人工智能在销售预测中的应用

引言

销售预测可以被视为对公司在给定时期内可能实现的预期收入的预测。它会引发更多相关问题，例如销售机会预计将为业务贡献多少，以及公司可以以何种频率实现这一销售目标。

销售预测的宝贵预测结果有助于企业组织应对意外情况并保持韧性。因此，可以满足客户需求，并且可以在现在和未来满足供应链或许多运营的执行。

人工智能如何改进销售预测流程？

销售预测是指利用过去的业绩、市场和其他经济条件来预测未来的销售额。

销售预测对每个公司都很重要，因为它们有助于组织采购、设定目标、控制现金流以及制定未来战略。

然而，如今，人工智能 (AI) 通过提供数据分析和建模工具来改进这一流程。

利用 AI 分析算法的特性，可以在短时间内对海量数据进行筛选，并且具有高度的准确性，即使数据之间细微的特征和模式也非常明显。

传统预测方法的挑战

虽然这些方法一直是商业规划的基础，但它们存在一些限制，可能会影响预测的准确性和实用性。

• 有限的数据利用：首先，传统方法严重依赖历史数据，这些数据假设过去的销售趋势决定了未来的趋势。在关键客户和关键趋势可能经常变化的此类环境中，这种依赖性可能很危险。
• 耗时的流程：从不同来源收集、预处理和提取数据可能很繁琐，并且可能耗费大量时间。这会减慢决策过程，通常会导致过时的预测。
• 人为错误：通过手动数据输入和分析会增加大量时间，并大大增加错误预测的可能性。通常，数据处理中的微小错误会影响所做出预测的可靠性。
• 偏见和主观性：传统预测中人类的活动扩大了偏见的实施可能性，任何人类影响都是主观的。这会扭曲基于个人偏见或缺乏有关下一步应投资何种信息的足够信息的估计。
• 可扩展性问题：当企业扩张时，需要分析的数据量不断增加，而传统方法无法按需适应。在处理大量数据和整合各种数据源时，手动辅助和基本统计方法可能会成为瓶颈。

在销售预测中使用人工智能的优势

值得强调的是，将 AI 纳入销售预测可带来巨大的优势，可以抵消传统方法的缺点。以下是在销售预测中使用 AI 的一些主要优势：

更高的准确性

数据是准确销售预测的组成部分。然而，在这里，迭代学习（构成大多数 AI 的基础）将数据准确性提升了几个层次。这意味着 AI 销售预测工具在每个周期后都会变得更智能，这意味着您的销售预测在很大程度上是准确的。

此外，需要注意的是，处理 AI 平台能够分析来自不同来源的海量数据，以创建单一的真相来源。这意味着您的销售团队可以分析内部和外部数据的影响。它还可以解决可能影响您销售的数据质量问题，从而增强销售估算的全面性。

实时销售预测

值得注意的是，在这种情况下，市场动态迫使企业及时调整销售目标。在这里，AI 在销售预测中充当您的销售估算与当前市场状况之间的调解者。它还可以实现的另一个好处是，它可以调整市场变化，然后调整销售估算，使销售预测更加现实和合理。

值得注意的是，此类更改将实时应用并产生即时影响，最重要的是，它们是自动完成的，从而减轻了销售团队的压力。因此，如果您有 AI 销售预测软件支持，就不应该出现“黑天鹅事件”问题。

数据驱动的决策

只需让您的某个销售人员描述销售预测技术，您可能会每次听到不同的故事。拥有其他销售预测方法是完全可以的，但差异可能会导致您的预测不一致。

同时，即使是最严格的销售预测方法——定性方法——也基于某种程度上等同于分析和猜测。在此背景下，AI 驱动的销售预测解决方案在根据具体情况选择正确的销售预测方法时使用标准化。

实施单一、数据驱动的方法也使得 AI 销售预测更加可行、可信和现实。

增强员工技能

任何销售代表，如果被要求准备下一季度的销售预测，都会感到压力和恐慌，但如果告诉同一个人您现在正在使用人工智能进行销售预测，请观察他们的反应。然而，用于销售预测计算的努力现在已经被这个按钮取代了，字面意义上。

此外，如果您要让整个销售团队涉足数字迷宫，磨练他们已经耗尽宝贵时间的数字计算技能——他们本应抽出时间进行销售！因此，无可争议的是，AI 销售预测可以同时提高员工士气、有效利用资源并缩短处理时间！

有效的风险管理

将 AI 应用于销售预测有助于避免您的业务面临一系列风险。您的企业将避免做出错误销售预测的可能性，并启动启发式销售预测计算。您还将避免做出仅依赖数据做决策的感性决策的可能性。

您的销售预测也将免受与市场或您的竞争对手相关的任何事物的影响。企业也将不再容易面临员工士气和早期离职的风险。换句话说，AI 销售预测为日常战术性地管理所有类型的风险提供了基础。

更牢固的业务关系

销售预测是业务关系的关键基础，从零售和电子商务的工业部门开始。例如，您的订单量突然激增将使您的供应链中的每个人都非常担心按时交付产品，全天候。同样，根据销售预测，您手头的库存量也可以得到控制。

因此，虽然货架上摆满商品可能会让客户完全满意，但可能会出现库存过多的问题，这会很昂贵。AI 驱动的销售预测消除了所有不确定性，并帮助维护与所有利益相关者的社会契约。

更大的可扩展性

与传统系统相比，实施 AI 系统轻而易举，因为它们具有灵活性，并且可以适应组织不断扩展和增长的需求。

无论公司处理的是数千还是数百万个数据集，AI 都能够分析这些数据，并确保随着业务的增长，公司的预测保持准确。

减少人为偏见

我们在讨论开始时就指出，人类的影响可能会扭曲销售预测过程。AI 通过仅考虑数据来平衡这一点，从而使得出的结论来自事实证据，而不是分析师可能内化的任何偏见。AI 消除了预测中的主观性，因此，与人类分析得出的预测相比，预测更加准确。

集成多个数据源

AI 预测工具可以利用各种数据，例如 CRM、POS、社交媒体情绪或天气数据，来处理大量数据并提供相应的预测。

这些工具汇集了来自各种来源的一系列数据类型，提供了影响销售的更广泛的变量，从而提供更好的预测。

增强的客户洞察

传统的统计模型可能无法像 AI 那样有效地捕获客户数据中的模式，因为 AI 可以研究客户行为和趋势的众多细节。

通过分析客户动机，组织还可以调整其销售方法以适应现有的市场需求和愿望。

例如，AI 可以建议在一年中的某个时期哪些产品将有很大需求，从而使公司能够协调销售和库存采购。

如何使用 AI 进行销售预测？

如果您现在对人工智能在销售预测中的重要性充满信心，也许您渴望加入这一行列。以下是一些常见的用例，可帮助您入门：

数据处理

组织处理的数据量通常很大，销售也是如此。但是，如果手动进行，捕获，特别是处理数据，将非常具有挑战性。在这种情况下，AI 解决方案会非常有用，因为它能够以当前的速度捕获、清理、更新、验证和处理数据。此外，它始终提供可靠的数字供您使用，尤其是在处理过时记录时。

此外，AI 销售预测 软件 能够以更详细的级别检查数据，这对于一些公司发现可能被忽略的某些方面可能很有用。它还为如何建立自动化奠定了基础，从而提高了准确性。因此，无论将其引入哪个行业，它都可以为任何企业带来价值。

聊天机器人

聊天机器人可以在提高销售预测准确性方面发挥非常有效的作用。这些数字解决方案基于对话式 AI 进行分析，并且在数据收集方面的投入有限。当在外部使用时，它们可以识别潜在客户，对其进行分类，并将它们输入系统，直到它们准备好进行销售。

CEO 调查显示，聊天机器人平均为组织带来了 67% 的销售增长。虽然聊天机器人主要出现在与客户相关的流程中，但它们在内部流程中也可能非常有用。它还将提高销售业绩，因为销售员工可以轻松地、更轻松、更快速地访问组织的储备数据。

潜在客户评分

潜在客户评分是另一种对潜在客户进行分类以了解每个潜在客户产生销售机会的方法。考虑到据称企业每年因潜在客户管理不善和生产力损失而损失近 1 万亿美元，因此对潜在客户进行此类关键分析很有用。

任何能够对潜在客户进行评分的 AI 解决方案都可以改进销售预测，即使您必须通过衡量销售渠道来做到这一点，因为它无论如何都会在所谓的“获胜销售”中增加筹码。除了排除可能无法触及的客户外，AI 潜在客户评分还可以提高销售效率，因为它能够立即识别客户打算购买的实际信号。

销售人员迅速抓住这些机会以微调他们的估计并增加销售额同样重要！

预测建模

预测建模应用 数据挖掘、AI 引擎和 机器学习 组件来做出精确的结果预测。它们在处理历史和当前数据、模式识别、模式解码以及做出准确推论以创建多个业务目的的可能估计方面非常高效。

除了销售预测，预测模型还可以执行分析任务并提供独特的与销售相关的决策洞察，以确保每个销售周期都顺利进行。这些参数使销售人员能够控制需求，并确保他们在企业获得最大覆盖时组织其活动。

通话分析

在几乎所有商业环境中，电话的使用都可以被认为是普遍的。它可以在 B2B 行业用于电话销售和潜在客户生成/预约设置或潜在客户生成，或在 B2C 行业用于售后沟通或客户服务。

通过 AI 解决方案进行的任何对话所产生的洞察力都可以帮助提高销售业绩以赢得销售、通过交叉销售/追加销售获益以及通过及时高效的响应来获得客户忠诚度。这些优势也将直接影响您在销售预测方面的工作。

因此，这些互动也是客户数据的宝库，即使它可能是非结构化的，因为它是语音形式。在这种情况下，AI 可用于转录，可以将音频转换为文本并更快地处理。因此，集成了顶级云电话系统的 AI 的终极功能是小型企业取得成功的主要优势。

AI 在销售预测中的实际应用案例

在销售预测中使用 AI 的概念听起来可能有点模糊。在某种程度上，有些人可能会说它听起来像科幻小说中的一页。也就是说，为了将这项顶尖技术落地，我们创建了几个案例研究，解释了 AI 如何为您完成所有工作。这是 AI 销售预测的实际应用：

一家快速增长的初创公司

期望快速扩展的公司有很多选择。它们可能与提高生产率、扩大运营规模甚至招聘新员工有关。当然，这样重要的决定也需要付出一些成本上的代价。

初创公司 AI 销售预测技术可以使用历史数据集定量证明增长率，并以此作为定性指标。它还有助于描绘未来几年可能的样子。

例如，您的 AI 销售预测工具将分析公司销售数据，表明该初创公司每月销售约 15,000 件产品。这个平均值也以每月 10% 的速度增长。这些数据有助于销售预测工具对下一年的预期增长做出预测。

这还将阐明应持有的库存量、劳动力分配、销售和营销策略以及任何其他相关活动。

具有多重供应链依赖性的企业

在讨论了有潜力的初创公司之后，现在让我们来看看那些已经成熟的公司。假设您是一家拥有连锁店并与超市签订了合同供应的面包店。

面粉、糖或鸡蛋等一些基本物品在这个季节和下一个季节可能会更便宜或更贵。同样，您可能需要考虑在包装、储存和运输烘焙产品时可能产生的成本。这些值的变化表面上看起来微不足道，因为它们仅仅是一个值；然而，正如公式所示，它们对您业务的利润率有规模效应。

AI 销售预测工具可以分析历史数据，以确定一年中的哪些时间以及在哪些地区变化影响最大。它可以揭示为什么鸡蛋价格在冬季会上涨，或确定改变包装为环保材料的影响。

根据这些投入，您的企业可以与其他供应商合作，维持库存或储存一些易腐食品，以最大化销售和最小化损失。

一夜之间的市场变化

正如我们多次提到的，AI 销售预测可以在很大程度上保护我们免受市场波动的影响，首先是因为它还可以为那些您以前从未遇到过的情况做好准备。为了说明这一点，让我们看一下最近的一个实际事件：COVID-19 大流行。公司从未想过他们的门店会关闭，只为客户提供上门服务，或者看到他们的供应链化为乌有。

例如，假设您是一家 OTA，如果发现自己处于这种情况。您会接到来自焦虑和担忧的旅客的电话、取消和咨询，他们不知道等待他们的是什么。您还将拥有无法到办公室处理这些电话的客户支持代理！

当然，您可以借助 AI 销售预测软件做出裁员的艰难决定。具体来说，AI 云电话系统可以帮助集中化原本分散在地理位置上的劳动力。借助聊天机器人等 AI 解决方案，您的公司可以回答所有常见问题，不给人类干预留任何余地。

同时，最紧急的问题可以引导到实时聊天，与人工操作员交谈。已经承受压力的员工可以使用 AI，根据客户的历史、感受和过去的选择提供令人满意的解决方案。

因此，即使是全球性的灾难也会变得相对可以容忍或更容易管理。

结论

人工智能通过提高流程的准确性、速度和灵活性，为销售预测带来了重大变革。供应链规划和预测利用机器学习和预测分析使用历史和实时数据来增强库存和财务控制。AI 有助于克服用户行为或市场变化、经济条件或竞争等问题；它节省了企业需要投入到数据分析中的战略时间。它节省了错误的时间，支持大数据的数据处理，并从任何数据源输出关键信息，包括客户行为和市场波动性。然而，AI 在输入高质量数据时才能有效且快速地工作，并且需要持续跟踪；它可以协助组织根据实际业务流程和库存流采用和微调战略计划。