作为企业与客户之间的纽带，销售在企业中扮演着至关重要的角色，而越挖越广的销售渠道带来的大量客户，自然也需要大数据来应对了。那么，大数据可以对销售起怎样的作用呢?本期文章从销售的渠道特点及机会入手，对推荐算法进行了简单的介绍。

销售渠道分解及机会

企业在从事销售活动时，往往会根据客户的业务情况，区分出不同的销售渠道。我们常见分类及渠道特点如下：

我们可以看出，大客户渠道面对的客户数量较少，而中小客户渠道及潜在客户渠道中，可能会出现同样的一个业务场景：一名销售负责人员同时面对海量客户。在这样的业务场景下，销售员将面对以下两个问题：

如何甄选优质客户?我们的人力和时间资源都是有限的，只有对优质客户进行针对性拜访，才能最大程度提升盈利可能;如何准确地向陌生客户推荐合适的产品?恐怕没有哪位客户对漫无目的的营销有足够耐心，精准的推荐可以提升销售效率。如果有一种方法，能够帮助销售员准确预测客户对于产品的需求，无论是客户甄选问题还是产品推荐问题，都将迎刃而解。对于上述业务场景，将会对业绩的提升产生巨大的贡献。

推荐算法——大数据时代的营销机遇

互联网，作为大数据应用的排头兵，拥有最前沿的大数据处理和分析技术。在诸多算法和技术中，推荐算法是一种广泛应用于各类互联网公司中、并获得显著成果的方法。它的核心是通过用户数据、行为数据、商品等特征数据，预测出用户对公司产品的需求，正是销售核心问题的妙解。

推荐算法在不同类型的互联网公司中广泛应用，也从侧面印证了推荐算法对于实际业务具有极强的推动能力。你在网购时看见的“您可能感兴趣的商品”、听音乐时遇到的“您可能喜欢的歌曲”、刷微博时被推荐的关注对象、获取资讯时被推荐的页面，这一切的背后都正是推荐算法在起作用。同理，这样的方法自然也可以应用在销售过程中。

推荐算法的实施通常包括特征值筛选、建模、预测结果应用以及算法调优四个环节。对于推荐算法在销售过程中的应用，也包含了上述四个环节：

随着技术的发展，推荐算法也在不断地迭代更新，下图是一些目前主流、实用且相对简单的推荐算法及其基本原理：

在实际应用中，需要把上述的原理转化为数学模型输入实际数据，对用户的需求进行分析及预测。

除了上述的原理及数学模型，结合实际业务场景选择合适的推荐算法也是至关重要的一个环节。比如，有一类错误就是忘记结合业务时常见到的：某客户在购买可乐后，推荐给客户其他品牌的饮料是正常的思路;但是某客户在购买电视后，如果依然给客户推荐其他品牌的电视，对于企业的利润提升恐怕并不会产生作用。

同时，由于客户偏好及市场总是在不断的变化，为了保证推荐算法的准确性，投产后还需要不断对推荐算法进行调优。

写在结尾

推荐算法涉及了很多数理统计方法、计算机方法以及与业务场景结合的各种可能，一篇文章很难对所有问题进行深入的探讨。本文旨在抛砖引玉，提出推荐算法在传统销售模式下的应用可能，以及简单的推荐算法介绍。

虽然我们探讨的是推荐算法在传统销售渠道的应用，但如生产、客服、售后等其他环节自然也可以举一反三。面对不同行业中各环节面临的老问题和新问题，除了使用传统的解决方法之外，如果能够引入大数据的相关技术，也许可以提供一种新的解决思路，为利润的提升提供一条新的捷径。

最后，引用一句Linux内核发明人Linus Torvalds的名句“Talk is cheap. Show me the code”作为结尾。大数据技术最大的特点就是能够与业务深度结合并且落地，对于业务的改进也可以轻松地量化评判，从而可以帮助企业更加直观地对业务进行改善和提升，笔者认为这也正是大数据最为迷人的地方。

转载自36大数据（36dsj.com)