Machine Learning applicato al commissioning

7/17/2019

Focus: Machine Learning applicato al commissioning

Quali sono le opportunità concrete fornite dal Machine Learning per il commissioning?


-    Individuazione “Next Best Action”
O meglio: l’azione migliore futura. Il software di gestione delle provvigioni analizza tutto lo storico di un determinato agente di vendita e fornisce un report dettagliato della sua performance: periodo, percentuale di switch, fatturato totale, tasso di CHURN,...; sulla base di questi dati, il software dotato di algoritmo Machine Learning è in grado di suggerire la Next Best Action rivolta a chi configura il commissioning. L’operatore (responsabile di area degli agenti o il sales manager)  potrà scegliere scientificamente i più profittevoli strumenti di incentivazione, contribuendo ad un beneficio remunerativo per l’azienda e per l’agente. 


-    Supporto decisionale “Best Option to Choose”
Un valido aiuto fornito dalla tecnologia Machine Learning è la possibilità di stabilire delle procedure guidate in fase di inserimento contrattuale, così da migliorare la qualità del dato inserito per suggerire le condizioni di maggior valore sulla provvigione del singolo agente. Anche in questo caso, viene incentivato il lavoro del singolo agente portando beneficio anche all’azienda.


È evidente che la buona riuscita della tecnologia Machine Learning è strettamente legata alla qualità, ma anche alla diversificazione dei dati forniti. Più informazioni si hanno per ottenere una visione completa di quell’operazione e più specifici e precisi quei dati sono, più il risultato restituito dall’algoritmo del Machine Learning sarà completo e soddisfacente. Come si fa ad avere così tanti dati?

È necessario che gli applicativi dialoghino tra di loro, per fare un esempio: il CRM passa delle informazioni al software del Billing che a sua volta reperisce altri dati dal software di gestione della misura che comunica al Machine Learning tutto il pacchetto di informazioni. Ci penserà poi lui a fare le dovute analisi, e come in tutti i processi informatici, l’anello conclusivo è rappresentato dall’intervento umano che è libero di scegliere se applicare quel suggerimento o meno. 


I benefici maggiori che può trarre il configuratore del commissioning per i singoli agenti sono:
-    Prodotti ottimali, informazioni a supporto dell’agente che consentono una maggior sicurezza nella scelta dei prodotti da offrire, potendo beneficiare del supporto fornito dal Machine Learning che si basa su dati storici concreti e su una enorme capacità di calcolo. 
-    Assistente guidato, sia in fase di trattativa sia in fase di inserimento contrattuale l’agente viene seguito dal Machine Learning come se fosse un vero e proprio assistente guidato, questo consente una maggiore precisione finalizzata a maggiore probabilità di chiusura del contratto.
-    Maggiore efficienza nella gestione dell’intero processo e nell’evoluzione dell’agente che trae un miglioramento concreto delle sue provvigioni e di conseguenza viene stimolato a raggiungere gli obiettivi prefissati.


Cos’è il Machine Learning?


È una tecnologia innovativa, nasce come un sottoinsieme dell’Intelligenza artificiale. In sintesi, è un modo di far apprendere le macchine, basato sul sistema umano di apprendimento tramite errori ed esperienze. 
I computer possono apprendere grazie ad algoritmi che elaborano dei dati che incrementano i loro modelli decisionali. La tecnologia del Machine Learning insegna alla macchina tramite l’esperienza ed esistono tre modi per farlo: 

 

  • Supervised Learning (apprendimento supervisionato) in cui la macchina viene alimentata con i dati corretti di input e di output.
  • Unsupervised Learning (apprendimento non supervisionato) in cui alla macchina vengono forniti i dati di input ma non di output; in questo caso fa dei tentativi e risale la logica dei modelli forniti attraverso i dati di input.
  • Reinforcement Learning (apprendimento con rinforzo) in cui la macchina apprende grazie all’interazione con l’ambiente da cui attinge i dati di input e riesce a raggiungere l’obiettivo anche imparando dai propri errori (chiamati “punizioni”).
     

 

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