人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
最近一项关于CRM工具软件顶级挑战调查显示，最多的抱怨是“使用CRM工具软件输入数据及需更新资料太费时”。事实上，46.5％的受访者将此归为弊病，高于CRM平台太昂贵（30％）及太难学（28％）及配置难（15％）。这一点为什么重要呢？因为软件太笨重、费时及难以使用的话，软件就不会有人用，这又会导致过时的数据、不完整的数据以及不可用的数据，最终的数据就会毫无意义。
Salesforce肯定读过该项调查报告。Salesforce最新的AI软件名为“销售和服务版爱因斯坦搜索（Einstein Search for Sales and Service）”，爱因斯坦搜索号称在完成常用任务时可以将鼠标点击及页面重载减少50％到80％。这一类的改变可以将CRM从必要的投资转变为有利可图的投资。
且Salesforce也不是唯一在试图解决这个问题的公司，微软动态365也建了个仪表盘，可以帮助用户和客户了解利用基于AI的聊天机器人可以节省的时间。这种类型的数据对于企业优化客户体验、释放资源达到提高工作效率的目的非常关键。很多CRM厂商都是Salesforce的跟进者，举几个关于AI+CRM的新闻：
2016年10月Dreamforce大会CRM全方位AI平台“爱因斯坦”与大家见面；
2017年3月百会（Zoho）发布第四代CRM产品。它融合了数据挖掘和机器学习技术，能够智能识别重要客户、寻找附近的客户、推荐工作流配置、建议联系潜在客户的最佳时间等；
2017年3月硅谷人工智能专家加盟销售易；
2019年1月AI+CRM=Zoho CRM 。
1、技术创新推动下的产品升级
技术和创新永远是IT行业的核心竞争力，在CRM行业我们也看到这样的发展历程。以Salesforce为例。一方面从CRM切入向其他业务扩张建立企业办公生态，另一方面不断利用新的技术推进产品升级。人工智能风头正劲，而Salesforce下一站的主要方向也正是打造CRM全方位AI平台从技术和服务上继续建立壁垒。
2、人工智能在CRM中可以发挥的能力
人工智能核心价值一定要有应用场景和商业模式，针对真实业务场景的解决方案才是关键。就像智能家居现在遇到了瓶颈，一方面是没有解决真实用户痛点，另一方面没有达到符合用户预期的效果，解决方案不完整。在有限的人工智能能力下，找到可行、可用、有价值的解决方案是CRM厂商现在最需要考虑的。
那么在营销场景下需要做什么，我想这个问题的答案不会偏离CRM本身的作用和其进一步的扩展。AI+CRM解决的仍然是以信息技术为手段，有效提高企业收益、客户满意度和雇员生产力。
拥有强大而快速的数据处理能力和机器学习的人工智能结合营销真实场景后，我想可以发挥以下三种渐进能力：
·聪明干体力活。机器代替之前有规则的大量需要人做的重复工作并逐渐自我优化
·辅助决策。通过智能洞察和风险提醒来辅助人决策
·发现新大陆。新线索、信息甚至知识的发现
3、AI+CRM的实施思路
在可行、可用、有价值的目标下，我们讨论了人工智能在营销场景下可以发挥的三种能力，在市场的具体实施中我们也看到了AI+CRM的两种现有思路：
1）预测营销+CRM
之前都在讨论预测营销，也说过预测营销处在CRM以上的高层级，当然CRM厂商升级入场也是可以预料的。预测营销+CRM可以达到什么样的效果，虽然看上去封闭了，但可能是预测营销2.0时代的开始。
国内系统开放性不足一直也在制约着预测营销在国内发展，全自营的预测营销+CRM似乎给预测营销带来了新的机会。潜在客户预测、线索评分、客户画像等都是可以应用的场景，预测营销+CRM我们也看到了以下优势：
·实时的数据获取和更快速的调整。数据的采集更为实时，持续的反馈和检测让技术和业务模型的调整可以得到更快速的响应。
·更多的数据来源。CRM本身多样性和开放性将带来更多的数据来源，如跟进过程数据、交易数据、呼叫中心、邮件、客户触点等数据。相较于之前的客户数据，与CRM的结合将带来更多的行为数据。
·更加贴近业务场景的应用。预测营销作为CRM的一个组件，通知和建议可以展示在最适当的应用场景中，与系统或者说业务本身融为一体。
2）更加智能的SFA
有人认为CRM=SFA，但遗憾的是很多厂商还是做不到更别提超越了。在可预期的情况下，“个性化”且不断优化的服务和更加智能的自动化可以有效提升一线销售人员的生产力，及时的数据分析和风险检测可以辅助管理者更快的发现问题并及时作出决策。这种思路的作用体现在全面管理客户、精细量化行动和快速响应，更加适合现有功能和服务已经比较完善的厂商。这类厂商也可以将这种思路下的AI能力赋予到其PaaS平台中，与行业紧密的结合后效率的提升可能是数倍。
大多数人都知道客户管理的价值所在，问题是，我们用的工具不那么出彩或是我们使用的方法并非最佳。归根结底，客户管理就是了解要搜集什么样的客源数据、及时更新这些数据、以及尽可能最快地获取洞察。AI是CRM的独特伙伴，也是那些希望与客户管理和客户建立良好关系的公司的独特伙伴。
AI+CRM系统将会成为未来的发展趋势，真正为企业带来帮助和产生价值。将人工智能融入CRM系统，对智能化运营、精准决策和高效管理有巨大意义。
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