当您想到热门初创公司社区时，它太容易在硅谷开始列表并在那里停止。但是，你会在一个全球的机会上错过。
丹麦有一个超过240个萌芽的“下一个大事”候选人，以及一些令人难以置信的最近的成功案例，包括统一技术 - 已捕获了45％的游戏引擎市场 - 并通过Citrix获得了大约5000万美元的比赛。
今天，“Silicon Viking”启动 - Easi'r - 已经推出了衡量旧的古老的汽车销售行业的智能算法，即使在客户自己知道之前，客户会购买新车辆的智能算法。
位于丹麦第二大城市奥胡斯，德国Chemnitz的第二个办公室，easi'r度过了最后十年，悄然构建了令人印象深刻的客户群，为其汽车客户关系管理（CRM）解决方案 - 包括奥迪，大众的客户和丰田。这是该基础，允许公司在不需要培训阶段（机器学习解决方案获取数据和发现模式的时期）的情况下启动其新的预测销售解决方案。
事实上，由于在十年期间收集的超过2000万客户互动，Easi'R的新算法在其CRM中工作，从第一秒就开始开启。
这是它的工作原理。
解决方案分析客户行为中的模式，然后通过人口统计数据，在线搜索行为和事务数据群体群体群，甚至在CRM中举行的销售交互记录。使用该信息，以及对数百万客户互动的理解，它预测了每个客户的最高级别。
它在整个购买周期内完成这一点，指导销售人员采取后续步骤，帮助他们在合适的时间发送正确的信息。
例如，Easi'r可以预测客户将购买新车，这是每辆车销售人员想要了解的触发器。当然，这种洞察力是世界上“救护车”卖家的理想选择，但该计划还提供了一系列微妙的购买触发器，可以帮助销售人员在较少的速度 - 速度 - 汽车销售人员中获得额外的业务大大地。
例如，如果客户拒绝了报价，则该算法在理想时间将再次与其联系时预测，并且在哪个符合子增加时，以增加闭合交替交易的可能性。
凭借其对汽车购买客户模式的了解，该算法可以告诉汽车经销商何时发送内容，具体应发送的内容，以及哪些内容交付渠道在特定时间最有效。
预测分析和机器学习似乎在咨询销售行业中找到了一个幸福的家园。
“在咨询销售行业内，销售过程通常比其他行业更长，包括多个互动，”米科尔·莫森兰，在Easi'r的Cofounder告诉我。“智能算法学会了驱动器的结果，并找到对任何销售人员不明显的模式。通过配备这些见解的销售人员并使他们能够基于实际驱动销售的日常决策，他们的关闭率将增加。销售人员不再依赖个人人才，猜测或纯粹的运气。“
但这不是像这样的唯一原因系统是有用的。VB Insight最近的研究报告表明，您的访客中的57％和98％的某处是未知的，消费者在购买周期中的最后迟到之前不会识别自己。今天的隐私意识的移动客户变得更加困难 - 一个主题，我们深入谈论Grubhub，Intuit，Pandora和Mover Summit 2016期间的热门。
“咨询销售行业的框架条件发生了变化，”莫森尔德说。“与销售人员的直接联系发生在销售过程中，销售流程现在，客户越来越多的技术，并在网上越来越多地处理他们的预购研究。多年前，在汽车陈列室中与销售人员直接磋商是对购买决定的决定性。今天，客户在网上提前赚取购买决策。销售人员需要重新获得他们的影响力，并知道他们的客户想要和他们想要解决的事情。“
但是，预测销售解决方案是否会替代销售人员的危险？莫森德思想没有。
“算法不销售汽车;销售人员，“他说。“然而，销售人员会发现算法可以是他们的Wingman，指导关于如何优先考虑机会的决策，并帮助选择每种情况下最有利可图的关系路径。销售人员还发现，他们能够比以前能够管理更多的领导和客户，实现更好的转换率。此外，他们能够重点关注真正统计的客户互动的更加针对性和高效，并提供更多针对客户需求的目标。“
Easi'R目前正在丹麦和德国的2,600辆汽车经销商中使用，其最新交易将另一个破坏性的汽车销售解决方案带入了eBay Motors。Easi'r最初在eBay网络中启动到1,400名经销商。
Easi'r计划在德国和北欧地区推出其解决方案，但这将呈现额外的障碍。本地化和个性化在这里很重要，但却是对文化采购决策的理解，我们在最近的网络研讨会中讨论的一些东西。
该计划是否必须通过新的培训阶段，以便将系统播种与将这些差异视为账户的数据？
“我们将在扩展时连续种子Easi'R智能算法，”Moeslund说。“它将从任何地理和品牌特定的购买差异中学习。”
Easi'R的新预测销售算法今天为所有现有客户而直播。
