CRM 中的 AI

AI 的预测特性增强了工作流程功能，并帮助组织与客户进行更个性化的沟通。

为确保在 CRM 中有效使用 AI，组织必须采取适当的数据准确性和隐私措施。所有客户关系和客户参与的基础都依赖于组织的安全性和客户对组织的信任。

将 AI 驱动的工具与 CRM 系统相结合，便可通过数据驱动的方法改善消费者与企业之间的互动，实现双赢。使用集成了 AI 和自动化技术的 CRM 软件，能够帮助企业将客户数据提升到全新水平，从而更深入地了解客户行为、需求和偏好等重要因素。

但是，要如何做到这一点呢？客户参与是 CRM 的核心所在。随着技术不断发展，客户的需求也在不断变化。虽然 CRM 软件供应商一直支持使用 AI，但 AI 最近才开始得到广泛应用，并彻底改变公司与客户的互动方式。

最初的 CRM 系统是会计部门保存和使用的客户信息和客户互动的数据库。随着时间的推移，系统开始包含更多供其他部门使用的功能和工具，例如营销、销售团队和客户支持。然而，随着业务的增长，客户期望和用户留存的需求也一同增长。

CRM 平台生成的大量数据对于传统系统来说已经太多了，必须找到新的解决方案。这就是生成式 AI 工具发挥作用的节点，并且其已经改变了当今 CRM 系统的工作方式。

基于 AI 的新工具（例如可操作的会议摘要、自定义电子邮件模板和自动工单路由）改变了 CRM 流程。其他技术工具（例如使用智能通知）提供对销售渠道的见解。客户体验现在是 CRM 的关键，并依赖实时数据洞察来实现客户期望的个性化及时交互。

IBM 商业价值研究院发布了一系列由研究提供支持的指南，称为面向 CEO 的生成式 AI 指南，主题从网络安全中的生成式 AI 到客户体验。IBM 商业价值研究院确定了每位领导者都需要了解的三件事，以及领导者能为此采取的行动：

通过使用企业所有领域（包括销售、营销和服务职能）的客户数据，它可以提供个性化的客户体验，并充分发挥 CRM 数据的潜力。

领导者可以做什么：在使用 AI 功能的目标方面，要志存高远。生成式 AI 可能适用于所有公司。这取决于 CEO 如何选择使用这种能力来满足他们的业务需求。支持设计人员使用生成式 AI 增强内容创建能力，并参与 AI 技术。使用生成式 AI 通过建立特定于用例的指南来简化事务，并通过投资专有数据来补充开放模型。

生成式 AI 可以为其客户提供的承诺依赖于公司本身的信任基础。IBM 商业价值研究院发现：“80% 的企业领导者将可解释性、道德、偏见或信任视为采用生成式 AI 道路上的主要问题。”1

领导者可以做什么：CEO 应该以同理心领导，并优先考虑合乎道德的过程。通过针对客户关注的问题制定生成式 AI 道德规范，与客户建立信任，并为他们提供值得信赖的体验，帮助确保客户满意度。从一开始就将生成式 AI 构建到用户体验中，个性化营销活动并指导客户推广，以进一步巩固这种信任。

平均而言，87% 的高管预计生成式 AI 将强化而不是取代工作角色。生成式 AI 有望将以前机器无法处理的复杂任务自动化。在引入 AI 工具时，人机合作的成功是组织变革的核心挑战。CEO 需要仔细考虑将 AI 引入价值链的哪个位置，并在涉及员工影响和福祉时，在所有决策中考虑生成式 AI。

领导者可以做什么：从一开始就发展人机合作关系，这种合作关系所创造的价值远超任何一方单独所能做到的。通过提供有关生成式 AI 如何提高员工效率和生产力的积极信息，给人留下好印象。集成 AI 工具、智能工作流程和混合云平台，以激励员工发挥最高水平，并让员工参与 AI 实施的设计。

AI 驱动的 CRM 系统有几个主要优势：

• 增强的报告和预测性分析
• 更加个性化
• 增强的自动化
• 注重情感分析
• 更好的销售线索评分
• 托管非结构化数据

AI 对 CRM 的最佳贡献之一是预测性分析。AI CRM 解决方案增强了数据分析功能，可分析历史数据和客户行为。这些因素有助于组织获得数据洞察、进行销售预测并简化目标人群确定。

它还为组织提供了统一的情报，并就如何收集和使用数据分析提供了一种意见。预测工具还可以帮助管理客户流失并确定销售流程的必要更改。

AI 可以凭借高度个性化的体验吸引潜在客户。AI 可以通过算法分析客户数据，并根据客户的需求推荐个性化的产品或服务。

个性化体验可能成为销售代表的重要卖点，并提供巨大的销售机会。该方法可以通过所有渠道实现，例如应用程序内、在线、通过社交媒体或面对面互动。

AI 和自动化是独立的工具，但两者都非常有价值。聊天机器人和虚拟助理等 AI 驱动的自动化工具可以处理常规客户查询并全天候为客户提供支持。

另外，AI 驱动的聊天机器人等自动化工具可以减少响应时间，让员工有更多时间专注于具有挑战性的任务。

社交媒体时代已然到来，而 AI 能够帮助分析文本以及不同社交媒体渠道中的客户评价。通过实时监控这些渠道，企业能够根据需要快速跟进，这有助于长期保留客户。

团队可以更高效地确定销售线索的优先级，并通过 AI 驱动的销售线索评分评估转化的可能性。人口统计和行为等因素可帮助销售人员锁定最佳销售线索，从而提高整体销售额和追加销售额。此外，AI 可以帮助细分销售线索并代表团队管理活动。

CRM 系统会处理海量数据，包括非结构化数据和来自多个不同通信渠道的复杂企业数据。

CRM 中的 AI 可以利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等工具，以有意义的方式对原本无法利用的数据进行组织和排序。此外，它还可以加速基于所收集数据的计划的执行。

将 AI 引入 CRM 并非没有挑战。IBM 商业价值研究院发现，尽管 78% 的高管表示他们的组织具备将生成式 AI 扩展到客户和员工体验的方法，但大多数人仍在研究如何确保始终如一的质量。超过一半 (56%) 的高管表示，他们没有流程来审查生成式 AI 输出并解决问题。其中包括：

时间：在 CRM 系统中初始设置 AI 可能会很耗时，这取决于组织的规模和具体业务需求。为了实施顺利进行，需要有效的团队互动。另一个方面是定价。CRM 系统中的 AI 越复杂，公司在设置技术上可能花费的资金就越多。

网络安全：优质客户服务的途径是维护外部数据和内部数据录入。其中大部分是敏感的客户个人数据，必须妥善保管，只能依法收集。客户还应该知道，他们的数据正在基于收集数据的预期目的使用和存储。

AI 与人工服务之间的平衡：AI CRM 可能会变得高度自动化，从而减少人与人之间的联系。客户会感到与公司的联系变得疏远，并怀念曾经与传统客户服务部门进行的个人互动。因此，组织必须提醒客户机器人用于信息辅助，不会直接提供客户支持。

AI 在 CRM 中的用例非常广泛，并且根据业务目标的不同而有所不同。其中重要的有：

商业智能：AI 工具为企业的销售、营销和客户服务等不同业务领域提供了新的方法。AI 可对客户数据进行分析和洞察，有助于做出更明智的长期决策并满足客户需求。

客户服务：AI 聊天机器人及其他 AI 工具可在企业的客户服务战略中发挥用武之地，帮助企业快速而准确地回复客户问询。AI 驱动的聊天机器人可以提供 24x7 全天候支持服务，随时处理客户问询，从而增强客户服务质量。

数据管理：AI 应用于 CRM 中后，可通过自动完成数据录入、清理和扩充等逐步流程，保持客户数据的整洁和准确。此外，AI 驱动的 CRM 有助于为企业的所有 AI 流程维护准确的数据基础。

IT 效率：在 CRM 系统中，AI 可以与自动化技术一起自动执行日常任务并简化流程。使用 AI 的 IT 部门可以自动执行日常任务，例如工单路由和诊断。

营销个性化：AI 驱动的 CRM 系统可以根据接收到的数据点（包括购买历史和参与度），个性化营销材料并细分客户。

销售线索管理：通过使用 AI 工具进行营销线索评分，企业可以在 CRM 系统中自动完成销售线索资格鉴定和评分流程。另外，机器学习模型可以收集更多有关潜在客户特征和行为的信息，从而进一步定制推广方法。

预测性客户分析：AI 的数据功能非常广泛，尤其是在 CRM 系统中的 AI 方面。借助 AI，企业可以使用历史数据来预测客户行为并预测客户需求。

流程优化：当 AI 被引入 CRM 系统的流程时，它可以帮助指导运营，并发现可能被忽视的低效率问题。企业还可以使用 AI 来分析工作流，并查明系统中的瓶颈。

销售优化：AI 技术使用预测性分析来获得销售线索并优先考虑高价值潜在客户，从而帮助企业改进其 CRM 销售模块。自动化工作流程可简化销售流程，而预测性分析则有助于预测客户行为。

由于超个性化现在是已经设定的高标准，因此预计客户体验的必要性只会增加。每家公司都在销售一种数字产品，并竞争哪种数字体验最为个性化，最能吸引消费者的注意力。

这就是生成式 AI 介入的地方，并有望在客户需要个性化的销售优惠、推荐和无与伦比的客户服务时提高这些期望。随着 AI 技术的发展，企业只能期待更先进的 AI 功能和 AI 驱动的工具来支持 CRM 流程。

随着 AI 工具开发工作的持续进行，语音识别和增强现实等更多 AI 工具不断涌现，AI CRM 的前景似乎一片光明。AI 已经并将继续改变企业与客户的互动方式，并将推动客户体验不断演变。唯有采用 AI 并将其融入 CRM 流程，企业才能保持领先地位，并在客户关系管理领域蓬勃发展。