每一份商業報告都由起伏的趨勢構成。您的銷售、市場營銷或收益數據很少會持平在一條線上，高潮和低谷都是業務數據的一部分。如果您上個月成功達成了50筆交易，那這個月您希望遠遠超過50筆交易雖然是雄心勃勃的，但卻是不切實際的，而希望達成60筆左右的交易是更穩當，也是現實的。作為一家公司，您應該嘗試設定期望值，以達到期望和現實之間的平衡。

只要一個指標的表現接近或低于平均值，我們都稱之為正常，因為這種模式是允許的，也是自然的。但是，過山車具有固定的高低點，超過高低點就無法行駛。同樣，公司需要定義一個指標可以達到多高或多低，超過這個點的任何上漲或下跌將被認為是異常的。
 
什么是異常？
異常是任何偏離正常、期望或標準的現象。比如，針對同一份名單，當您昨晚發出的600封郵件被退回，而近期幾封郵件的退回率在163到319之間時，這是一個異常，差距太大，不允許。

異常情況也不一定是壞的，如果您在這個月獲得的某個廣告詞的投資回報率比您在前一個月獲得的高得多，那也是一種異常。

當異常情況發生時，您將看到圖表突然向一個方向傾斜，從當前趨勢中脫穎而出。重要的是，企業必須識別出這些異常現象并探究其原因和影響，以防止將來再次出現。

CRM系統中的異常
越來越多的現代企業開始使用CRM系統來管理其日常銷售活動。它是一個不斷發展的，包含海量數據的存儲庫，可以反映異常現象。如果您的公司使用報告來分析，審查和改善員工，產品，服務，活動和廣告等績效，那么您肯定遇到過異常情況。

然而，你能提前多久發現異常情況？或者，您多久會看到它們發生一次？還未使用CRM系統或者使用過時的CRM系統的企業面臨的主要障礙之一是缺乏專門的工具/功能來幫助他們處理異常情況。手工識別異常可能會浪費數小時的生產力。當您的計劃無法按預期運行時，您必須在事情失控之前將其重新帶回正軌。

人工智能是關鍵
人工智能AI在科技世界中大踏步前行，幫助企業解決復雜的問題，并將單調、費力的任務自動化。基于AI的解決方案正在迅速被各行各業所采用，CRM軟件供應商對此趨勢也不例外。在AI提供的眾多機會中，異常檢測是很重要的主題。如果您的CRM系統足夠智能，可以幫助您在處理異常方面優先一步，這該有多好?

 

機器學習是通過觀察、分析和實踐，教會機器在沒有任何人類干預的情況下完成任務的一種技術。當您提供足夠多的歷史數據，培訓和回歸數據時，CRM系統可以了解異常并為您檢測異常，從而節省您的時間和資源。隨著時間的推移，檢測算法通過反復試驗變得越來越準確，使人工智能成為人工檢測越來越有效的替代方案。

預測性人工智能具有前瞻性
AI為您提供了解決問題的無窮可能性。當您可以教軟件檢測異常時，為什么不教它在異常發生之前進行預測呢？現在，功能強大的CRM系統能提供智能的預測工具，可以對您的歷史趨勢進行全面研究，從而對未來趨勢進行明智的預測。

預測性AI可讓您做出主動決策，以幫助控制即將發生的異常，潛在地更小化或在正確的時間利用它們。如果您預見到線索轉化率會下降，那么您可以在異常發生之前，通過采用調整營銷方案等手段來提高您的數字。因此，預測性AI使您能夠提前做好應對異常的準備，幫助您始終緊跟潮流。

人工智能是如何做到的？
人工智能需要可靠的數據來處理。當您使用高質量，全面的數據填充CRM系統時，您的AI可以隨時進行預測。盡管每個人工智能在部署之前都有大量的訓練數據，但是正是您的內部數據才能為您個性化AI的知識庫。一旦AI訪問了公司的歷史趨勢，例如線索轉換，任務關閉和呼叫中斷，它可以相當準確地預測這些趨勢的下一步走向。

每個異常都有特定的屬性，其中某些屬性會更常見。現在，只要人工智能檢測到一個與異常情況非常相似的場景，它們也會被標記為潛在異常。隨著時間的推移，這種預測通過反復試驗會變得更加準確。

智能的后續步驟
在異常發生時進行檢測并在異常發生之前進行預測是AI的一項巨大成就，但如果沒有針對異常的下一步操作，在智慧的技術也是毫無意義的。

基于AI的CRM軟件可以向員工和客戶提供經過驗證的下一步建議，定義建議、制定行動策略、構建預測模型、顯示建議并激活自動化。

采用AI賦能的CRM系統！
借助您的智能 CRM軟件完成更多工作。運用人工智能技術，更快地做出決策，提高員工的工作效率，讓客戶更加滿意。