‌توانند بخشی از ارتباط با مشتری را به‌صورت خودکار انجام دهند. چت‌بات‌های ساده معمولاً بر اساس پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده کار می‌کنند، اما سیستم‌های هوشمندتر می‌توانند از داده‌ها و تعاملات قبلی برای ارائه پاسخ‌های بهتر استفاده کنند.

برای مثال، چت‌بات یک فروشگاه می‌تواند درباره ویژگی‌های محصولات پاسخ دهد، گزینه مناسب را پیشنهاد کند و در صورت پیچیده بودن درخواست، مشتری را به کارشناس فروش ارجاع دهد.

۴. شخصی‌سازی پیشنهادهای فروش

مشتری معمولاً به پیشنهادهایی توجه بیشتری نشان می‌دهد که با نیاز یا علاقه او مرتبط باشند. با بررسی رفتار کاربران می‌توان محصولات و خدماتی را پیشنهاد داد که احتمال بیشتری دارد برای هر فرد جذاب باشند.

برای نمونه، اگر کاربری چند محصول مشابه را مشاهده کرده باشد یا قبلاً از یک دسته خاص خرید کرده باشد، سیستم می‌تواند محصولات مرتبط با همان رفتار را به او پیشنهاد دهد.

این قابلیت در فروشگاه‌های اینترنتی و پلتفرم‌های محتوایی نیز کاربرد زیادی دارد و می‌تواند به افزایش تعامل و فروش کمک کند.

۵. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری

قیمت‌گذاری یکی دیگر از حوزه‌هایی است که تحلیل داده می‌تواند در آن نقش داشته باشد. در قیمت‌گذاری پویا، قیمت می‌تواند بر اساس عواملی مانند میزان تقاضا، شرایط بازار، زمان و رفتار مشتری تغییر کند.

برای مثال، برخی سرویس‌های حمل‌ونقل آنلاین در زمان افزایش تقاضا قیمت‌های خود را تغییر می‌دهند. بررسی داده‌ها به کسب‌وکار کمک می‌کند رابطه میان قیمت، تقاضا و رفتار مشتری را بهتر درک کند و استراتژی مناسب‌تری داشته باشد.

مزایای استفاده از یادگیری ماشین در فروش

استفاده درست از این فناوری می‌تواند مزایای مختلفی برای تیم‌های فروش داشته باشد، از جمله:

• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: تصمیم‌ها به جای حدس و تجربه صرف، بر اساس اطلاعات واقعی گرفته می‌شوند.
• شناخت بهتر مشتری: رفتار و نیازهای مشتریان با دقت بیشتری بررسی می‌شود.
• افزایش بهره‌وری تیم فروش: فروشندگان می‌توانند روی سرنخ‌ها و فرصت‌های ارزشمندتر تمرکز کنند.
• پیش‌بینی بهتر تقاضا: کسب‌وکار می‌تواند برای موجودی و برنامه‌های فروش آینده آماده‌تر باشد.
• شخصی‌سازی تجربه مشتری: پیشنهادها و ارتباطات می‌توانند متناسب‌تر با نیاز هر مشتری باشند.
• صرفه‌جویی در زمان: بخشی از فعالیت‌های تکراری مانند پاسخ‌گویی اولیه یا تحلیل داده‌ها قابل خودکارسازی است.

البته استفاده از این فناوری به‌تنهایی تضمین‌کننده افزایش فروش نیست. کیفیت داده‌ها، هدف‌گذاری صحیح و انتخاب مدل مناسب، تأثیر زیادی بر نتیجه نهایی دارند.

چند مثال از کاربردهای یادگیری ماشین

کاربرد این فناوری تنها به فروش محدود نمی‌شود و در بسیاری از سرویس‌های روزمره نیز دیده می‌شود.

تشخیص گفتار: سیستم‌های تشخیص گفتار می‌توانند صدای انسان را دریافت و آن را به متن تبدیل کنند. جست‌وجوی صوتی و دستیارهای مجازی نمونه‌هایی از این کاربرد هستند.

خدمات مشتری: چت‌بات‌ها می‌توانند به پرسش‌های متداول مشتریان پاسخ دهند و در صورت پیچیده بودن درخواست، کاربر را به کارشناس انسانی ارجاع دهند.

تشخیص تراکنش‌های مشکوک: بانک‌ها و مؤسسات مالی می‌توانند با بررسی الگوهای تراکنش، فعالیت‌های غیرعادی را شناسایی کنند و احتمال تقلب را کاهش دهند.

سیستم‌های پیشنهاددهنده: فروشگاه‌های اینترنتی و پلتفرم‌های محتوا می‌توانند بر اساس رفتار کاربران، محصولات یا محتوای مرتبط را پیشنهاد دهند.

آیا برای استفاده از این فناوری به برنامه‌نویسی نیاز است؟

برای ساخت و توسعه مدل‌های اختصاصی، معمولاً دانش برنامه‌نویسی و تحلیل داده موردنیاز است. زبان‌هایی مانند پایتون، جاوا، متلب، سی‌شارپ و اسکالا در پروژه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند.

با این حال، اگر هدف یک کسب‌وکار فقط استفاده از قابلیت‌های آماده برای فروش باشد، الزاماً نیازی نیست تیم فروش خودش برنامه‌نویسی کند. بسیاری از ابزارهای نرم‌افزاری، قابلیت‌های تحلیل داده، پیش‌بینی، دسته‌بندی مشتریان و اتوماسیون را در اختیار کاربران قرار می‌دهند.

بیشتر بخوانید: توسعه کسب و کار (Business Development) چیست؟

سخن پایانی

با افزایش حجم داده‌ها و پیشرفت هوش مصنوعی، استفاده از ابزارهای هوشمند در کسب‌وکارها گسترده‌تر شده است. این فناوری می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند رفتار مشتریان را بهتر تحلیل کنند، فروش آینده را پیش‌بینی کنند، سرنخ‌های ارزشمند را شناسایی کنند و پیشنهادها و قیمت‌گذاری خود را به شکل دقیق‌تری مدیریت کنند.

با این حال، موفقیت در استفاده از این ابزارها فقط به انتخاب یک فناوری پیشرفته وابسته نیست. داده‌های باکیفیت، هدف مشخص، مدل مناسب و ارزیابی مداوم در کنار یکدیگر قرار می‌گیرند تا بتوان از قابلیت‌های آن برای بهبود فرآیند فروش و ایجاد تجربه بهتر برای مشتری استفاده کرد.