优化销售流程的销售经理

监督学习

最常见的机器学习类型之一是监督学习，其中算法从标记数据中学习。

你给算法提供一系列与正确输出相匹配的输入，这样它就能理解两者之间的关系。然后算法会利用这些信息来预测新的、未见过的输入的输出。

常见的监督学习任务包括分类（将输入数据分组为预定义类别）和回归（根据输入数据预测数值）。

例如，您可以使用分类任务将潜在客户分类为 准确的手机号码列表 低价值、中价值或高价值，以便进行潜在客户评分。

类似地，您可以根据客户是否可能流失对其进行分组，从而使您的销售团队能够更有效地优先考虑客户保留工作。

回归任务非常适合通过基于历史数据（例如 些平台内置了保护措施和安全功能 过去的销售额、营销支出、季节性和其他因素）的机器学习进行销售预测。

无监督学习

在无监督学习中，你向算法提供数据，而无需明确 墨西哥电话号码 的指令。目标是让算法自行识别模式和关系。

监督学习技术需要预定义标签来细分客户。然而，非监督学习方法可以识别您尚未考虑过的新类别。

常见的无监督学习任务包括：

• 聚类根据相似性、差异性和模式对未标记数据进行分组

• 关联发现不同变量之间的关系

• 降维将复杂数据简化为最具影响力的属性和指标

例如，Pipedrive 团队使用聚类分析来评估我们用户的不同行为角色。我们利用这些信息来分析销售功能的使用情况、确定产品研究的目标 优化销 用户等等。

零售商经常使用关联规则挖掘来执行购物篮分析，识别客户经常一起购买的不同商品。然后，您可以查看这些数据，向潜在买家提供更相关的产品推荐。

降维可以确定哪些销售指标对您的收入影响最大。您的销售团队可以将这些指标用作关键绩效指标 (KPI)，以专注于最重要的事情。

强化学习

强化学习算法通过执行操作和接收反馈来学习做出决策。该模型不断尝试新想法，找出最有价值的想法并相应地调整其方法。

例如，汽车制造商可能会使用强化学习来教自动驾驶汽车停车。每当汽车安全地停在车道内时，开发人员就会发出“奖励”，而当汽车越过车道或发生碰撞时，开发人员就会发出“负面奖励”。

汽车的目标是获得尽可能多的奖励和尽可能少的负奖励。

营销中的机器学习可以涉及强化学习 优化销 系统来测试不同的活动。例如，尝试不同的内容、渠道和优惠组合，看看哪种效果最好。