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。

 

創建誠實的銷售管道
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。

將預測視為一門科(ke)學。
銷售(shou)預測(ce)(ce)(ce)應(ying)被視為(wei)一門(men)真正的(de)(de)(de)科學。沒有(you)科學邏(luo)輯，預測(ce)(ce)(ce)常常發(fa)生在兩(liang)個極端：要(yao)(yao)么過于(yu)(yu)樂觀，要(yao)(yao)么過于(yu)(yu)悲(bei)觀。這兩(liang)種情(qing)況都會影響公(gong)司及(ji)其(qi)投資，并影響其(qi)增長。只(zhi)有(you)當(dang)您(nin)使(shi)(shi)用數(shu)據(ju)和事實得出結(jie)(jie)論時(shi)，預測(ce)(ce)(ce)才(cai)會有(you)規范和嚴謹。在這種情(qing)況下(xia)，無(wu)論是月度、季度還是年度結(jie)(jie)束時(shi)，你(ni)(ni)能獲得更(geng)好(hao)的(de)(de)(de)結(jie)(jie)果。使(shi)(shi)用人工智能AI和科學態度得出結(jie)(jie)論的(de)(de)(de)美妙之處在于(yu)(yu)，您(nin)可以(yi)使(shi)(shi)用數(shu)據(ju)驅(qu)動(dong)的(de)(de)(de)原(yuan)理來解釋你(ni)(ni)是如何找到結(jie)(jie)果的(de)(de)(de)。一個正確(que)的(de)(de)(de)預測(ce)(ce)(ce)很(hen)好(hao)，但(dan)是能夠解釋你(ni)(ni)是如何做(zuo)到的(de)(de)(de)就(jiu)更(geng)好(hao)了(le)。創建準(zhun)確(que)的(de)(de)(de)銷售(shou)預測(ce)(ce)(ce)是很(hen)重要(yao)(yao)的(de)(de)(de)，但(dan)如果更(geng)準(zhun)確(que)的(de)(de)(de)預測(ce)(ce)(ce)算(suan)法不能提供數(shu)字背后(hou)的(de)(de)(de)基本(ben)原(yuan)理，那(nei)么它們(men)(men)就(jiu)毫無(wu)用處。這樣，如果我(wo)(wo)們(men)(men)失(shi)敗了(le)，我(wo)(wo)們(men)(men)會知道要(yao)(yao)學習。在下(xia)一個周期中，這個“失(shi)誤”將(jiang)被糾正。通(tong)過真正采用數(shu)據(ju)科學，預測(ce)(ce)(ce)可以(yi)成為(wei)您(nin)一直以(yi)來期望的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)衡量和增長的(de)(de)(de)杠桿。

致力于(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(yu)感(gan)。
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(mai)出這一步(bu)
采用新的(de)銷(xiao)售(shou)預(yu)(yu)測方法似乎令人望而卻(que)步，甚至(zhi)認為是不必要的(de)。有(you)太多的(de)銷(xiao)售(shou)組織固步自封。但總(zong)有(you)一天他(ta)們會(hui)被(bei)迫做出改變，借(jie)助必要的(de)技(ji)術(shu)解決預(yu)(yu)測問題，一旦他(ta)們開始看到AI的(de)結果，它的(de)可(ke)預(yu)(yu)測性和準確性，他(ta)們很(hen)快就(jiu)會(hui)意識(shi)到技(ji)術(shu)的(de)重要性。只有(you)從錯誤(wu)中學習并擁(yong)抱變化，比如接(jie)受人工(gong)智能AI賦能銷(xiao)售(shou)預(yu)(yu)測的(de)工(gong)具(ju)，公司才能抓住(zhu)機會(hui)做得更好(hao)。