介绍:
今日内容看点
通过阅读今天的内容，你将会掌握以下3个问题的答案：
InsideSales 为何瞄准市场营销？
传统商业公司结合人工智能为什么慢？
为什么说数据比算法更重要？
昨天我们提到了老牌 CRM 公司 Salesforce 正在积极转型进军人工智能。实际上，受益于技术的不只是像 Salesforce 这样的巨头，还有很多依靠技术野蛮生长的创新公司。
我们今天要介绍的一家创新公司，叫作 InsideSales，它就是运用了人工智能和大数据来提升企业销售业绩的。
过去在很多电影里，我们都会看到销售员工作的镜头。比如在电影《当幸福来敲门》中，男主角就是一名销售员，他的销售策略就是背着医用器械去各家大医院挨家挨户地推销。
在我们看来，如此毫无章法肯定效果惨淡。原因很简单，你还没对销售对象进行充分了解，就贸然地开始销售，自然会引起别人的反感。如果男主角能在每次销售前，先了解哪家医院对这款产品有需求，哪个医生目前有空，也不至于会那么狼狈。
而咱们今天要讲的这家 InsideSales，它正好向销售人员提供了这种信息，从而大大提高了销售人员的工作效率。
一、人工智能的核心是数据
说起这家公司的成立，还是颇有几分戏剧性的。
InsideSales 的创始人 David Elkington，大学时读的是哲学专业，在他研读哲学著作时，David 逐渐意识到，人的思考过程和对信息的处理方式应该是有规律的。如果能找到这种规律，就可以加以运用，为自己争取更多的机会。
毕业后，尽管 David 从事了金融和投资行业，但是读书时思考的问题一直萦绕在他脑中：
到底人的行为和思想是否具有规律性呢？
为了解决这个问题，他选择去读了一个计算机硕士学位。
最开始，他想创造一个算法来模拟人的行为，但是他很快就发现，对人的模拟很难做到精准。目前也只能通过一些统计手段来挖掘人们行为背后的“统计规律性”。在过去50年里，这方面的算法一直没有特别大的进展，这让 David 觉得，走设计算法的路可能行不通。
与此同时，David 还有另一个发现：
为什么亚马逊、Facebook 这些消费类和社交类的网站能够快速地跟人工智能结合，可传统商业公司结合人工智能却这么慢呢？
在进行深入思考后，David 得到了答案。
其实人工智能的核心并不是算法，而是数据。 正是因为亚马逊等大公司拥有大量的消费者行为数据，所以它们才能迅速地采用人工智能。而相反，传统商业公司的数据往往是封闭的，使用人工智能时就会面临数据量不够的问题。因此，要想结合人工智能并提高效率，最重要的就是解决数据获取的问题。
从那以后，David 的研究开始偏向于数据主导，比如怎样获得和处理数据。
二、瞄准市场营销方向
一次偶然的机会，卡内基梅隆大学的计算机科学家 Luis von Ahn 得知了 David 在数据上碰到的困难。他建议 David 使用众筹的方法，这让 David 顿时豁然开朗。
你看，一个公司之所以不想公开自己的数据，很重要的原因是这些数据里包含公司机密。那么，只要把数据从公司中分离开来，不就行了吗？所以，为了解决公司数据少的问题，David 想到的方式是：
跟合作企业签订协议，以及通过匿名方式收集数据。
那么，接下来的问题就是，要从每家公司那里收集什么数据呢？
David 把目光对准了每个企业的销售部门，因为销售业绩往往决定了企业的成败。 如果能够利用人工智能与大数据结合，来提高企业的营销业绩，企业肯定抗拒不了这巨大的吸引力。
巧的是，销售数据的响应周期非常短。
比如，销售人员跟客户通话后，马上就能知道这次通话达成了什么目的，是预约了下一次的通话时间呢，还是完成了一笔订单。这些数据从数据的质量角度来说是很高的。
所以，David 瞄准了市场营销的方向，希望通过自己的工具帮更多的企业更好地进行销售。
三、创建InsideSales公司
于是2004年，David 成立了 InsideSales。
他们的第一款产品是帮助销售人员对日常琐碎的工作进行自动化处理。
过去，电话销售人员要自己记录每一通电话中的所有信息，在结束通话后还要把这些信息亲自上传到公司数据库。有了 InsideSales 提供的工具，销售人员在跟客户通话时，就能进行快速数据记录，而且这个平台也能对通话进行录音。
如果需要发短信或者邮件通知客户，你还可以用上事先建立好的模板，轻微调整后就能发送使用。你看，这样一来不但效率提高了，这些数据还会匿名上传到 InsideSales 后台的数据库中，为大数据分析做好准备。
当 InsideSales 积累了大量的数据之后，下一步就是要训练算法，对销售行为进行建模分析和预测。
InsideSales 的最初想法是这样的：
统计并分析大量的销售数据的行为和结果，然后找到针对客户进行成功销售的规律。并且用这个规律让每个销售人员都能在正确的时间，传递正确的信息给正确的客户，最终成功获得订单。
听起来简单，可做的过程并不顺利，光是建立商业数据库，InsideSales 就用了7年的时间。
在这7年里，InsideSales 尝试了很多模型、方法，都以失败告终。好在功夫不负有心人，他们找到了商业销售中“不能说的秘密”，让模型开始良好运作，所做的预测也越来越准。这也证明了 David 从大学时代就开始思考的想法是正确的，人类的行为的确满足一定的规律性。谁能抓住它，谁就能更好地利用它取得成功。
到目前为止，InsideSales 已经拥有超过2500个客户，以及超过1亿位客户的精准画像和超过千亿次的销售记录。全球有超过十万的销售代表在使用 InsideSales 的平台。
有了这些数据支撑，再结合7年间不断改进的人工智能算法 Neurolysis，InsideSales 不光能为销售人员进行销售过程的信息自动化记录，同时还能帮销售人员进行智能化的客户推送，提高成交率。
四、打造“销售加速平台”
那么，究竟 InsideSales 是怎样发挥作用的呢？
最近 InsideSales 推出了一个“销售加速平台”，你可以从一个销售人员的角度出发，来看看平台的四大功能是怎么工作的。
这四大功能分别是：
Predictive PowerDialer——客户拨号预测；
Predictive Playbook——销售策略预测；
Predictive Pipeline——销售渠道预测；
Predictive Cloud——预测云。
先来看第一个功能：Predictive PowerDialer。早上，打开 InsideSales 的平台，上面罗列着今天你要联系的所有客户名单。平台会分析每个客户的习惯和购买数据，并给出一个量化的指标，这个指标被称为“神经分数”（NeuroScore），分数越高，说明你跟他通话后拿下订单的可能性就越大。
Predictive PowerDialer 功能会自动按照“神经分数”来给客户排好序，而且会自动跟排名最高的客户通电话。一定时间后，每个人的“神经分数”会产生变化，PowerDialer 又会根据变化来调整客户名单，确保你的每一通电话都打给最有可能达成交易的客户。
紧接着，当你和客户沟通时，就可以利用第二个功能，也就是 Predictive Playbook 来做销售决策分析了。
在对每位客户的购买习惯进行系统性数据分析后，InsideSales 可以给每个销售员提供针对每个客户的有效营销方案。其中包括，这个客户喜欢什么样的沟通方式，是通过电话还是通过 E-mail，或者对方公司最近有什么困难等等。这些数据都会被反映出来，帮助你更高概率地拿下订单。
对于销售经理来说，准确地预期公司未来的销售成果非常重要。因为有了这个预测结果，销售经理就能通过改变销售策略或者招聘员工来满足销售指标。这个时候，Predictive Pipeline 的功能就派上用场了。它可以结合历史数据，帮助销售经理做好预测。另外，通过 Pipeline 销售经理还可以定量化地检测员工的表现，还能分析每个销售人员的工作表现，找出他的弱项并帮助提高。
最后，如果一家公司想要针对自己的特殊性来调整算法，那么它就可以通过 Predictive Cloud 上传和存储除了销售数据以外的其他数据，这样就能得到更全面、更独特的算法训练，最终提升公司的销售业绩和销售管理的成绩。
总之，使用 InsideSales 的“销售加速平台”，公司就能大大提高营业额。
根据 InsideSales 官网数据显示，在使用该系统3个月后，销售业绩平均可以提高30%。这个成绩吸引了大量的企业前来合作。比如2017年10月，InsideSales 和 LinkedIn 合作，把它的 Predictive Playbook 功能整合到 LinkedIn 的销售导航中。
五、面临的问题
不过，需要注意的是，InsideSales 这样的公司进入咱们中国时往往会水土不服。
比如，在中国，销售邮件常常被当作垃圾邮件自动处理，销售电话也常常被认为是骗子。所以，InsideSales 如果想要进入中国市场，本土化是一个必须要考虑的问题。
实际上，像 InsideSales 这样的互联网营销公司并不少。
随着人工智能逐渐工具化，越来越多的传统营销公司也可以利用人工智能来对公司的已有数据进行学习，同时形成自己特有的预测平台。这对大家来说都是一件好事，因为很多希望利用人工智能来提升营销的公司也能从中受益。
但是，对于人工智能创新企业来说，要想成为 InsideSales 或者 Salesforce 这样具有垄断性的公司可能非常困难。
人工智能的竞争不在算法本身，而在于数据。 谁能更快地拥有更多的数据，就能更好地训练 AI 达到更高的效率。 而当企业都知道数据的价值以后，获取数据的成本就会越来越高，新的人工智能公司的成本也会跟着增加。所以，在未来，一家独大的局面很可能难以出现。
今日内容小结
总结一下，今天我们讨论了 InsideSales 这家公司的发展以及它的产品，希望你了解以下三点：
第一，如果企业想要使用“人工智能+大数据”来进行业务提升，研发更优秀的算法可能会得不偿失，因为像 Google、Facebook 这样的大公司都在做算法，而且他们研发出来的算法都会开源，所以大家的算法其实差别不大。
第二，在采用人工智能上，传统商业会比消费类产品慢很多。主要是因为传统商业往往倾向于保密数据。这时，如果企业可以通过一定手段建立数据壁垒，那么就能在这一轮人工智能的浪潮中抢得先机。
第三，随着人工智能逐渐工具化，越来越多的企业从中受益。但同时，获取数据的成本也会越来越高。所以，未来要想成为 InsideSales 或者 Salesforce 这样具有一定垄断性的公司将非常困难。
今日思考题
你认为营销技术创业公司可以采取什么措施来获取数据？
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