CRM怎样才算得上智能化

智能化和人工智能现在变得炙手可热，大家都宣传、标榜自己的产品是AI赋能的、智能化的，那么，什么是AI，AI在CRM中如何应用，基于AI的智能化如何实现？

人工智能已经在各行各业发挥越来越大的作用。在CRM领域，Salesforce的AI产品Einstein（爱因斯坦）和Zoho的AI产品Zia已经运营数年，取得了很好的效果。

本文结合Einstein和Zia的产品功能，介绍一下AI在CRM中的应用。

一、什么是AI？

人工智能（Artificial Intelligence-AI）的理念是让机器"像人类一样思考" - 换句话说，执行这些任务：推理，规划，学习和理解语言等。

虽然没有人期望人工智能在今天或不久的将来与人类智能平等，但人工智能对我们的生活方式有很大的影响。人工智能背后的大脑是一种称为机器学习的技术，旨在使我们的工作更轻松，更高效。

信息技术的进步，使得AI最近变得热门起来：

• 处理能力以惊人的速度提高 - 在过去的60年中，性能提高了一万亿倍
• 数据处理的成本变得更加实惠
• 需要分析的数据更多，因为企业正在从客户互动中捕获更多信号

二、AI的技术支柱

AI的三大技术支柱：机器学习、深度学习、自然语言处理。了解这三种技术，以及它们在AI中、在CRM中如何发挥作用。

1、机器学习

机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的核心驱动力，让计算机从数据中学习，从而使计算机具有智能。

机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习使用过去的数据来预测未来会发生什么，可以更好地预测企业的业务和客户，并推荐采取针对性的行动，例如预测流失概率或生命周期价值。

举例：

机器学习基于结构化数据，找到发现客户洞察的模式。日常的例子是来自亚马逊或Netflix等服务的个性化推荐。在金融领域，机器学习可以预测不良贷款，找到有风险的申请人，并生成信用评分。

机器学习如何在CRM中发挥作用？

• 销售：它可以分析来自电子邮件、日历和 CRM 数据的信息，以主动推荐下一步行动，如最佳电子邮件响应，以推动交易向前发展。
• 服务：它可以自动对服务支持请求进行分类，并智能地将其分配给到正确的服务座席。
• 营销：它可以智能地对客户打开电子邮件、订阅或进行购买的可能性进行评分，用以评估线索、发现商机。

2、深度学习

深度学习（Deep learning，DL）是一种使用复杂算法在某些领域执行任务的人工智能。从本质上讲，深度学习就是让机器去学习“如何学习”，它的优势和最终的目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

举例：

深度学习的大多数实际应用都是基于图像分析的。通过图像分析，计算机通过分析数千或数百万其他图像及其数据点来学习对随机图像进行分类。例如，在社交媒体及其他媒体上查看有关您品牌的整个对话。通过训练深度学习模型来识别您的品牌、产品等，在您的应用中使用智能图像识别。

深度学习如何在CRM中发挥作用？

• 销售：它可以分析附加到交易订单的产品图片，并使用该信息来推荐最佳的追加销售和交叉销售机会。
• 服务：它可以分析附加到服务支持请求的产品图像，并使用该信息对服务支持请求进行分类并将其分配给到正确的客服座席去处理。
• 营销：它可以分析社交媒体上的图像（客户在Wechat、Facebook，Pinterest和Twitter等上面发布的帖子），为以后的广告活动推荐最佳视觉效果。AI还可以识别图像中的品牌，即使品牌没有在文本中被提及。

3、自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Process，NLP）是一种通过在大型数据集中查找模式来识别语言及其许多用法和语法规则的AI。简单说，NLP就是从每段文本中提取含义，发现商业价值。

使用自然语言处理 (NLP) 查找可用于回答问题、响应请求和识别网络上有关您品牌的对话的语言模式。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

了解客户的感受、自动路由查询并简化工作流程。在应用程序中构建自然语言处理，以对文本正文中的潜在意图和情绪进行分类。

在连接到 CRM 数据的数字渠道上轻松构建、训练和部署自定义机器人。增强业务流程、赋予员工权力并取悦客户。

举例：

NLP的一个正在发力的应用领域是社交媒体中的情感分析。计算机使用算法微信、微博、Twitter，Facebook或其他社交网络上的用户帖子中寻找模式，以了解客户对特定品牌或产品的感受。

NLP 如何在CRM中发挥作用？

• 销售：NLP 可以挖掘与客户交换的聊天记录、电子邮件的文本，以及电话通话录音和网络通话语音等转录的文字，以评估潜在销售机会，推荐给销售人员及时跟进；分析最佳的销售成交实践，形成培训案例，使每个销售都成为金牌销售；检测团队面临最大损失风险的交易，并提供推荐的操作来改进销售流程。
• 服务：NLP 可以通过分析客户诉求内容，将客户请求直接分配给合适的客服人员处理，提高客户服务的及时性、专业度、满意度。
• 营销：NLP可用于文本的情感分析，以了解客户对您的特定品牌和产品的看法，比如喜欢、还是厌恶等情感，对于有投诉倾向的客户，及时干预，避免爆发负面舆情。

三、AI给业务赋能

AI为不同岗位的员工提供了智能工作助手，提高工作效率和效果，同时改善了客户体验，提高客户的满意度。

1、销售代表

AI可以帮助提高销售效率，让销售人员专注于销售工作，达成更多交易，提高您的利润。

• 交叉销售。通过分析销售模式，AI为每个客户推荐要交叉销售的产品或服务，并预测他们何时可能重复购买。
• 绝不会错过任何购买信号，在正确的时间联系客户。AI分析每个客户通常何时打开电子邮件、接听电话或访问企业网站等客户触点，推荐与不同客户的最佳联系时间，以便销售代表可以在产生购买意向的第一时间与他们联系，并且客户感觉不被打扰。
• 减少繁忙的工作，让销售专注解决客户的核心问题。AI梳理组织的活动历史记录，以识别出工作模式，使日常流程性工作自动化，减少不必要的销售人为干预。
• 提高数据录入和操作效率。智能化是基于数据的，但往往要花大力气才能完成数据的采集收集。销售代表可以通过与AI聊天的方式，录入和更新客户信息，添加客户跟进记录等。

2、销售经理

• 优先考虑最有可能转化的潜在客户和机会来提高获胜率。AI预测哪些商机可能会赢单，因此销售代表可以专注于最高价值的客户。
• 发现转化漏斗趋势，预测销售趋势。经理可以看到哪些商机是"趋势向上"和"向下趋势"，并相应地分派任务。
• 构建 AI 支持的预测。为组织所需的任何数据集进行机器学习预测。用来预测某些东西的未来价值，比如股票投资组合或房地产投资。对于销售经理，人工智能可以预测季度预订，并提前知道团队是否有望完成任务指标。
• 响应速度更快。AI 在检测到异常情况（如新线索数量急剧下降或呼叫突然增加）时会自动通知相关人员，尽早采取行动解决问题。

2、客户服务

在大多数企业，客户服务部门是成本中心，被动地工作。AI将客户服务部门转变为增长引擎。

• 通过智能聊天机器人帮助客户快速找到答案并消除等待时间。
• 通过使用预测案例字段、自动分类和路由来协助座席，将客服人员从重复的工作解放出来，以便客服人员可以处理更复杂的案例。
• 通过智能对话建议和上下文推荐提高客户满意度。

3、市场营销

为营销人员提供工具，使每一次客户旅程和互动都有效。

• 通过从营销活动、品牌互动，甚至社交媒体上的图像和对话中得出的预测性客户洞察，更好地了解您的客户。
• 根据客户偏好和意图创建个性化消息和内容。
• 更有效地参与有关何时接触每个客户、通过哪些渠道以及最能引起共鸣的产品的建议。

4、线上商城

• 通过提供即时推荐、量身定制的产品分类和有意义的搜索体验来增加收入，这些体验会根据购物者的每一个选择进行调整。
• 消除诸如推销、创建新产品分组、更新客户细分和优化排序规则等手动任务，通过AI自动化完成。
• 通过在客户开始输入之前预测购物者的搜索意图来节省客户的时间。

5、商业智能

• 根据要求提供报告。让 AI 为您生成报告。如果你写"本月按渠道向我显示客户支持请求"，那么AI可以动态生成条形图。
• 重塑电子表格。AI从电子表格生成图表或数据透视表，或浏览关于可视化数据的建议。
• 提前计划。为了帮助您做出更准确的预测，AI 会分析趋势、季节性模式，并在多个个数学模型中进行选择，以找到最适合预测数据的模型。
• 异常检测。AI会通知您销售或支持工作负载、客户问题和销售绩效的突然变化，以便您能够抢先解决问题并磨砺优势。

6、客户体验

更快地做出响应，让客户满意。

• 减少客服工作。通过在网站上嵌入AI机器人来减少工作量，以使用知识库中的信息回答常见问题。或者，构建一个脚本化的机器人，该机器人可以提供信息、限定潜在顾客，甚至安排预约。
• 缩短响应时间。AI会阅读每个客户支持请求，并在客服打开它之前从您的知识库中建议响应。单击一次，将AI 的建议添加到您的回复中。
• 智能分配客户支持请求。将客户请求直接分配给合适的客服人员处理，提高客户服务的及时性、专业度、满意度。
• 购物推荐。当客户查看您的在线商店中的商品时，他们将在下面看到相关商品，由AI提供。她会分析您的销售历史记录和访客模式，以建议客户可能想要的其他物商品。

6、员工效率

• 快速准确搜索。使用完整上下文进行搜索。搜索客户时，AI 会向您显示每封电子邮件、支持请求或每笔交易，以及提及他们的每一次聊天、演示或文档。从搜索结果中直接回复客户或者更新客户信息。
• 个性化搜索结果。在搜索客户的时候，AI 会分析与客户互动的新近度（Recency）和频率（Frequency），以便首先提供最相关的结果。
• AI助手。通过与AI聊天的方式，录入和更新客户信息，添加客户跟进记录等。通过问题智能分类，快速提供所需的答案和信息。提供下一步最佳操作的建议，帮助员工在更短的时间内完成更多工作。

四、小结

借助AI技术，并结合CRM用户和场景，将AI内置在CRM系统，打造AI驱动的CRM，在智能推荐、线索评分、销售预测、自然语言分析和搜索等方面，实现真正的智能化CRM。

借助CRM AI：

• 销售人员可以预测销售机会，并通过在与客户沟通之前了解客户的需求来超越客户期望，实现更高的赢单率和更短的成单周期。
• 服务可以预测客户支持问题，并在问题成为问题之前解决问题来提供主动服务，提高客户消费体验和满意度，实现客户忠诚。
• 营销可以创建预测客户旅程，并以前所未有的方式个性化客户体验，包括个性化的产品推荐、内容推送、分配合适的客户服务人员等。
• IT可以随时随地在CRM系统中嵌入智能，并为员工和客户创建更智能的应用，为业务人员赋能，实现IT驱动业务快速发展。