Vtiger 采用基于人工智能的学习模型来克服传统评分的问题。基于人工智能的模型根据历史数据确定评分规则。随着用于训练的数据的增加，评分过程也会随着时间的推移而改进。
我们建议根据任意一天的 AI 与其他人进行比较来进行评分。我们可以从陈词滥调“数据不会说谎”开始。但，这里有实际的原因。
人工智能可以检测出人类可能无法观察到的数据模式。
人工智能预测基于数据，而不是情感。因此得 电话号码库 分数据是正确的。 （不过，我们也可以让人工智能考虑情绪数据。）
随着历史数据的增加，AI评分会随着时间的推移不断变得更好。
AI评分不需要任何人工干预；因此不存在任何“外界影响”会干扰预测。
改进交易点的建议
只有当系统可以提出提高分数的建议时
交易分数才对销售代表有用。
以下是您的销售代表在掌握微 了解客户的行为、互动和交易方式 积分后将看到的一些提案示例
提醒执行诸如识别决策者之类的操作。
提出先前的文件有助于促进未来类似的交易。
在适当的时候提醒您进行跟进。
建议最佳联系时间以提高您的成功率。
利用基于人工智能的交易评分进行可靠预测
准确的交易评分可以为销售经理提供可靠的预测。随着时间的推移，预测会变得越来越好，因为随着数据的增多，共识分数本身也会变得越来越好。管理人员可以放心，预测并非仅仅基于销售代表的“直觉”。相反，基于人工智能的预测是 德斯刀片工厂 基于影响交易结果的可用信号。
尝试 Vtiger Calculus – 是时候将 AI 交到您的销售团队手中了。
交易评分、交易建议、电子邮件助理、呼叫分析、指导功能都是 Vtiger Calculus 的一部分。
Vtiger Calculus 是适用于 Vtiger Sales 和 Vtiger One（专业版和企业版）的附加组件。