Баттл твипов - Готовый скрипт для - против - Создание предиктивных

Готовый комплект продающих материалов для отдела продаж.
Готовый к внедрению комплект материалов, применение которых увеличит ваши продажи за 30 дней*.

В курс входит предоставление доступа к материалам:

Видеотренинг «Адаптация менеджеров и наставничество»
HR система отдела продаж
Блок-схемы. Сценарии продаж.
Работа на выставках
Коммерческие предложения(шаблоны)
Оценочная карта звонков менеджеров
Постеры в отдел продаж
Видео-тренинг «Скрипты продаж» + сами скрипты
Комплект материалов «Аудит отдела продаж»
Видео-тренинг + материалы «Книга продаж»
Система мотивации
Шаблоны мотивационной доски
Расчет бонусов
Трудовые договоры
Должностные инструкции
Бланки отчетности.
Шаблоны идеально подойдут для:

- интернет-магазинов

- сферы услуг

- розничной торговли

- оптовой торговли

* Внимание: данный курс покупал в 2017 за 9990р. курс является хорошим подспорьем для роста объема продаж, единственное условие - внедряем с умом! Не стоит надеяться, что Вы скинете файлики менеджерам и продажи "попрут" - переработка шаблонов с учетом специфики деятельности Вашей организации, подробный инструктаж, контроль и корректировки действий МП обязательны!

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных