隨著我們進入技術進步的新時代，人工智慧（AI）正在改變產業並重新定義商業策略。預計到 407 年，人工智慧市場將飆升至 2027 億美元，較 86.9 年的 2022 億美元大幅成長。1 這種成長凸顯了人工智慧在推動效率和創新方面的關鍵作用。
預測人工智慧是其最有影響力的應用之一。它使用數據分析來預測趨勢和行為，從而實現主動決策。
什麼是預測人工智慧？
預測人工智慧是人工智慧的一個分支，它分析歷史數據以預測未來的結果。它採用機器學習演算法來識別資料集中的模式和趨勢，使企業能夠根據預測的行為做出明智的決策。
在 CRM 的背景下，預測性 AI 會分析客戶互動、購買歷史記錄和人口統計訊息，以產生見解，幫助您制定行銷策略、銷售策略和客戶服務方法。
預測人工智慧如何運作？
預測人工智慧透過幾個重要流程運作：
- 數據採集： 預測人工智慧從各種來源收集歷史數據，包括 CRM 系統、社群媒體平台、網站分析和客戶回饋。
- 數據處理： 收集資料後，將對其進行預處理以進行清理和組織以進行分析。此步驟可能涉及刪除重複項、更正錯誤和標準化格式。
- 模型訓練： 然後將機器學習演算法應用於處理後的資料。這些演算法透過識別與特定結果（例如，客戶購買或流失）相關的模式來從歷史資料中學習。
- 預測生成： 該模型根據訓練後的新數據提供預測。例如，它可以預測哪些客戶可能會購買產品或哪些潛在客戶最有可能轉換。
- 持續學習： 隨著收集更多數據，預測模型可以得到完善和改進。這個迭代過程增強了預測未來結果的準確性和相關性。
預測人工智慧與產生人工智慧有何不同
雖然預測人工智慧和產生人工智慧都屬於人工智慧的範疇，但它們有不同的目的：
- 預測人工智慧專注於根據歷史數據預測未來事件。其主要目標是分析現有資訊以預測客戶行為或市場趨勢。
- 另一方面，生成式人工智慧旨在根據從現有資料集中學習的模式創建新內容或資料。這包括生成文字（如聊天機器人）、圖像、音樂，甚至整篇文章。生成式人工智慧通常用於創意應用而不是預測任務。
了解這種差異對於尋求有效實施人工智慧解決方案的企業至關重要。雖然生成式人工智慧可以增強創造力和內容生成，但預測性人工智慧對於 CRM 中的策略決策至關重要。
案例研究：亞馬遜的推薦引擎
亞馬遜的推薦引擎是其電子商務成功的關鍵因素，約佔總銷售額的35%。它是一個先進的系統，使用預測人工智慧掃描大量數據，以提供個人化的產品建議、改善購物體驗並提高轉換率。
該引擎主要採用逐項協同過濾。此方法分析使用者數據，例如瀏覽歷史記錄、過去的購買情況和產品評級，以產生即時推薦。它不只關注用戶相似性，而是關注產品關係。例如，如果顧客購買園藝書籍，系統可能會推薦相關的園藝工具或其他通常與其一起購買的書籍。
亞馬遜透過 A/B 測試和數據分析不斷增強該引擎。這使他們能夠根據點擊率和轉換率等用戶參與度指標來完善演算法。因此，推薦引擎可以更輕鬆地發現產品，從而提高客戶滿意度並顯著增加銷售。
亞馬遜報告稱，由於這些個人化推薦，一個財季銷售額顯著增長了 29%。總體而言，亞馬遜對預測人工智慧的創新使用表明，有效利用數據可以如何在零售業創造巨大的競爭優勢。
CRM 中預測人工智慧的需求
將預測性人工智慧整合到 CRM 系統中可以滿足幾個關鍵的業務需求：
- 增強的客戶洞察： 預測人工智慧允許企業分析大量客戶數據，以更深入地了解偏好和行為。透過了解推動客戶決策的因素並創造個人化體驗，組織可以更有效地調整行銷和銷售工作。
- 改進的銷售預測： 準確的銷售預測對於業務成功至關重要。預測分析透過分析歷史銷售數據和當前市場趨勢來提高預測準確性。這使得銷售團隊能夠有效地分配資源並專注於高潛力的潛在客戶。
- 主動保留客戶： 客戶流失給許多組織帶來了重大挑戰。預測人工智慧可以透過分析參與度和購買歷史來識別有離開風險的客戶。透過儘早偵測這些訊號，您可以實施有針對性的保留策略（個人化優惠或主動外展），以維持有價值的客戶參與。
- 優化的行銷活動： 透過預測分析，您可以針對特定客戶群創建有效的行銷活動。例如，如果預測模型顯示特定人群會對特定產品做出積極反應，行銷團隊就可以相應地調整他們的行銷活動。
- 簡化的線索評分： 在 CRM 系統中，潛在客戶評分有助於根據潛在客戶的轉換可能性對他們進行優先排序。預測分析透過分析過去的互動和人口統計資訊來提高潛在客戶評分。透過專注於具有更高轉換潛力的潛在客戶，銷售團隊可以提高效率並提高整體轉換率。
預測人工智慧透過提供為策略決策提供資訊的寶貴見解，徹底改變了企業進行客戶關係管理的方式。它分析歷史數據和預測未來行為的能力使組織能夠個性化互動、優化行銷工作、提高銷售預測準確性並主動應對客戶保留挑戰。
Vtiger CRM 中的預測人工智慧
Vtiger 透過 Calculus AI 功能將 AI 整合到其 CRM 平台中，提供了一個複雜的解決方案，可以改變企業與客戶的互動方式。
Calculus AI 使用預測 AI 透過各種功能來增強決策和客戶參與度：
- 最佳聯絡時間： 時機對於有效地與潛在客戶和客戶互動至關重要。最佳聯繫時間功能利用人工智慧來推薦最佳的外展時刻，透過電子郵件、電話和其他互動分析過去的溝通模式。在這些理想時間伸出援手可以顯著提高參與率。
- 交易分數： 管理多項交易可能具有挑戰性，尤其是同時與客戶聯繫時。交易評分功能透過根據各種因素（包括對話品質和客戶行為）分配分數來評估完成每筆交易的可能性。這使您能夠策略性地確定工作的優先順序，確保您專注於高潛力的機會，以最大限度地提高轉換率。
- 下一個最佳行動： Next Best Action 功能提供智慧建議，以簡化您的銷售流程並引導您的團隊取得成功。當銷售人員不確定與潛在客戶的下一步行動時，此功能會建議根據過去的互動採取量身定制的行動，例如發送後續電子郵件、安排演示或提供其他信息，從而幫助保持銷售週期的勢頭。
這些功能共同使組織能夠有效地使用預測分析，培養更牢固的客戶關係，同時在競爭日益激烈的環境中推動成長。
