Guarda il futuro della tua attività con Vtiger Prediction AI Designer

Anticipa i risultati aziendali utilizzando i dati storici nel CRM e prendi decisioni intelligenti. Mantieniti al passo con la curva aziendale prevedendo le durate delle attività, identificando chi ha maggiori probabilità di chiudere lead o accordi e altro ancora.

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Che cos'è Prediction AI Designer in Vtiger CRM?

Prediction AI Designer di Vtiger è una funzionalità che consente di analizzare i dati storici nel CRM e prevedere i risultati futuri. A differenza di Generative AI che crea nuovi contenuti, Predictive AI si concentra sull'identificazione di modelli nei dati esistenti per prendere decisioni informate. Ciò aiuta a creare piani strategici e a guidare una rapida crescita.

Crea modelli personalizzati intuitivi

Crea e addestra i tuoi modelli di previsione utilizzando Prediction AI Designer senza competenze tecniche. Crea modelli che si adattano ai tuoi requisiti aziendali specifici in pochi clic. Sia che tu stia cercando di prevedere quali lead hanno maggiori probabilità di convertirsi o di anticipare la violazione dell'SLA, puoi progettare modelli predittivi che funzionano per te.

Scegli i parametri giusti e allenati in modo efficace

Seleziona le informazioni essenziali che ritieni influenzeranno la previsione dal CRM e incorporale nel tuo processo di formazione. Se stai prevedendo i tempi di completamento delle attività, potresti includere parametri come tipo di attività, membro assegnato, ecc., consentendoti di adattare il modello al tuo contesto aziendale.

Esplora tipi di previsione versatili

Sfrutta i modelli di classificazione per fare previsioni categoriali come l'identificazione di potenziali violazioni SLA. Oppure, utilizza il modello di regressione per prevedere le date di completamento delle attività. Adattati a vari tipi di previsione e personalizza le informazioni in base alle tue preferenze uniche.

Migliorare l'accuratezza delle previsioni rilevando i valori anomali

I valori anomali sono record che si distinguono dalla norma nei dati CRM. Ad esempio, se la risoluzione di un bug richiede solitamente 1 ora, ma un'istanza ne ha impiegate 5, questo record potrebbe influire negativamente sulla precisione dei modelli di training. Rileva ed elimina tali record per migliorare la precisione della tua previsione.

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