随着人工智能 (AI) 不断成为头条新闻，关于机器学习与深度学习哪个最有用的争论对于销售组织来说变得越来越重要。
虽然“机器学习”和“深度学习”这两个术语经常互换使用，但它们之间存在一些重要的区别。
对于想要利用人工智能来来说，了解区别有助于他们在使用这项新技术时做出更明智的决策。
在本文中，您将了解机器学习和深度学习 销售团 的含义、主要区别以及如何使用它们来提高销售业绩。
什么是机器学习？
机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，它模仿人 准确的手机号码列表 类吸收信息的方式。本质上，计算机系统从数据中学习，并随着时间的推移提高其准确性，而无需针对每项任务进行明确编程。
机器学习使用不同的算法和统计模型来分析大量信息并识别复杂模式。因此，它可以对新数据进行分类、预测未来结果并发现新见解。
小时候，我们学会了猫和狗的样子。起初，我们需要有人给我们演示，但通过看到更多的例子，我们自己识别猫和狗的能力提高了。现在，我们可以轻松地对它们进行分类，而无需任何外部指导，也无需看到世界上所有的狗和猫。
机器学习的工作原理与此类似，它通过从现有数据中迭代学习。可用的数据点越多，机器学习的表现就越好。
由于其他技术进步，例如存储更多数据和更快 如何将聊天机器人引入您的客户支持系统？ 处理数据的能力，机器学习模型可以以远远超出人 销售团 类能力 墨西哥电话号码 的规模和速度运行。
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什么是机器学习（以及它将如何彻底改变销售）？
销售中的机器学习算法
企业已经在使用机器学习模型来提高包括销售在内的许多领域的绩效。
例如，传统的潜在客户资格审查通常依赖于您的营销和销售团队根据近期电子邮件参与度指标（打开率、点击率等）、公司联系人和网站行为（页面访问量、下载白皮书等）手动对潜在客户进行评分。销售主管会提前设置评分规则并手动更新。
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如何避免因错过后续跟进而失去最 销售团 佳销售线索
机器学习算法评估大量历史数据（包括人口统计、潜在客户行为和转化率）以识别复杂的关系。通过考虑更广泛的信息选择，机器学习可以发现人类可能忽略的细微模式。
ML 潜在客户评分利用这些洞察来提供更准确的评估，以适应不断变化的趋势和行为。随着新数据的输入，该模型会根据当前哪些行为和特征表明转化可能性较高来更新其评分标准。
ML 还可以通过分析过去的购买历史、社交媒体互动和其他行为数据将客户分组为高度个性化的群体。
销售和营销团队可以针对每个细分市场精确制定策略和沟通方式，从而大大提高工作效率。