每一份商业报告都由起伏的趋势构成。您的销售、市场营销或收益数据很少会持平在一条线上，高潮和低谷都是业务数据的一部分。如果您上个月成功达成了50笔交易，那这个月您希望远远超过50笔交易虽然是雄心勃勃的，但却是不切实际的，而希望达成60笔左右的交易是更稳当，也是现实的。作为一家公司，您应该尝试设定期望值，以达到期望和现实之间的平衡。

只要一个指标的表现接近或低于平均值，我们都称之为正常，因为这种模式是允许的，也是自然的。但是，过山车具有固定的高低点，超过高低点就无法行驶。同样，公司需要定义一个指标可以达到多高或多低，超过这个点的任何上涨或下跌将被认为是异常的。
 
什么是异常？
异常是任何偏离正常、期望或标准的现象。比如，针对同一份名单，当您昨晚发出的600封邮件被退回，而近期几封邮件的退回率在163到319之间时，这是一个异常，差距太大，不允许。

异常情况也不一定是坏的，如果您在这个月获得的某个广告词的投资回报率比您在前一个月获得的高得多，那也是一种异常。

当异常情况发生时，您将看到图表突然向一个方向倾斜，从当前趋势中脱颖而出。重要的是，企业必须识别出这些异常现象并探究其原因和影响，以防止将来再次出现。

CRM系统中的异常
越来越多的现代企业开始使用CRM系统来管理其日常销售活动。它是一个不断发展的，包含海量数据的存储库，可以反映异常现象。如果您的公司使用报告来分析，审查和改善员工，产品，服务，活动和广告等绩效，那么您肯定遇到过异常情况。

然而，你能提前多久发现异常情况？或者，您多久会看到它们发生一次？还未使用CRM系统或者使用过时的CRM系统的企业面临的主要障碍之一是缺乏专门的工具/功能来帮助他们处理异常情况。手工识别异常可能会浪费数小时的生产力。当您的计划无法按预期运行时，您必须在事情失控之前将其重新带回正轨。

人工智能是关键
人工智能AI在科技世界中大踏步前行，帮助企业解决复杂的问题，并将单调、费力的任务自动化。基于AI的解决方案正在迅速被各行各业所采用，CRM软件供应商对此趋势也不例外。在AI提供的众多机会中，异常检测是很重要的主题。如果您的CRM系统足够智能，可以帮助您在处理异常方面优先一步，这该有多好?

 

机器学习是通过观察、分析和实践，教会机器在没有任何人类干预的情况下完成任务的一种技术。当您提供足够多的历史数据，培训和回归数据时，CRM系统可以了解异常并为您检测异常，从而节省您的时间和资源。随着时间的推移，检测算法通过反复试验变得越来越准确，使人工智能成为人工检测越来越有效的替代方案。

预测性人工智能具有前瞻性
AI为您提供了解决问题的无穷可能性。当您可以教软件检测异常时，为什么不教它在异常发生之前进行预测呢？现在，功能强大的CRM系统能提供智能的预测工具，可以对您的历史趋势进行全面研究，从而对未来趋势进行明智的预测。

预测性AI可让您做出主动决策，以帮助控制即将发生的异常，潜在地更小化或在正确的时间利用它们。如果您预见到线索转化率会下降，那么您可以在异常发生之前，通过采用调整营销方案等手段来提高您的数字。因此，预测性AI使您能够提前做好应对异常的准备，帮助您始终紧跟潮流。

人工智能是如何做到的？
人工智能需要可靠的数据来处理。当您使用高质量，全面的数据填充CRM系统时，您的AI可以随时进行预测。尽管每个人工智能在部署之前都有大量的训练数据，但是正是您的内部数据才能为您个性化AI的知识库。一旦AI访问了公司的历史趋势，例如线索转换，任务关闭和呼叫中断，它可以相当准确地预测这些趋势的下一步走向。

每个异常都有特定的属性，其中某些属性会更常见。现在，只要人工智能检测到一个与异常情况非常相似的场景，它们也会被标记为潜在异常。随着时间的推移，这种预测通过反复试验会变得更加准确。

智能的后续步骤
在异常发生时进行检测并在异常发生之前进行预测是AI的一项巨大成就，但如果没有针对异常的下一步操作，在智慧的技术也是毫无意义的。

基于AI的CRM软件可以向员工和客户提供经过验证的下一步建议，定义建议、制定行动策略、构建预测模型、显示建议并激活自动化。

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