人工智能（AI）驱动的销售可以带来更好的对话、更高的转化率和更准确的预测。在之前的文章《人工智能帮助销售的 15 种方式》中，我们解释了销售人员如何从人工智能驱动的预测和建议中受益。
当您踏上利用人工智能减轻团队负担的旅程时，您应该记住，许多人已尝试在销售中使用人工智能。但许多尝试都失败了。了解失败的原因将帮助您避免陷阱。
一些基于人工智能的销售计划失败的原因如下？
缺乏过去的数据来训练学习模型
AI引擎使用的训练模型不正确
关于正在进行的业务的沟通分散
零售商对人工智能功能的采用率较低
缺乏毅力
让我们进一步了解这些要点。
数据不足
为了提供预测和建议，人工智能引擎使用您过去交 澳大利亚电话号码数据 易的数据。这包括与交易相关的数据，例如电话、电子邮件、已完成的任务、已发送的文档、联系人字段（例如交易联系人角色）、组织字段（例如组织、行业、位置）等。
通过更多的数据、预测和建议（例如最佳联系时间），您的交易得分和交易推荐将会得到改善。
建议
如果您已经拥有以前交易的数据，那么您可以期待在采用 AI 的早期就获得良好的结果。如果您的组织希望使用 Vtiger Calculus AI，Vtiger 还可以从其他 CRM 导入您的过去数据。
一些 AI 功能（主要是由自然语言处理 (NLP) 支持的功能）不需要历史数据，例如呼叫分析、电子邮件分析、情绪评分、对话信号。因此，将它们作为您初始目标的一部分将从第一天起为您的销售人员提供帮助。
注意： Vtiger 可以从其他 CRM 导入您过去的数据。
固定训练模型
不同的机器学习 (ML) 模型可以应用于历史数据来做出预测。模型的选择会对结果产生很大的影响。应用自学习方法的机器学习模型可以提供更准确的结果。
建议
请注意，训练模型可能需要调整。 Vtiger 团队随时准备与您合作监控您的结果并做出任何必要的调整。
Vtiger Calculus AI 允许管理员自定义模型并轻松配置控件，以便为您的组织实现最佳结果。
如果销售人员发现电子邮件或通话记录中的某些文本被系统误解，Calculus AI 还为销售人员提供一键式情绪纠正功能。