Oracle AI Apps for Salesへようこそ

Oracle AI Appsは、ディシジョン科学と機械学習を組み合せて、営業担当者が売上を増やして加速できるよう支援します。営業担当者がリードに取り組むと、AI Appsの予測リード・スコアが確認され、リードの優先順位付けが向上します。商談を表示すると、受注率を上げるための推奨が得られます。営業担当は、これらの機能を使用して生産性を向上させ、ディールを迅速にクローズできます。

この図は、Oracle AI Apps for Salesへのデータ・フィードの高レベルのフローを示しています:

リード・スコアの予測
商談受注確度の予測
商談の推奨処理

営業向けAI Appsの様々な側面を示す高レベルのフロー・チャート。営業データは営業向けAI Appsに挿入され、モデルはリード・スコア、受注確度および推奨アクションを予測します。

予測リード・スコア

AI Appsモデルは、組織のリード履歴、アクティビティおよび関連データに基づいてリードのスコアを予測します。営業担当は、AI Appsの予測リード・スコアを表示し、商談に変換する可能性が最も高いリードに集中できます。例を見てみましょう。営業担当のテリトリには、約50のマーケティング適格リードがあります。彼女は、これらの各リードを個別にフォローアップする時間がありません。これらのリードのうち、約10のリード・スコアが80以上の予測リード・スコアであることがわかります。この10のリードは、商談に変換する可能性が最も高く、追跡することを決定していることをすぐに理解しています。

商談推奨アクション

AI Appsのモデルは、商談の成約の可能性を見積ります。モデルの見積と営業担当の見積が一致しない場合、営業担当にアラートが送信されます。また、モデルでは、すべての推奨処理について商談受注確度を見積もるため、営業担当は受注確度見積が高い営業担当のみを表示します。営業担当は、推奨処理を使用して、商談成功の可能性を改善できます。

例を見てみましょう。商談のプライマリ担当者としてマークされたロールにおいて、過去の受注率が低かったとします。その理由として、この担当者が組織の意思決定者でないことが考えられます。そのため、モデルは、営業担当者に、このプライマリ担当者が意思決定者であるか確認することを推奨します。