Dự báo AI là gì? Định nghĩa, lợi ích, phương pháp hay nhất

Trí tuệ nhân tạo (AI) cải thiện khả năng dự báo kinh doanh bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu, phát hiện các mô hình và sử dụng phân tích dự đoán để đưa ra những dự báo chính xác.

Các chủ doanh nghiệp nhỏ áp dụng công nghệ để dự đoán nhu cầu của khách hàng hoặc doanh thu trong tương lai – giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt.

Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá ý nghĩa của AI đối với dự báo, lợi ích của nó và cách bắt đầu. Bạn cũng sẽ học cách vượt qua những thách thức phổ biến trong dự báo AI.

Dự báo AI là gì?

Chủ doanh nghiệp sử dụng dự báo AI để dự đoán kết quả hoặc sự kiện trong tương lai. Thuật toán học máy vượt trội trong việc phân tích lượng lớn dữ liệu lịch sử và các biến khác để xác định các mô hình và xu hướng mà các nhà phân tích con người có thể bỏ lỡ.

Hãy tưởng tượng một nhà bán lẻ thời trang muốn dự đoán nhu cầu cho bộ sưu tập mùa hè của mình. Với dự báo dựa trên AI, họ có thể đánh giá:

• Dữ liệu bán hàng lịch sử

• Thói quen mua sắm của người tiêu dùng

• Các yếu tố kinh tế

• Xu hướng truyền thông xã hội

• Mẫu thời tiết

Nếu mô hình dự đoán nhu cầu cao bất thường, cửa hàng có thể đầu tư mạnh vào hàng tồn kho mới, tin tưởng rằng doanh số sẽ tăng.

Nhiều ngành công nghiệp tận dụng dự báo AI. Các công ty chăm sóc sức khỏe sử dụng AI để ước tính nhu cầu và kết quả của bệnh nhân. Các công ty dịch vụ tài chính có thể dự đoán kết quả thị trường và thực hiện giao dịch tần suất cao để vượt trội hơn các chiến lược truyền thống.

Dự báo AI so với dự báo truyền thống

Trước đây, các doanh nghiệp đưa ra dự đoán bằng các phương pháp truyền thống như mô hình thống kê. Dự báo do AI thúc đẩy cải thiện các kỹ thuật dự báo truyền thống theo nhiều cách.

Sau đây là sự so sánh giữa hai phương pháp dự báo:

Dự báo truyền thống	Dự báo AI
Không thể xác định được các mẫu dữ liệu phức tạp.	Khám phá các mô hình ẩn như xu hướng theo mùa và hành vi theo chu kỳ mà các nhà phân tích khó có thể phát hiện.
Khó khăn trong việc thích nghi với dữ liệu mới.	Liên tục cập nhật và đào tạo lại khi có dữ liệu mới.
Chỉ có thể xử lý một vài biến.	Xử lý nhiều biến số cùng lúc, chẳng hạn như các yếu tố kinh tế, xu hướng thị trường và thông tin chi tiết về hành vi khách hàng.
Không thể dự báo theo thời gian thực.	Phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
Chỉ giới hạn cho các công ty hoặc cá nhân có kiến ​​thức và kỹ năng cụ thể.	Có thể truy cập cho bất kỳ ai thông qua một khoản phí một lần hoặc đăng ký hàng tháng.

Dự báo truyền thống diễn ra chậm – một số ít chuyên gia kỹ thuật tạo ra thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu nhỏ. Dự báo AI diễn ra ở quy mô lớn, cung cấp thông tin chi tiết chính xác hơn, theo thời gian thực cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô.

5 lợi ích của dự báo AI

Dự báo hỗ trợ bởi AI vượt trội hơn các phương pháp truyền thống, tạo ra các dự báo đáng tin cậy hơn, sắc thái hơn và phức tạp hơn một cách nhanh hơn.

Dưới đây là năm cách AI cải thiện khả năng dự báo cho doanh nghiệp của bạn:

1. Dự đoán chính xác hơn – đưa ra dự đoán chính xác hơn bằng cách phân tích nhiều dữ liệu hơn và khám phá các mô hình mà các nhà phân tích con người có thể bỏ qua.

2. Ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn – xử lý dữ liệu AI theo thời gian thực cho phép chủ doanh nghiệp tận dụng các xu hướng mới nổi.

3. Giảm chi phí – giảm chi phí không cần thiết bằng cách giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ dự đoán chính xác nhu cầu để tối ưu hóa mức tồn kho.

4. Khả năng mở rộng cao hơn – tự động hóa phần lớn quy trình dự đoán, cải thiện đáng kể hiệu quả. Các SMB có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao trong khi công cụ tạo dự báo ở chế độ nền.

5. Khách hàng hài lòng hơn – tăng sự hài lòng của khách hàng bằng cách đảm bảo đủ sản phẩm dựa trên dự đoán nhu cầu. Dự báo AI cũng dự đoán xu hướng tương lai, giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng.

Cuối cùng, dự báo AI cho phép các doanh nghiệp nhỏ cạnh tranh với các công ty lớn hơn bằng cách tạo ra các dự báo nhanh chóng và chính xác mà không cần thuê một nhóm chuyên trách.

Dự báo AI hoạt động như thế nào?

Dự báo AI sử dụng các mô hình học máy xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Các công ty sử dụng nhiều loại mô hình khác nhau để dự báo dữ liệu của họ.

Sau đây là một số kỹ thuật dự báo AI phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu:

Dự báo chuỗi thời gian	Một mô hình dự đoán các sự kiện hoặc giá trị trong tương lai bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử được thu thập theo các khoảng thời gian đều đặn.
Các mô hình dựa trên hồi quy	Một mô hình phân tích mối quan hệ giữa các biến như lượt nhấp vào trang web, lượt xem trang và lượt chuyển đổi để dự đoán kết quả trong tương lai.
Đường trung bình động tích hợp hồi quy tự động (ARIMA)	Một mô hình phân tích dữ liệu thống kê tính toán các dự đoán trong tương lai bằng cách phân tích quá khứ (tự hồi quy), làm cho dữ liệu dừng (tích hợp) và sử dụng các dự đoán trước đó để cải thiện kết quả trong tương lai (trung bình động).
Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM)	Một loại mạng nơ-ron học sâu tuần hoàn lưu giữ thông tin từ các chuỗi trước đó để dự đoán kết quả trong tương lai.

Quá trình dự báo vẫn giữ nguyên bất kể thuật toán AI nào bạn sử dụng. Nó trông giống như thế này:

• Thu thập dữ liệu. Thu thập thông tin có liên quan từ CRM, phần mềm tiếp thị, nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) và các nguồn dữ liệu của bên thứ ba.

• Xử lý dữ liệu. Làm sạch và định dạng dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích. Xóa dữ liệu trùng lặp, hoàn thiện các giá trị bị thiếu và đảm bảo dữ liệu không có lỗi.

• Lựa chọn và đào tạo mô hình. Chọn một mô hình dự báo AI phù hợp với dữ liệu và mục tiêu kinh doanh hoặc bán hàng của bạn. Đào tạo mô hình bằng dữ liệu đã chuẩn bị của bạn.

• Dự báo . Áp dụng mô hình vào dữ liệu mới để đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai.

• Đánh giá và điều chỉnh – Đo lường hiệu quả của mô hình bằng cách sử dụng các KPI có liên quan. Kiểm tra các sai lệch và dự đoán không chính xác.

Các công ty có thể làm theo các bước sau để chuyển dữ liệu thô thành dự báo chính xác, có thể thực hiện được nhằm cải thiện kế hoạch và hiệu suất.

4 cách các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể sử dụng dự báo AI để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình

Báo cáo về tình hình bán hàng và tiếp thị năm 2023/24 của Pipedrive cho thấy việc áp dụng công nghệ AI cao hơn ở các công ty nhỏ.

42% số người được hỏi trong các doanh nghiệp có tới 10 nhân viên cho biết họ sử dụng AI, so với 23% trong các công ty có hơn 100 nhân viên.

Sau đây là bốn cách các doanh nghiệp nhỏ có thể áp dụng công nghệ dự báo AI:

1. Dự báo doanh số bán hàng trong tương lai và tìm kiếm khách hàng tiềm năng có giá trị cao

AI có thể phân tích kênh bán hàng của công ty bạn và dữ liệu bán hàng lịch sử để dự đoán doanh thu mà nhân viên bán hàng của bạn sẽ tạo ra vào cuối năm.

Các mô hình dự báo AI cũng có thể phân tích dữ liệu bán hàng trực tiếp để dự đoán giao dịch nào có khả năng chuyển đổi cao nhất. Với những thông tin chi tiết này, nhân viên bán hàng có thể ưu tiên nỗ lực của mình và chốt nhiều giao dịch hơn.

Dự báo AI cũng cung cấp cho các nhà quản lý bán hàng dự đoán doanh thu chính xác, theo thời gian thực. Nó cho phép họ tự tin điều chỉnh chiến lược bán hàng của mình để đạt được mục tiêu hoặc đưa ra quyết định về ngân sách.

2. Dự đoán nhu cầu của khách hàng

Các mô hình dự báo nhu cầu phân tích doanh số, hành vi khách hàng, tính theo mùa và các nguồn dữ liệu khác để dự đoán biến động nhu cầu về sản phẩm và dịch vụ.

Họ giúp chủ doanh nghiệp và nhà quản lý tối ưu hóa mức tồn kho và hợp lý hóa kế hoạch sản xuất.

Hãy tưởng tượng một cửa hàng thương mại điện tử công nghệ đang chuẩn bị cho Black Friday. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu bán hàng của năm ngoái, dự báo AI sẽ xem xét các yếu tố bổ sung như sự thay đổi kinh tế và hành vi của đối thủ cạnh tranh.

Dự báo cho thấy doanh số sẽ giảm, giúp nhà bán lẻ tối đa hóa doanh thu mà không bị tồn kho quá mức – điều này có thể không tránh khỏi nếu không có dự đoán dựa trên AI.

Sau đó, người bán có thể sử dụng dữ liệu CRM để hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị và tăng cơ hội bán hàng.

3. Cải thiện quản lý chuỗi cung ứng

Các nhà sản xuất có thể sử dụng công nghệ quản lý hàng tồn kho AI để dự báo mức cung và cầu, đảm bảo họ có đủ nguyên liệu thô để cung cấp theo đơn đặt hàng của khách hàng.

Ví dụ, một công ty lắp đặt năng lượng mặt trời có thể sử dụng mô hình AI để dự đoán số lượng vật liệu họ cần cho sản xuất bằng cách phân tích các yếu tố như:

• Xu hướng mua hàng

• Nhu cầu của khách hàng

• Chỉ số kinh tế

• Tính theo mùa

4. Phân tích sự thay đổi giá

Dự báo bằng AI giúp chủ doanh nghiệp dự đoán tác động của việc tăng giá đến nhu cầu trước khi đưa ra quyết định.

Hãy tưởng tượng một công ty SaaS muốn hiểu tác động của việc tăng giá lên mức đăng ký. Công ty này sử dụng công cụ dự báo AI để phân tích dữ liệu bán hàng, thói quen mua hàng của khách hàng và các xu hướng thị trường khác.

Công cụ AI mô phỏng các kịch bản định giá khác nhau để dự đoán cách khách hàng sẽ phản ứng. Công cụ này phát hiện ra rằng mức tăng 10% dẫn đến tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ cao hơn 5% nhưng doanh thu tăng. Tuy nhiên, tăng giá 20% dẫn đến tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ cao hơn 30% và doanh thu giảm đáng kể.

Thương hiệu SaaS sử dụng kịch bản đầu tiên để tối ưu hóa chiến lược giá của mình, vì biết rằng việc tăng giá thêm nữa có thể sẽ làm giảm thu nhập hoạt động.

Cách bắt đầu dự báo AI

Việc thêm tính năng dự báo AI vào quy trình làm việc của doanh nghiệp nhỏ của bạn khá đơn giản.

Thực hiện theo các bước đơn giản sau để bắt đầu sử dụng dự báo AI thành công:

Chuẩn bị dữ liệu của bạn

Các công cụ AI cần nhiều dữ liệu chính xác, chất lượng cao để phân tích. Dữ liệu của bạn càng tốt, dự đoán của bạn càng chính xác.

Sử dụng các chiến lược sau để đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu cho AI:

Độ chính xác và chất lượng dữ liệu	Kiểm tra dữ liệu phản ánh chính xác các tình huống thực tế. Tìm và sửa lỗi, sự không nhất quán và sự khác biệt có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của các mô hình AI.
Tính đầy đủ của dữ liệu	Xem lại các tập dữ liệu để tìm ra các giá trị bị thiếu hoặc có khoảng trống, chẳng hạn như các trường không đầy đủ trong CRM của bạn, điều này có thể dẫn đến các phân tích và dự đoán sai lệch.
Tính kịp thời của dữ liệu	Đảm bảo dữ liệu được cập nhật và phù hợp với điều kiện hiện tại để cải thiện kết quả dự báo.
Tính nhất quán của dữ liệu	Xác thực dữ liệu thống nhất giữa các nguồn và hệ thống khác nhau để các mô hình có thể xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Xác định trường hợp sử dụng

Chọn mục tiêu cụ thể mà bạn muốn đạt được với dự báo AI. Một trường hợp sử dụng rõ ràng sẽ giúp bạn liên kết với các mục tiêu kinh doanh và chọn công cụ phù hợp.

Hãy tưởng tượng một tổ chức bán hàng CNTT đang vật lộn để dự đoán chính xác giá trị đường ống. Nó có thể triển khai phần mềm dự báo bán hàng để đánh giá dữ liệu lịch sử, triển vọng hiện tại và các giao dịch mở để dự báo doanh thu trong tương lai.

Sau đó, nó đặt ra mục tiêu bán hàng SMART để duy trì nỗ lực. Mục tiêu SMART là cụ thể, có thể đo lường, có thể đạt được, có liên quan và có giới hạn thời gian.

Chọn một công cụ phù hợp

Có rất nhiều giải pháp dự báo AI dành cho chủ doanh nghiệp nhỏ. Một số phục vụ mục đích cụ thể, như tối ưu hóa hàng tồn kho trong kho , trong khi những giải pháp khác mang tính tổng quát hơn.

Tìm công cụ tốt nhất cho nhóm của bạn bằng cách đánh giá những phẩm chất sau:

Khả năng sử dụng	Một công cụ dễ sử dụng sẽ giúp nhóm của bạn sử dụng nhanh chóng, giúp đẩy nhanh thời gian đánh giá giá trị.
Tích hợp	Các công cụ tích hợp với nền tảng công nghệ của bạn giúp truyền dữ liệu theo thời gian thực và cải thiện chất lượng dữ liệu.
Đào tạo	Tài liệu đào tạo mở rộng, chương trình hướng dẫn và trung tâm tài nguyên sẽ giúp công cụ này được áp dụng và vận hành nhanh hơn.
Giá cả	Đặt ra ngân sách cố định để tránh chi tiêu quá mức. Cân nhắc đến ROI dài hạn của các công cụ.

Đánh giá khả năng sử dụng và tính trực quan của phần mềm thông qua bản demo bán hàng và bản dùng thử miễn phí. Kiểm tra trang web của từng công cụ để tìm thông tin về tích hợp, đào tạo và giá cả.

Tích hợp các mô hình AI với các nguồn dữ liệu khác

Việc tích hợp phần mềm AI với phần còn lại của ngăn xếp công nghệ của bạn đảm bảo dữ liệu di chuyển trơn tru và tự động giữa mỗi công cụ. Các mô hình học máy cũng sẽ có quyền truy cập vào đủ dữ liệu để chạy các dự đoán chính xác.

Bắt đầu với thiết lập công nghệ hiện tại của bạn. Ví dụ, tích hợp hệ thống dự báo AI sẽ cung cấp cho mô hình dự báo AI của bạn quyền truy cập vào:

• Triển vọng bán hàng và các liên hệ khác

• Giao dịch hiện tại và lịch sử

• Tương tác giữa nhân viên bán hàng và khách hàng tiềm năng

Nó sẽ giúp bạn dự đoán doanh thu theo nhân viên bán hàng, khu vực kinh doanh, quốc gia và sản phẩm theo thời gian thực.

Thêm các nguồn dữ liệu bên ngoài như hoạt động trên mạng xã hội, phân tích kinh tế và dự báo thời tiết để cải thiện độ chính xác của dự báo.

Tích hợp đặc biệt hiệu quả đối với các doanh nghiệp có dữ liệu lịch sử hạn chế. Chúng cho phép chủ doanh nghiệp đưa ra dự báo ngay khi họ khởi nghiệp.

Đo lường và tinh chỉnh

Đưa ra dự báo chính xác nhất có thể bằng cách liên tục đo lường và cải tiến hiệu suất.

Bắt đầu bằng cách đánh giá độ chính xác của dự báo bằng các chiến lược sau:

• So sánh dự đoán của bạn với dữ liệu thực tế. Ví dụ, hãy xem doanh thu dự báo hàng quý của bạn khớp với số tiền thực tế mà nhân viên bán hàng mang lại trong ba tháng như thế nào.

• Theo dõi các chỉ số KPI bán hàng và số liệu hiệu suất có liên quan như giá trị đơn hàng trung bình và tỷ lệ chuyển đổi tiếp thị qua email.

• Yêu cầu nhân viên phản hồi. Sử dụng khảo sát để xác định xem xu hướng dự đoán có thành hiện thực hay không và thu thập các đề xuất cải tiến.

Các chiến lược trên giúp bạn biết được mức độ tin tưởng vào dự đoán của mình. Chúng cũng thúc đẩy tính minh bạch và khám phá ra những cách cụ thể để cải thiện kết quả dự báo AI của bạn.

Những thách thức trong dự báo AI và cách vượt qua chúng

Dự báo AI rất mạnh mẽ, mặc dù không hoàn hảo. Sau đây là cách bạn có thể vượt qua một số trở ngại phổ biến nhất:

Chất lượng dữ liệu

Các công cụ dự báo AI dựa vào nhiều dữ liệu chất lượng cao để đưa ra dự đoán. Thông tin sai lệch, không đầy đủ hoặc không chính xác dẫn đến hiểu biết và dự đoán kém.

Bước đầu tiên quan trọng là loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sửa lỗi và định dạng lại mục nhập trước khi chạy dự báo.

Ngoài ra, bạn có thể cải thiện chất lượng và độ chính xác của tất cả các nguồn dữ liệu trong tương lai bằng cách sử dụng ba chính sách sau:

1. Xây dựng khuôn khổ quản trị dữ liệu rõ ràng. Xác định vai trò, trách nhiệm và quy trình để quản lý chất lượng dữ liệu trong toàn tổ chức của bạn.

2. Tiến hành kiểm tra dữ liệu thường xuyên. Thực hiện đánh giá định kỳ để đánh giá độ chính xác, đầy đủ và độ tin cậy của dữ liệu. Ngoài ra, hãy tự động hóa quy trình bằng một công cụ như Decide AI.

3. Triển khai đào tạo người dùng. Giáo dục nhân viên về tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu và cách hành động của họ tác động đến nó. Ví dụ, khuyến khích nhân viên bán hàng hoàn thành mọi trường liên hệ với khách hàng với tất cả các chi tiết có liên quan.

Sự thiên vị và sự cũ kỹ của mô hình

Bất kỳ mô hình dự báo nào, ngay cả mô hình AI, đều có khả năng sai lệch. Nếu không có sự giám sát, các công cụ AI có thể học hỏi và lặp lại các dự báo không chính xác.

Dữ liệu đào tạo của mô hình có thể gây ra những vấn đề này. Đảm bảo mô hình của bạn có thể truy cập dữ liệu có liên quan, chất lượng cao từ ngăn xếp công nghệ và các nguồn của bên thứ ba. Sử dụng tích hợp để cung cấp dữ liệu mới thường xuyên sẽ ngăn mô hình của bạn trở nên không liên quan.

Bản thân mô hình cơ bản có thể là một vấn đề. Giải pháp là chọn một nhà cung cấp thường xuyên cập nhật mô hình, vá lỗi phần mềm và phát hành các tính năng mới.

Các trang thông báo sản phẩm cho thấy mức độ cam kết của các công ty trong việc cập nhật phần mềm của họ.

Kết luận

Việc kết hợp AI vào các nỗ lực dự báo giúp các doanh nghiệp nhỏ dự đoán xu hướng tương lai với độ chính xác chưa từng có. Do đó, họ có thể tối ưu hóa hoạt động để tăng lợi nhuận và đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn dựa trên dữ liệu.