良好的銷售預測可以幫助您發展業務。但是，多年來，預測一直依賴于人為因素——情緒和預感。正如大數據和人工智能AI滲透我們工作的方方面面一樣，其對預測也是如此。但是，這需要人力和技術方面共同努力才能取得真正的成功。我們可以通過以下幾種方法來實現這一目標。

 

創(chuang)建誠實的銷售(shou)管(guan)道
銷售的標志之一是銷售管道。但是，很多時候，機會沒有得到足夠的挖掘，或者交易被掩埋。評估贏得機會的可能性是實現銷售預測自動化的關鍵因素。考慮到這一點，您不需要AI專家就指出隱藏的機會會導致預測錯誤。過度承諾或未能充分發揮潛力會損害公司的利益。無論哪種情況，都無法實現期望，并且失去上級信任。數據和日常操作應該在整個季度的整個銷售組織中都能看到。可見性創建了可預測性和責任感。

將預測視為一(yi)門科(ke)學。
銷(xiao)售(shou)預(yu)(yu)測(ce)(ce)應被視為一(yi)門真正(zheng)(zheng)的(de)(de)(de)(de)科學(xue)。沒有科學(xue)邏輯，預(yu)(yu)測(ce)(ce)常常發生在(zai)兩個(ge)極端：要(yao)么過于樂(le)觀，要(yao)么過于悲觀。這兩種情況(kuang)都會(hui)影(ying)響公司及其投(tou)資，并影(ying)響其增長。只有當(dang)您(nin)使(shi)用(yong)(yong)(yong)數據(ju)(ju)和事(shi)實得出結(jie)(jie)論(lun)(lun)時(shi)，預(yu)(yu)測(ce)(ce)才會(hui)有規范和嚴謹。在(zai)這種情況(kuang)下，無(wu)論(lun)(lun)是(shi)(shi)(shi)月度(du)、季度(du)還(huan)是(shi)(shi)(shi)年(nian)度(du)結(jie)(jie)束時(shi)，你(ni)能獲(huo)得更(geng)好(hao)的(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)果。使(shi)用(yong)(yong)(yong)人(ren)工智能AI和科學(xue)態度(du)得出結(jie)(jie)論(lun)(lun)的(de)(de)(de)(de)美妙之處在(zai)于，您(nin)可以使(shi)用(yong)(yong)(yong)數據(ju)(ju)驅(qu)動(dong)的(de)(de)(de)(de)原理來(lai)解(jie)釋你(ni)是(shi)(shi)(shi)如(ru)何(he)找到結(jie)(jie)果的(de)(de)(de)(de)。一(yi)個(ge)正(zheng)(zheng)確的(de)(de)(de)(de)預(yu)(yu)測(ce)(ce)很好(hao)，但是(shi)(shi)(shi)能夠解(jie)釋你(ni)是(shi)(shi)(shi)如(ru)何(he)做到的(de)(de)(de)(de)就更(geng)好(hao)了(le)(le)。創建準確的(de)(de)(de)(de)銷(xiao)售(shou)預(yu)(yu)測(ce)(ce)是(shi)(shi)(shi)很重要(yao)的(de)(de)(de)(de)，但如(ru)果更(geng)準確的(de)(de)(de)(de)預(yu)(yu)測(ce)(ce)算(suan)法不能提供(gong)數字背后的(de)(de)(de)(de)基本原理，那么它們就毫(hao)無(wu)用(yong)(yong)(yong)處。這樣，如(ru)果我(wo)們失敗了(le)(le)，我(wo)們會(hui)知道要(yao)學(xue)習。在(zai)下一(yi)個(ge)周期(qi)中，這個(ge)“失誤”將被糾正(zheng)(zheng)。通過真正(zheng)(zheng)采用(yong)(yong)(yong)數據(ju)(ju)科學(xue)，預(yu)(yu)測(ce)(ce)可以成為您(nin)一(yi)直以來(lai)期(qi)望的(de)(de)(de)(de)準確衡量和增長的(de)(de)(de)(de)杠桿。

致(zhi)力于(yu)人工(gong)智能AI。
 還記得云計算大顛覆的時代嗎？現在我們無法想象沒有它的日子。今天，同樣的事情也發生在人工智能和機器學習領域。但這是完全不同的體驗，因為AI正在重塑我們從數據中學習和利用數據的方式-不僅僅是訪問它，而是真正挖掘它的重要性-來創建個性化的客戶體驗。人工智能AI和機器學習不僅可以訪問數據，還可以使我們真正挖掘數據的影響。在預測方面，人工智能AI將改變公司與銷售數據交互的方式。

人工智能是殘酷的誠實。AI是沒有情感的，其結果是明確的。它告訴你冰冷的數據真相。但它確實需要你學得更快，它需要你的指導和輸入來放大它所提供的數據。在了解您的業務時，您需要對這種工具有一定的耐心。有的公司錯誤的認為AI在短短三個月后就沒有用了，實際上，它的學習速度取決于數據和經驗被輸入的速度。此外，它還有一個不可思議的優勢：它不會忘記。數據和指導只會使它變得越來越好。

驗證預感。
對于每筆潛在交易，銷售代表都有預感。這是它將如何發展的預感，可能是正確的也可能偏移事實。銷售的情緒在預測中仍然很重要，但它們需要以一種新的方式來處理。預測不僅要靠直覺，還必須包含可以解釋的邏輯變量。

如果銷售代表或領導者對交易有強烈的感覺，那么是時候以人工智能作為預測工具來客觀看待它了。銷售代表將被迫解釋直覺的驅動力。這些經驗會生成數據，使您可以在未來從中學習。當我們開始進行預測性預測時，salesforce開發了一種將銷售主管對給定預測的感覺納入預測的方法。這兩種信號在發生時根據實際發生的值進行測量和基準測試。利用人為因素來增強AI的預測是加速學習的關鍵。

邁出這一步
采(cai)用新的(de)銷(xiao)售(shou)預(yu)測方法(fa)似乎令人望而卻步(bu)(bu)，甚(shen)至認為(wei)是不必要的(de)。有太多的(de)銷(xiao)售(shou)組織固步(bu)(bu)自封。但總(zong)有一天他們會被迫做出(chu)改變，借(jie)助必要的(de)技(ji)術(shu)解(jie)決預(yu)測問題(ti)，一旦他們開始(shi)看到AI的(de)結(jie)果，它的(de)可預(yu)測性(xing)和準確(que)性(xing)，他們很(hen)快就會意識到技(ji)術(shu)的(de)重要性(xing)。只有從錯(cuo)誤中學習并(bing)擁抱變化(hua)，比如接(jie)受人工(gong)智能(neng)AI賦(fu)能(neng)銷(xiao)售(shou)預(yu)測的(de)工(gong)具，公司才能(neng)抓住機(ji)會做得更好(hao)。