在我们结束这篇研究文章之前，我想分享一些专家提供的宝贵建议。

更新人工智能的技巧有多种形式：保持数据清洁、定期更新、训练人工智能等。我多次收到这个技巧，因此它在这个技巧候选列表中名列前茅。

除此之外，您确实需要保持人工智能更新和数据清洁和新鲜，以便充分利用它 - 我想知道有多少人可能无法将人工智能集成到他们的需求预测中，因为他们的数据输入是还没有完全实现。

上面提到的 Tomasz Borys 每月都会更新人工智能模型，并认为这有助于提高前景施法准确度提高 15%。

，创始人兼首席执行官，使用人工智能工具进行预测分析。

Santoro 说：“从 Google Sheets AI 或 Amazon Forecast 等基本工具开始。将它们连接到您的销售数据，并询问有关模式、风险和机遇的问题。您使用它们的次数越多，它们就会变得越聪明，能够适应您业务的细微差别。如果需求似乎不稳定，不要害怕根据预测进行调整。”

对于那些对 Santoro 使用这些工具感兴趣的人，他说：“Amazon Forecast 研究我们过去的销售情况，以预测我们咨询服务的季节性波动和需求高峰。通过了解这些模式，我的团队可以优化营销支出、资源分配和新业务开发。

“Tableau 帮助我们可视化复杂的销售数据，识别原本隐藏的趋势。几个月前，Tableau 透露我们的一位主要客户的销售额意外下降t 段。我们能够诊断问题并实施更改来扭转趋势，恢复了超过 200,000 美元的预计收入。”

，营销主管，使用 AI 进行预测分析。 Guidorzi 的主要建议是“确保您的 AI 工具与 CRM 集成以获取实时数据，从而提高销售预测的准确性，并使您的团队能够做出更明智的决策。”

此类销售需求。

Guidorzi 继续说道，“我们利用 HubSpot 预测分析等人工智能驱动的工具来预测销售需求。这些工具分析历史数据和市场趋势，提供对未来客户行为的洞察。人工智能帮助我们优化库存水平、定制营销工作并发现销售机会。”

当我开始研究需求预测和人工智能时，我并没有想到会得到这么多具有​​如此宝贵见解的专业人士的意见.

通过这项研究，我对人工智能在需求预测中的使用印象深刻，我希望您也有同样的感觉。希望本文能够为您提供使用 AI 来增强预测所需的一切。

来源：hubspot