预测分析：预测成功的销售和营销

整体式还是家庭式？

因此，您已经确定预测分析对您的业务具有战略重要性。伟大的！下一步是确定如何完成必要的工作。虽然有多种方法可以将预测分析构建到CRM工作流中，但基本的决定取决于平台。您是否会利用（通常）随CRM一起使用的整体式内置工具？还是将扩展您的预测分析模型以包括CRM之外的数据？与实际策略相比，您所在的一方通常更多地与人力资源，技能和可用数据有关。传统上，建立一个利用您的CRM和其他数据源中的数据的预测模型可以产生更加准确和有用的模型。但是，传统上创建基础架构来开发这些复杂的多数据源模型非常昂贵，费时，并且需要专业的编程人才。答案最终仍将取决于资源。但是，组织需要意识到过去几年中已经出现的新技术，这些新技术突然将复杂的多数据源模型的力量掌握在几乎所有规模的企业手中。

考虑用例

在考虑以AI为动力的自动化以及如何利用它进行更复杂的建模之前，您需要考虑可能的用例。识别高质量用例通常是构建预测模型的最大失败之一。这是一个错误，可以将预测模型从关键任务转变为实验。在构思用例时，请始终从业务用户的角度来看待它。销售和市场领导者通常关心最大化ROI或加速管道。您的营销领导者可能会担心他们的潜在顾客腐烂率，而您的首席收入官可能会担心加快销售速度。您的用例可能会有所不同，但是对于销售和营销团队来说，有一些常见的高价值用例：

潜在客户得分。大多数销售和营销团队都采用简单的线索评分来衡量线索质量。但是，通过使用历史潜在客户数据来识别较高质量的潜在客户，预测性潜在客户评分可以优先考虑高质量的潜在客户，从而使您的销售团队受益匪浅，从而可以更快地进行跟踪。
预测购买倾向。如果您的销售团队能够可靠地预测哪些机会更有可能关闭？这就是销售周期预测背后的概念。您可以利用历史数据来准确预测哪些机会更有可能发展。
客户保留率和销售量。这些领域可以通过整合来自多个来源的数据而受益匪浅。例如，您可以将CRM数据与财务数据和服务结合起来，以了解付款历史记录，服务绩效以及产品使用情况如何影响客户流失并确定向上销售的机会。
管理您的销售配额。这始终是一个挑战。您怎么知道您的销售配额是公平的，可实现的并且对您的业务有利？预测分析可以帮助您对销售配额进行建模，以建立更有效，更合适的配额系统，并帮助在问题发生之前确定问题区域。
区域管理。这是使任何CRM系统保持最新状态的关键但经常管理不善的部分。再一次，预测模型可以帮助企业更有效地管理领土并实现最大增长。
这些只是预测性分析如何为您的销售和营销团队带来具体收益的一些经典示例。当您处理用例时，请始终向自己提出一个简单的问题：这将如何为业务创造价值？

可解释性：黑盒与白盒AI

无论您的企业如何构建其AI模型，可解释性都是流程中一个简单但必不可少的步骤。实施成功的预测分析程序所面临的最大挑战之一是如何获得业务线用户的支持。与销售和营销团队打交道时，获得认可尤其重要。开发预测分析的挑战在于，预构建的预测系统中通常使用的某些算法在本质上往往是“黑匣子”，非常准确，但无法解释。缺乏预测性解决方案的可解释性会造成一个信任问题，尽管预测是准确的，但仍会忽略预测，这都是因为您的用户对预测的产生方式没有高度的信心。

AI自动化：简化预测分析

最终，您的组织将希望使用自定义算法来构建其预测模型。在最后阶段，您的企业面临的挑战是人才和技能之一。您很有可能没有正确的数据科学家和程序员组合来构建自己的内部AI模型。在那里，无代码AI开发解决方案将派上用场。当今可用的新平台将AI自动化的力量交到了商业智能专业人员的手中。最后，从业务分析人员到数据工程师的每个人都可以创建复杂的，自定义的预测分析解决方案，而无需雇用数据科学专业人员的队伍。