你的CRM智能化了吗？
2022-01-04CRM系统
人工智能已经在我们的生活中广泛应用，比如苹果手机的Siri，小度等智能音箱产品，高德地图的语音助手，都应用了人工智能，这些通常被称为"AI助手"，提出建议，回答问题，计划驾驶路线，以及其他常见任务，使我们的生活更便捷。
一、CRM AI概述
人工智能已经在我们的生活中广泛应用，比如苹果手机的Siri，小度等智能音箱产品，高德地图的语音助手，都应用了人工智能，这些通常被称为"AI助手"，提出建议，回答问题，计划驾驶路线，以及其他常见任务，使我们的生活更便捷。
那么什么是人工智能（AI）？人工智能是指在机器中模拟人类智能，给机器编程，使其能像人类一样思考并模仿人类的行动。任何表现出与人类思维相关的特征（例如学习和解决问题）的机器都属于人工智能的范畴。人工智能的核心是一个可以使用与人类智能相同（或优于）的智能来执行任务的系统。
在一些主要的CRM SaaS中已经实现了和AI的融合，包括Salesforce的Einstein、SugarCRM的Hint、Zoho的Zia等。
在CRM中，人工智能的目标是让AI处理分析系统收集的所有客户数据，针对客户或潜在客户提出智能的建议，以提高客户体验、提高员工效率、降低运营成本、实现收入增长。
二、AI在CRM中的作用
在研究AI在CRM中的作用之前，可以先问自己以下几个问题：
你是否在正确的时间向正确的客户销售正确的产品？
你是否通过正确的客服人员并通过正确的渠道为客户提供服务？
你是否在正确的时间在正确的渠道进行营销，并提供最佳营销内容？
你是否能够准确预测销售指标完成情况、客户复购率和流失率？
你是否为在线商城客户提供智能和个性化的购物体验？
借助CRM AI，可以回答或解决以上问题。概括来说，AI在CRM中的作用如下：
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。
服务人员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。
营销人员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。
三、CRM各模块智能化
CRM主要包括4大业务模块，即营销、销售、服务和电商。CRM的智能化，是各模块智能化的结果。
（一）、营销智能化
推荐系统：分析潜在客户及客户的需求或愿望，推荐产品、推送个性化内容，推动客户成交。Salesforce表示，个性化可以将销售额提高10%。
客户细分：客户细分是个性化、精细化营销的基础。AI驱动的CRM可以在客户细分方法中变得更加精细。
营销自动化：在CRM中定义规则，以自动地向潜在客户和客户推送信息以培育关系。一般来说，营销人员基本上是在猜测什么是最有效的。机器学习可以通过大量的客户数据，确定何时是最有效的联系时间，推送哪些内容最有效等等，以提高营销自动化的有效性。
社交媒体渠道监控：AI可以分析客户如何看待品牌以及他们如何在网上谈论品牌的。
广告智能化：包括程序化媒体购买：程序化广告利用数据来决定实时购买哪些广告，以此提高效率和广告效果。定向广告：机器学习算法可以通过大量的历史数据来确定哪些广告在哪些人身上以及在购买过程中的哪个阶段表现最好。重定向广告：机器学习根据历史数据确定哪些内容最有可能将客户带回网站，用来优化你的重定向广告，使其尽可能有效。
（二）、销售智能化
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。
线索评分：通过从营销活动、品牌互动、社交媒体上的图像和对话，以及历史成交和未成交的案例中得出的预测性客户洞察，更好地了解的客户，对每个客户成交的可能性进行评分。销售重点发展意向度高的线索，且不会错过任何购买信号。
减少客户流失：由于大多数公司收入来自现有客户，因此防止客户流失给企业至关重要。人工智能驱动的工具可以浏览客户数据，以分析特定模式并确定客户流失的原因。因此，公司可以采取具体行动来有效减少客户流失。
提高成交率：基于AI的CRM可以研究商机被拒绝和关闭的不同销售场景。他们在销售漏斗的各个阶段提供有用的见解并提出明智的建议，以建议销售代表采用最佳行动方案来完成客户成交。
自动化日常任务：销售代表仅将32%的时间用于销售或推销任务，20%的工作时间用于管理与CRM相关的任务，如生成报告和其他管理职责。具有重复性质的常规任务可以在人工智能的帮助下实现自动化。销售代表现在就不必花费太多时间来管理客户信息，他们可以更多地专注于建立客户关系，潜在客户生成和优化。
虚拟AI助手：人工智能可以将CRM系统转变为销售代表的虚拟助手。AI助手使员工变得更加高效和高效。它可以帮助他们管理日历，安排会议，打电话，做笔记，做跟进，使用语音搜索，协助他们完成每一项日常手动任务。
通话期间的情绪分析：在销售中，了解客户的情绪对于与他们建立信任至关重要。人工智能驱动的工具可以在通话期间分析客户对话，并使用情绪分析评估情绪状态。了解客户的情绪状态并采取针对性措施，可以将每位客户的收入增加10%。
动态定价：只针对那些可能需要转换的客户提供特别优惠。机器学习可以建立一个倾向模型，该模型显示哪些特征表明客户可能需要转换报价，哪些特征可能在不需要报价的情况下转换。这意味着你可以在不大幅降低利润率的同时增加销售额，从而实现利润最大化。
（三）、客户服务智能化
AI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。
聊天机器人：模仿人类的智能，实时响应客户咨询，帮助客户快速找到答案。AI机器人引擎，可以通过示例对话训练机器人，并让机器人不断从与客户的互动中学习。
提高客户参与度和留存率：AI通过基于文本或基于语音的单词，语气和对话模式来确定客户的情绪状态，进行情感分析，比如喜欢、还是厌恶等情感，以实时了解客户对产品的满意度或不满；对于有投诉倾向的客户，及时干预，避免爆发负面舆情。
系统个性化：使用倾向模型预测客户在买家旅程中的阶段，可以在应用程序或网页上为客户提供最相关的内容。如果有人对某个网站仍然是新手，那么通知他们并使他们感兴趣的内容将是最有效的，而如果他们已经访问过很多次并且明显对该产品感兴趣，那么关于该产品好处的更深入的内容将表现得更好。
（四）、电商智能化
AI驱动的洞察，为更智能的营销、产品捆绑、促销和门店规划提供动力；为每个独特的购物者优化搜索结果和分类页面，提升客户体验和成交率。
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客户购买，系统自动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。
四、打破数据孤岛，建设客户数据平台
AI是基于数据的，机器学习就是从数据中学习，可以说，没有数据，就没有智能。
对应CRM人工智能，就是要建设客户数据平台，让客户数据能够进的来、管得好，为机器学习、深度学习、自然语言处理准备好“食材”。
（一）、进得来
1、数据类型
CDP可以处理的数据类型包括：
客户属性：包括姓名、地址、联系方式、生日等。高级CDP还可以存储机器学习驱动的预测，例如购买的可能性。
交易数据：从电子商务或POS系统购买、退货和其他信息。
客户触点事件：用户在网站、应用或移动浏览器上的会话中的行为产生的行为数据。
活动指标：参与度、覆盖度、印象和活动的其他指标。
客户服务数据：实时聊天数据、交互次数和长度、频率、NPS分数、CRM系统的其他数据。
数据类型包括：文本、图片、语音、视频等
文本：进入结构化数据库
图片：通过深度学习
语音/视频：语音转录问题，通过自然语言处理
2、数据录入
数据输入是企业中最重复和最令人厌烦的任务之一。使用AI后，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,并使用文档捕获、图像识别和语音识别技术自动捕获来自短信、电话、电子邮件、图像等的数据。
3、数据清理
客户数据可能包括许多异常、异常、重复和其他错误，这可能会导致预测不准确。根据Dun&Bradstreet的数据，CRM系统中91%的数据是不完整的，18%是重复的，70%的数据每年都会过时。为了提高决策质量，AI集成的CRM系统可以：
检测并发现潜在问题
清理重复的数据
通知用户更正错误
在其他系统中查找不完整的数据
建议操作以更新可能过时的数据
（二）、管得好
1、非结构化数据管理
结构化数据，可以理解为能够很好地放在电子表格中的东西，一般存储在关系型数据库中，其内在结构和有序性使得查询和分析变得简单。
非结构化数据或定性的数据，不太适合电子表格或数据库中。非结构化数据的示例包括：
大多数客户数据是非结构化的，约占总数据的80-90%。AI工具可以将非结构化数据转换为结构化数据。例如：
自然语言处理以提取关键数据点并最终为业务文档、电子邮件、文章和社交媒体帖子赋予意义
深度学习提供用于识别数字图像和视频中的人、动物或其他物体的模式识别算法
语音到文本转换，将从视频中提取的音频语音和音频转换为可搜索的文本
转换为结构化数据后，机器学习算法可以检测模式并为企业提供重要的客户洞察。
2、数据储存管理
CDP大致有三种不同类型的数据库结构，不同的数据结构在每个CDP中提供不同的功能。
关系数据库结构（Relational Database）
基于事件的数据库结构（Event-Stream Database）
基于客户资料的数据库结构（Profile Database）
基于Profile的CDP是首选。它可以存储和管理关于客户最全面和更新的信息，不但包含了关系和基于事件的CDP上可用的功能，还克服了关系和基于事件的CDP中的所有限制，可以在各个级别获取数据，将定位目标客户功能提升到一个新的水平。
五、借助AI技术，建设智能化CRM
AI的三大技术支柱：机器学习、深度学习、自然语言处理。
机器学习使用过去的数据来预测未来会发生什么
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。
自然语言处理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。
六、小结
简单地说，AI驱动的CRM能够：
发现：发现有关客户的新的洞察，从而实施个性化的服务和营销。
预测：根据客户历史数据，预测未来的客户行为和客户旅程。
推荐：提供有针对性、个性化的产品、内容和下一步行动方案建议。
自动化：人工智能从过去的行动中学习并自动化那些重复性的任务。
机器学习算法可以充分利用现有的数据，并在业务的所有领域提供更多预测性和个性化的客户信息，包括定价优化，销售预测，追加销售和交叉销售，潜在客户评分和管理销售团队绩效。
关键好处包括改善潜在客户生成，个性化营销活动，加速销售周期和增强客户体验。注入AI的CRM可以帮助从购买历史中预测购买模式和趋势，同时提供高度针对性的产品和追加销售建议。这通常会导致更准确的销售预测，更高效的销售流程和更高的客户保留率。
你的CRM变得更加智能，你的公司将变得更有效率，你的销售人员将提高生产力，并且你的客户更加满意。
咨询电话：400-660-1126。
人工智能已经在我们的生活中广泛应用，比如苹果手机的Siri，小度等智能音箱产品，高德地图的语音助手，都应用了人工智能，这些通常被称为"AI助手"，提出建议，回答问题，计划驾驶路线，以及其他常见任务，使我们的生活更便捷。
那么什么是人工智能（AI）？人工智能是指在机器中模拟人类智能，给机器编程，使其能像人类一样思考并模仿人类的行动。任何表现出与人类思维相关的特征（例如学习和解决问题）的机器都属于人工智能的范畴。人工智能的核心是一个可以使用与人类智能相同（或优于）的智能来执行任务的系统。
在一些主要的CRM SaaS中已经实现了和AI的融合，包括Salesforce的Einstein、SugarCRM的Hint、Zoho的Zia等。
在CRM中，人工智能的目标是让AI处理分析系统收集的所有客户数据，针对客户或潜在客户提出智能的建议，以提高客户体验、提高员工效率、降低运营成本、实现收入增长。
二、AI在CRM中的作用
在研究AI在CRM中的作用之前，可以先问自己以下几个问题：
你是否在正确的时间向正确的客户销售正确的产品？
你是否通过正确的客服人员并通过正确的渠道为客户提供服务？
你是否在正确的时间在正确的渠道进行营销，并提供最佳营销内容？
你是否能够准确预测销售指标完成情况、客户复购率和流失率？
你是否为在线商城客户提供智能和个性化的购物体验？
借助CRM AI，可以回答或解决以上问题。概括来说，AI在CRM中的作用如下：
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。
服务人员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。
营销人员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。
三、CRM各模块智能化
CRM主要包括4大业务模块，即营销、销售、服务和电商。CRM的智能化，是各模块智能化的结果。
（一）、营销智能化
推荐系统：分析潜在客户及客户的需求或愿望，推荐产品、推送个性化内容，推动客户成交。Salesforce表示，个性化可以将销售额提高10%。
客户细分：客户细分是个性化、精细化营销的基础。AI驱动的CRM可以在客户细分方法中变得更加精细。
营销自动化：在CRM中定义规则，以自动地向潜在客户和客户推送信息以培育关系。一般来说，营销人员基本上是在猜测什么是最有效的。机器学习可以通过大量的客户数据，确定何时是最有效的联系时间，推送哪些内容最有效等等，以提高营销自动化的有效性。
社交媒体渠道监控：AI可以分析客户如何看待品牌以及他们如何在网上谈论品牌的。
广告智能化：包括程序化媒体购买：程序化广告利用数据来决定实时购买哪些广告，以此提高效率和广告效果。定向广告：机器学习算法可以通过大量的历史数据来确定哪些广告在哪些人身上以及在购买过程中的哪个阶段表现最好。重定向广告：机器学习根据历史数据确定哪些内容最有可能将客户带回网站，用来优化你的重定向广告，使其尽可能有效。
（二）、销售智能化
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。
线索评分：通过从营销活动、品牌互动、社交媒体上的图像和对话，以及历史成交和未成交的案例中得出的预测性客户洞察，更好地了解的客户，对每个客户成交的可能性进行评分。销售重点发展意向度高的线索，且不会错过任何购买信号。
减少客户流失：由于大多数公司收入来自现有客户，因此防止客户流失给企业至关重要。人工智能驱动的工具可以浏览客户数据，以分析特定模式并确定客户流失的原因。因此，公司可以采取具体行动来有效减少客户流失。
提高成交率：基于AI的CRM可以研究商机被拒绝和关闭的不同销售场景。他们在销售漏斗的各个阶段提供有用的见解并提出明智的建议，以建议销售代表采用最佳行动方案来完成客户成交。
自动化日常任务：销售代表仅将32%的时间用于销售或推销任务，20%的工作时间用于管理与CRM相关的任务，如生成报告和其他管理职责。具有重复性质的常规任务可以在人工智能的帮助下实现自动化。销售代表现在就不必花费太多时间来管理客户信息，他们可以更多地专注于建立客户关系，潜在客户生成和优化。
虚拟AI助手：人工智能可以将CRM系统转变为销售代表的虚拟助手。AI助手使员工变得更加高效和高效。它可以帮助他们管理日历，安排会议，打电话，做笔记，做跟进，使用语音搜索，协助他们完成每一项日常手动任务。
通话期间的情绪分析：在销售中，了解客户的情绪对于与他们建立信任至关重要。人工智能驱动的工具可以在通话期间分析客户对话，并使用情绪分析评估情绪状态。了解客户的情绪状态并采取针对性措施，可以将每位客户的收入增加10%。
动态定价：只针对那些可能需要转换的客户提供特别优惠。机器学习可以建立一个倾向模型，该模型显示哪些特征表明客户可能需要转换报价，哪些特征可能在不需要报价的情况下转换。这意味着你可以在不大幅降低利润率的同时增加销售额，从而实现利润最大化。
（三）、客户服务智能化
AI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。
聊天机器人：模仿人类的智能，实时响应客户咨询，帮助客户快速找到答案。AI机器人引擎，可以通过示例对话训练机器人，并让机器人不断从与客户的互动中学习。
提高客户参与度和留存率：AI通过基于文本或基于语音的单词，语气和对话模式来确定客户的情绪状态，进行情感分析，比如喜欢、还是厌恶等情感，以实时了解客户对产品的满意度或不满；对于有投诉倾向的客户，及时干预，避免爆发负面舆情。
系统个性化：使用倾向模型预测客户在买家旅程中的阶段，可以在应用程序或网页上为客户提供最相关的内容。如果有人对某个网站仍然是新手，那么通知他们并使他们感兴趣的内容将是最有效的，而如果他们已经访问过很多次并且明显对该产品感兴趣，那么关于该产品好处的更深入的内容将表现得更好。
（四）、电商智能化
AI驱动的洞察，为更智能的营销、产品捆绑、促销和门店规划提供动力；为每个独特的购物者优化搜索结果和分类页面，提升客户体验和成交率。
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客户购买，系统自动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。
四、打破数据孤岛，建设客户数据平台
AI是基于数据的，机器学习就是从数据中学习，可以说，没有数据，就没有智能。
对应CRM人工智能，就是要建设客户数据平台，让客户数据能够进的来、管得好，为机器学习、深度学习、自然语言处理准备好“食材”。
（一）、进得来
1、数据类型
CDP可以处理的数据类型包括：
客户属性：包括姓名、地址、联系方式、生日等。高级CDP还可以存储机器学习驱动的预测，例如购买的可能性。
交易数据：从电子商务或POS系统购买、退货和其他信息。
客户触点事件：用户在网站、应用或移动浏览器上的会话中的行为产生的行为数据。
活动指标：参与度、覆盖度、印象和活动的其他指标。
客户服务数据：实时聊天数据、交互次数和长度、频率、NPS分数、CRM系统的其他数据。
数据类型包括：文本、图片、语音、视频等
文本：进入结构化数据库
图片：通过深度学习
语音/视频：语音转录问题，通过自然语言处理
2、数据录入
数据输入是企业中最重复和最令人厌烦的任务之一。使用AI后，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,并使用文档捕获、图像识别和语音识别技术自动捕获来自短信、电话、电子邮件、图像等的数据。
3、数据清理
客户数据可能包括许多异常、异常、重复和其他错误，这可能会导致预测不准确。根据Dun&Bradstreet的数据，CRM系统中91%的数据是不完整的，18%是重复的，70%的数据每年都会过时。为了提高决策质量，AI集成的CRM系统可以：
检测并发现潜在问题
清理重复的数据
通知用户更正错误
在其他系统中查找不完整的数据
建议操作以更新可能过时的数据
（二）、管得好
1、非结构化数据管理
结构化数据，可以理解为能够很好地放在电子表格中的东西，一般存储在关系型数据库中，其内在结构和有序性使得查询和分析变得简单。
非结构化数据或定性的数据，不太适合电子表格或数据库中。非结构化数据的示例包括：
大多数客户数据是非结构化的，约占总数据的80-90%。AI工具可以将非结构化数据转换为结构化数据。例如：
自然语言处理以提取关键数据点并最终为业务文档、电子邮件、文章和社交媒体帖子赋予意义
深度学习提供用于识别数字图像和视频中的人、动物或其他物体的模式识别算法
语音到文本转换，将从视频中提取的音频语音和音频转换为可搜索的文本
转换为结构化数据后，机器学习算法可以检测模式并为企业提供重要的客户洞察。
2、数据储存管理
CDP大致有三种不同类型的数据库结构，不同的数据结构在每个CDP中提供不同的功能。
关系数据库结构（Relational Database）
基于事件的数据库结构（Event-Stream Database）
基于客户资料的数据库结构（Profile Database）
基于Profile的CDP是首选。它可以存储和管理关于客户最全面和更新的信息，不但包含了关系和基于事件的CDP上可用的功能，还克服了关系和基于事件的CDP中的所有限制，可以在各个级别获取数据，将定位目标客户功能提升到一个新的水平。
五、借助AI技术，建设智能化CRM
AI的三大技术支柱：机器学习、深度学习、自然语言处理。
机器学习使用过去的数据来预测未来会发生什么
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。
自然语言处理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。
六、小结
简单地说，AI驱动的CRM能够：
发现：发现有关客户的新的洞察，从而实施个性化的服务和营销。
预测：根据客户历史数据，预测未来的客户行为和客户旅程。
推荐：提供有针对性、个性化的产品、内容和下一步行动方案建议。
自动化：人工智能从过去的行动中学习并自动化那些重复性的任务。
机器学习算法可以充分利用现有的数据，并在业务的所有领域提供更多预测性和个性化的客户信息，包括定价优化，销售预测，追加销售和交叉销售，潜在客户评分和管理销售团队绩效。
关键好处包括改善潜在客户生成，个性化营销活动，加速销售周期和增强客户体验。注入AI的CRM可以帮助从购买历史中预测购买模式和趋势，同时提供高度针对性的产品和追加销售建议。这通常会导致更准确的销售预测，更高效的销售流程和更高的客户保留率。
你的CRM变得更加智能，你的公司将变得更有效率，你的销售人员将提高生产力，并且你的客户更加满意。
扫描下方二维码咨询适合你的CRM系统！
咨询电话：400-660-1126。
很赞哦！ ()
相关文章
