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预测利润：通过使用数据智能评估机会来增加收入_高端网站建设
在所有进入企业的人工智能应用程序中，最有效的应用程序之一是预测分析高端网站建设。
它有可能将决策过程从基于“直觉”和历史趋势的东西转变为反映实际当前事件的数据驱动系统。
那些采用它的人每时每刻都在超越他们的竞争对手。
一些组织仍然犹豫推出自己的预测计划。几十年来，人工智能一直是一个流行词，过去很多次它都未能兑现承诺。
出于可以理解的怀疑，关注底线的高管可能会避免使用任何类型的人工智能技术。
这种犹豫可能会阻碍这些公司的发展。预测分析已经成熟成为一种可行的企业工具。全世界都在使用它来寻找增长机会。
这种影响是如此惊人，以至于71% 的企业将在未来三年内增加对企业分析的使用。
继续阅读以了解有关预测分析、它为企业提供什么以及它如何推动收入显着增长的更多信息。
“预测分析”是什么意思？
预测分析是分析过去和现在的数据以预测未来事件的实践。
从技术上讲，它可以描述任何试图通过在历史和当前条件之间进行比较，然后将这些结论置于现代背景中来确定最可能的情况的过程。
分析师会研究过去在条件相似时发生的事情以及某些事件是如何发生的。他们将更多的权重分配给那些往往更有影响力或更有可能产生极端结果的因素。
大多数人认为预测分析是最近的发明，是在计算机在企业中确立其角色之后出现的。
实际上，自 1600 年代后期以来，企业一直在依赖它，当时伦敦的劳合社开始将这种做法应用于他们的航运保险估算。
在人工智能出现之前，人们使用统计建模和复杂的数学方程来执行预测分析。
这些模型的许多更新版本仍在用于工业运输和路线规划。
但是，非智能方法有局限性。他们只考虑用户决定包含的因素，因此很可能存在人为错误和偏见。
执行计算也需要时间。当他们完成并投入使用时，数据已经过时了。
现代风格的预测分析结合了人工智能和机器学习。它允许用户包含更多变量，以进行更广泛、更全面的分析。
该过程突出了数据之间的意外联系，并以更高的准确性权衡因素。所有这些都可以在足够短的时间跨度内完成，以创建及时、可靠的见解。
科技与企业的交汇处
人工智能和机器学习具有令人兴奋的潜力，但与所有新兴技术一样，它们需要投资。像谷歌这样的全球品牌可能有足够的资源来摆脱一个失败的项目。
但是，对于大多数组织而言，必须有合理的利润预期 才能考虑启动技术计划。
成功的企业领导者不会对 IT 预算不计后果。他们专注于实际的业务目标和解决这些问题的源技术，而不是尝试流行的新工具。
一个聪明的高管对新工具的第一个问题应该是，“这对公司有什么好处？”
预测分析对这个问题有一个答案：通过完善的机会评分来增加收入。
机会评分的价值
机会评分涉及为销售线索、项目、目标或其他潜在的行动方案分配一个价值，以确定为追求该机会而付出的相对努力。
得分机会使公司能够从他们的时间和金钱上获得更大的回报。没有公司可以将相同的投资投入到每一个客户或每一个遇到他们的机会上。
他们甚至不应该尝试。80% 的收入来自 20% 的客户，因此优先考虑这 20% 是有意义的。
这是每个企业都会做的事情，即使没有标准化的流程。经常调用高价值销售线索，给予更大的让步灵活性，并分配更好的销售代表。
高价值项目获得更大的团队、更多的资源访问权、更大的预算和调度优先级。
诀窍在于确定哪些机会最有潜力——这就是预测分析发挥作用的地方。
手动与机器学习
今天广泛使用两种主要类型的机会评分方法：手动完成的方法和利用机器学习的方法。
手动评分是人们根据自己的一组有影响力的特征亲自或使用统计模型来分配分数的地方。
这种方法存在许多问题，可能会减慢业务速度或使他们的分数不可靠。
不准确
机会评分非常有价值——当它可靠时。手动评分有很大的误差范围。它们依赖于直接的用户输入，无法提出其他相关因素。
与智能评分不同，人工方法不能轻易地用于在高回报账户中发现意想不到的共同点。
这种方法的问题在于，高管们无法真实地想象或跟踪可能影响他们公司的所有事情。
需要考虑的数据太多，而且不断变化。因此，所有手动机会评分都是基于老化的、不太有用的数据。最重要的是，即使有计算机程序的帮助，也很容易犯数学错误。
主观
由于用户选择并权衡影响因素，人工评分很容易受到人为偏见的影响。
关于社会类别、个人特征、行业领域和其他识别因素的先入之见可能被赋予过多（或过少）的权重。它允许将无益的偏见引入销售周期。
大多数情况下，结果只是不太有用的分数，但如果评分系统导致操作歧视，它偶尔会产生公共关系问题。
例如，一些房地产经纪人遇到了一个问题，即没有向某个种族群体展示某个地区的房屋。该公司的评分表明，这些群体不太可能在那里购买。
房地产经纪人认为，他们依靠内部客户评分来遵循良好的商业惯例，但这些评分受到经济稳定性而非实际数据的偏见的影响。
当情况暴露出来时，它给人的公众印象是房地产经纪人也有同样的偏见。突然间，他们有了比机会得分更大的担忧。
低效
创建和维护手动评分过程需要大量时间。它不是一个能够很好或快速响应变化的系统。
在当今高度互联的世界中，这是一个问题，早上的事件可能会在下午开始影响全国的销售。机会甚至在被认可之前就已经过去了。
不是每个人都记得考虑无效流程的“隐藏成本”，例如更高的劳动力。
由于准确性较低，繁琐的数据输入需要时间和专注于更高效的销售活动，而没有相应的价值回报。
还需要考虑人性。销售团队可以看出这些评分系统无效。
团队拒绝浪费他们可能是工作线索的时间并不少见。他们不喜欢因错误信息而将佣金置于风险之中，但仍需要某种指导来帮助管理他们的潜在客户互动。
通常情况下，他们以过时的分数或“直觉”运作。这反过来又让那些投资于低效的手动评分过程的经理们感到沮丧。
相互冲突的压力创造了一个令人不安的工作环境，导致最有价值的销售代理之间出现不必要的人员流动。
死板的
即使是最复杂的手动评分程序也只能解释专门输入到方程式中的内容。
它们要求人类思考并为每一个可能的因素分配价值。这往往会强制执行“一切照旧”的心态，而不是更有利可图的响应式运营。
另一方面，预测机会评分是企业环境中基于人工智能的主要收入驱动因素之一。它在几个方面优于其他方法。
可靠的
智能评分较高的可靠性背后有两个主要原因。首先，它减少了人为错误的影响。
机器学习算法每次都以相同的方式执行计算。即使他们根据新数据进行自我调整，其基础数学也比人类进行的计算更可靠。
同样重要的是，预测分析纯粹是数据驱动的，而不是专注于关于什么使机会有价值的“传统知识”。
人工智能扩展了计算机判断看似无关事件相关性的能力。
预测分析利用这种能力来识别高效的行动方案所共有的特征。然后使用这些共性来更准确地衡量未来的机会。
响应式
由源源不断的新信息提供的预测分析允许预测机会评分工具实时（或至少接近实时）更新分数。
他们及时强调了公司采取行动的机会。在库存、人员配备和营销方面，提前警告还可以带来更好的提前计划。
客观的
智能评分工具根据数据而不是假设对实际情况做出反应。他们从公正的角度考虑适用于某种情况的所有数据（当然，前提是在设计过程中考虑了任何开发人员的偏见）。
高效的
大多数企业分析软件都设计为用户友好且易于操作。它连接到公司的数据源，这意味着通常需要很少的数据输入。这让销售团队可以专注于他们的客户和其他高价值活动。
优化的机会评分 = 更多收入
预测机会评分有可靠的理论支持。实际收益同样可观，今天有几个应用程序证明了它们的企业价值：
领先评分
有句话说80%的收入来自20%的客户。潜在客户评分有助于确定这 20%，因此销售团队可以专注于最有价值的客户。
当代理商知道将时间花在有利可图的地方而不是追逐低报价的弱前景时，他们会关闭更多合同和更高价值的合同。
智能潜在客户评分是一个动态过程，这意味着它会根据不断变化的情况定期重新评估潜在客户。
随着指标显示兴趣增加，标记为低优先级潜在客户的客户向上移动。然后，代理商会在购买周期的正确时间介入，有针对性地鼓励销售（甚至追加销售）。
定制关注还有增加回头客的额外好处，因为以前的客户在没有准备好再次购买时不会受到高压关闭策略的轰炸。
企业效益：更好的成交率、更高的PLV、更高的平均订单价值
有针对性的营销活动
当高管们知道广告在哪里具有最大的潜在影响时，他们就有更多的战略支出选择。
可以通过量身定制的活动来定位特定的人口统计数据，以提高他们的生命周期价值，防止他们退出销售周期，或满足另一个特定的业务目标。
企业收益：广告活动的更高投资回报率
库存管理
信息几乎可以立即在世界各地传播，但库存仍然需要物理移动。
这自然会拖累重新安排不同地区的供应水平——并因此限制了公司可以利用区域需求波动的程度。
这通常会导致销售额下降，但在需求意外激增时效果最为显着。
预测分析可以发现潜在高峰的早期指标，而兴奋仍在增加。
高管们有必要将货物和团队成员转移到最需要他们的地方。亚马逊使用这种方法来展示他们的商品，以便更快地运送常用商品。
企业效益：更高的整体销售收入
成长机会
机会并不总是与营销活动或得分线索有关。有时，高管在选择增长战略时需要指导。
预测分析和机会评分在这里也很有用，可以回答以下问题：
不能保证任何行动方案都是最好的，但结合数据可以消除许多导致失败的风险因素（例如对新技术的炒作或个人偏见）。
企业效益：更快、更可持续的增长
让数据发挥作用
归根结底，数据只有在服务于现实世界的业务目标时才有价值。
机会评分是从数据中提取价值的最行之有效的方法之一。它也是最容易访问的软件之一，因为嵌入式分析内置于大多数现代企业软件中。
在相对较低的投资点上获得如此多的收益，那些尚未采用的人应该仔细研究预测分析。
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