企业应该相信人工智能来预测客户行为吗？

随着当今企业努力适应人工智能新时代，一个大问题是是否相信这项技术能够准确预测未来。人们花了数年时间来了解商业和经济周期、供求规律以及其他影响机遇和风险的力量，以便做出最佳预测。算法能否出现并做得更好？

大量研究正在探索这一点。他们通常专注于预测分析，Investopedia定义作为“使用统计和建模技术来预测未来结果”。通过比较人工智能工具和人类所做的预测，研究人员发现了惊人的结果。

在一个案例中，来自伦敦经济学院、麻省理工学院和宾夕法尼亚大学的一个团队将 12 个大型语言模型 (LLM) 与“参加为期三个月的预测锦标赛的 925 名人类预测者”进行了较量。要求对现实世界事件进行预测，包括重大地缘政治事件。“我们的结果表明，法学硕士可以达到与人类预测锦标赛相媲美的预测准确性，”菲利普·舍内格,安德尔·图米瑙斯凯特,彼得·帕克和菲利普·E·泰特洛克写在他们的学习。

与此同时，来自芝加哥大学布斯商学院的三名研究人员调查了人工智能预测收入变化的能力。再次，技术交付。– 即使没有任何叙述或行业特定信息，法学硕士在预测收益变化的能力上也优于金融分析师， –亚历克斯·金,马克西米利安·穆恩和瓦列里·V·尼古拉耶夫 写了。– 当分析师陷入困境时，法学硕士比人类分析师表现出相对优势。 –

但人类预测在商业中仍然发挥着至关重要的作用。国际注册专业会计师协会和英国特许管理会计师公会委托进行的一项研究追踪了一家尝试使用人工智能和人工来预测其库存需求的企业。研究发现，在某些情况下，人们推翻算法的建议有助于企业做出更好的决策。

– 对于公司拥有的商店和独立拥有的商店，当模型的输入稀缺或嘈杂时，分析师的自由裁量权可以改善零售品种规划决策，”研究人员 Jen Choi、Ewelina Forker、Isabella Grabner 和 Karen Sedatole写了。– 此外，在这些情况下，分析师更有可能通过推翻模型建议来进行干预，这表明他们在模型可能较弱时认识到自己判断的价值。 –

销售预测分析

我的工作重点是帮助组织转变客户体验 (CX)，这是现代销售流程中最重要的元素。根据 Zendesk 的数据，超过一半的客户在一次与某家公司有过一次糟糕的经历后转向竞争对手，大约四分之三的客户在经历了多次糟糕的经历后会转向竞争对手。

我和我的团队探索了预测分析如何推动更好的客户体验。以呼叫中心为例。在这些环境中，预测分析涉及多个组件。正如我的同事乔·曼纳解释了在博客文章中，这些包括数据挖掘，从大量数据中提取信息；统计分析、理解和解释数据作为预测的基础；和机器学习算法，使“预测模型能够从历史数据中学习，随着时间的推移提高其准确性。”

我发现设计良好的人工智能平台通常可以更好地预测结果和客户行为。这就是为什么在每次交互中，让这些工具为组织工作是如此有帮助。

通过跟踪客户使用的语言、他们提出的问题、他们表达的情绪等，这些具​​有自然语言处理 (NLP) 功能的工具可以搜索记录，以确定最佳的课程。行动是。他们以很高的统计概率知道聊天机器人或人类代表接下来应该说什么或做什么，以便让客户更满意并实现销售。

尽管如此，这个过程也需要人。即使聊天机器人正在处理客户交互，人类也应该准备好介入并改进事情。有时，客户遇到复杂的挑战或特定的需求，而人工智能没有足够的信息。这就是为什么我推荐一个红绿灯一种系统，销售代表在需要采取行动时会收到警报。

与提供卓越客户体验的许多其他要素一样，组织应该将人工智能的预测能力视为一种福音，而不是消除对人员的需求。这些领域的员工不应该担心自己将来会变得无关紧要。随着人工智能工具开发新技能，人们应该将这些发展视为机遇。随着这些工具承担更多任务，人们可以将更多时间花在其他方法上，以改进客户体验和建设业务。归根结底，这不是人类与人工智能之间的竞争。两者可以和谐相处。