人工智能技术的快速发展，对于销售领域的改变，已经变得越来越明显。而机器学习（ML）则是当前AI技术在实现数据驱动企业决策中的一种重要方式。ML算法是将大量数据输入计算机，让计算机自己学习认识、分析数据，并从中找到规律和模式，最终输出识别结果，可以更准确地预测销售趋势。
从数据采集、建模到预测，看ML全过程。
数据采集
数据采集是机器学习的第一步，也是最重要的一步。如果输入的数据不够全面、准确，那么模型的可靠性和准确度将会大大降低。为了提高数据质量的可靠性，商家需要了解采集的数据能否反映客户的真实情况，从而确定数据来源和采集渠道。
建模
数据采集完毕后，就到了建模阶段，这也是整个模型构建的核心阶段，过程中可以通过探索、同类比较、数据预处理等方式对数据进行处理、清理和分析，而后通过各种算法，将这些数据串起来、建立相应数据模型。
预测
预测是整个ML过程中最后一步，也是最值得商家关注的部分。通过模型进行预测和准确度评估，不仅可以对销售趋势进行洞察，并且还可以构建智能化的销售推荐、客户沟通管理、售前售后等业务体系。
