Oracle, makine öğrenimi modelini kullanarak kurulu tabanlı bulut satışlarını artırıyor
Oracle satış temsilcileri, talep oluşturmak için Oracle Database'de makine öğrenimini kullanarak en muhtemel ve kârlı bulut müşteri adaylarını belirleyebilir.
“Temsilciler, daha önce sahip olmadıkları ML zekasının kendilerine verildiğini hissettiler. Temsilcilerin hesap planları oluşturma konusunda daha hevesli olmasını ve toplantı yapmak için daha istekli olmasını sağladı. Toplantılar daha iyi gitti ve yeni fırsatları daha hızlı keşfettik. Bu olumlu bir geri bildirim döngüsü yarattı.”
İş zorlukları
Oracle Global Sales, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) çözümleri için talep yaratma işlemlerini üstlenir. Temsilcileri daha fazla motive etmek ve satışları artırmak için ekip, Oracle Cloud’a geçme olasılığı en yüksek olan mevcut Oracle müşterilerini belirlemeliydi.
Buradaki amaç, satış temsilcilerinin bir yandan en iyi satış uygulamalarını sürdürürken diğer yandan dikkatlerini en uygun kurulu sistem adaylarına odaklamasına yardımcı olmaktı. Ayrıca bu avantajlı temsilciler, Oracle müşterilerini kendi kullanım senaryolarına en uygun bulut çözümlerine daha iyi bağlayarak genel memnuniyeti artırabiliyordu.
Ekibin mevcut çözümleri, bu düzeyde karmaşık analizleri zamanında çözümlemeyi başaramıyordu.
yüksek puanlara sahip olan %5 oranındaki hesapların tutarlı bir şekilde herhangi bir çeyrekte kazanılan paranın %80'ini sağladığını tespit ettik.
Oracle neden makine öğrenimini seçti?
Oracle Global Sales, daha yüksek kârla daha hızlı satış yapabilmek için satışa özel bir makine öğrenimi modeline ihtiyaç duyduğuna karar verdi. Bunun için geçmiş verileri kullanarak puan oluşturmak ve en iyi hesapları belirlemek gerekiyordu. Yöneticiler, Oracle bulut satış hattını en iyi potansiyel müşterilerle besleme sürecini kolaylaştırmak için modeli mevcut talep yaratma programlarına bağlayacaktı.
Ekip, küresel talep oluşturma ve kampanya tasarımı fonksiyonlarını dönüştürmek üzere bir makine öğrenimi zeka modeli oluşturması için Oracle Labs’i görevlendirdi. Oracle Labs, Machine Learning in Oracle Database çözümünü kullanarak Oracle Cloud’da 9 milyon ürün ve müşteri veri noktasını ve 2.400 puanlama değişkenini yöneten sağlam ve ölçeklenebilir bir model oluşturdu. Puanlama modeli, gelecekteki satın alma davranışlarını tahmin etmek için çok yıllı müşteri satın alma ve sektöre özel veriler gerektiriyordu.
Oracle Global Sales sahada somut, ölçülebilir sonuçlar elde edebilmek için makine öğrenimi modelini çoklu talep oluşturma programlarına bağladı. Kuruluşun satış temsilcileri bu model üzerinde eğitim alacak, kullanışlı olduğuna güvenecek ve uzun vadede onunla çalışacaktır. Bu sayede hemen yatırım getirisi sağlanacaktır.
Oracle makine öğrenimi tarafından önerilen müşteri adayları, en iyi hesaplarda %160 daha yüksek kazanma oranıyla diğer bölgelerdeki hesaplardan üç kat daha büyük anlaşmalarla sonuçlanmaktadır.
Sonuçlar
Oracle Database içinde yer alan Oracle Machine Learning sayesinde Oracle Global Sales bölümü, Oracle Cloud’a geçiş yapması en muhtemel kurulu sistem müşterilerini hızla belirledi. Satış bölümü, her çeyrekte ilk %5’te yer alan hesapları ve en çok hangi ürünlere para harcadıklarını belirleyebilmektedir.
Oracle Global Sales satış döngüsünü hızlandırabilir ve satış temsilcilerinin en muhtemel ve kârlı bulut olanaklarına odaklanmasına izin verebilir. Satış departmanı ayrıca belirli bir hesabın en iyi alt bölümlerini de hedefleyebilir. Bu olanak özellikle büyük uluslararası müşterilerde faydalıdır.
Puanlama modeli ve talep oluşturma programları, her hesap için en olası bulut ürünlerini önerir ve müşteri memnuniyetini artırır. Oracle Global Sales ayrıca Oracle'ın ihtiyacı karşılamak için uygun işe alım yapabilmesi için bölgesinde satış temsilcisi olmayan bir bulut olanağını da belirleyebilir.
Üç yıl boyunca Oracle Machine Learning tarafından önerilen potansiyel müşteriler, diğer bölgelerdeki benzer hesaplardan üç kat daha büyük anlaşmalarla sonuçlandı ve en iyi hesaplarda %160 daha yüksek kazanma oranı elde edildi.
Makine öğrenimi modeli, her hesap için bir puan sunan büyük bir tablo oluşturur. Kapatılan satışlar, modelin nihai başarı doğrulamasıdır. Bunlar, gelecek üç aylık raporlar ve puanlar için modele dahil edilirler. Modelin sürekli başarısı sayesinde satış temsilcileri, aşırı teknik açıklama veya eğitim olmadan modele güvenmeye isteklidir.
Puan motoru, temsilcilerin hemen harekete geçmeleri için müşteri adaylarını günlük satış raporlarına gönderir. Bu sayede satış temsilcileri en iyi uygulamaları benimseyerek, en büyük bölgelerdeki en kaliteli hesaplarla daha çok çalışır.
Müşteri hakkında
Oracle, güvenli uygulama paketleri ve Oracle cloud üzerinde güvenli ve otonom bir altyapı sağlar. Şirket 175 ülkede faaliyet göstermekte olup 430.000 müşteriye hizmet vermekte ve yıllık 40 milyar dolarlık gelir elde etmektedir.