文章主题：CRM, ChatGPT, 数据智能, 销售易

666ChatGPT办公新姿势，助力做AI时代先行者！

导读：这一轮AI浪潮将对CRM企业带来哪些新机遇？

ChatGPT诞生至今不过100多天，但它已经对很多行业产生了巨大影响。

🌟🚀企业前线战局瞬息万变，销售、营销与客服等核心战场正经历一场由ChatGPT引领的革命性变革。人工智能技术的兴起，如ChatGPT这般，正在颠覆传统营销和销售的运营模式，成为企业提升竞争力的决定性引擎。💼📈借助AI的力量，企业得以优化策略，提升效率，以创新的方式触达目标客户，塑造未来竞争优势。🌍🚀在这个数字化时代，紧跟科技潮流，拥抱变革，是企业在市场中立于不败之地的关键步骤。

🌟智能化浪潮来袭，各行业纷纷拥抱ChatGPT引领的革新力量。销售易已携手众多伙伴，以ChatGPT为核心，探索出一系列创新实践。以往，销售人员在会后繁琐地录入拜访详情，耗时颇多。但现在，AI智慧化运作，能快速高效地从客户对话中提炼需求，生成专业且精准的拜访记录摘要，为销售效率提升注入强大动能。🚀

CRM与ChatGPT的交汇点，揭示的是未来商业策略的核心议题——如何在瞬息万变中，运用数据智慧驱动运营精细化，提升前线团队效能，精准预测市场趋势。这股AI新浪潮无疑为CRM行业带来了前所未有的变革机遇。让我们一起探索，如何借助技术的力量，让企业如鹰般翱翔于不确定的天空，预见并抓住下一个商业风口。🚀💼

近日，销售易技术副总裁罗义向「智能进化论」分享了他的观点与洞察。

智能化已成为CRM客户的刚需

🌟🚀ChatGPT引领潮流，数据智能企业新拐点🌟📈随着业务的快速发展，CRM领域的数据智能需求犹如雨后春笋般激增。 generarative AI技术，尤其是ChatGPT的崛起，正成为驱动这一变革的重要引擎。它以创新的方式解锁企业潜力，重塑客户体验，为数据智能化开启新篇章。👩‍💻💼借助ChatGPT的力量，企业能够更精准地洞察市场动态，个性化定制CRM策略，实现从海量信息中快速提取价值。通过深度学习和自然语言处理，AI不仅简化了客户服务流程，还提升了数据分析的效率与准确性。📊📈数据智能不再仅仅是技术堆砌，而是转化为业务增长的关键驱动力。拥抱ChatGPT时代的企业，将抢占先机，引领行业趋势，实现数字化转型的飞跃。🏆🚀欲了解更多关于如何利用ChatGPT优化CRM策略的深度见解，敬请关注我们的最新资讯和实战案例分享。我们致力于帮助企业最大化数据智能价值，共同探索未来商业的无限可能。👩‍💻💡

CRM的数据智能并非新鲜事物，它深深植根于营销、销售和服务等关键领域，旨在通过深度挖掘数据潜力，为企业的决策制定提供精准支持。目标始终是优化业务流程，以满足客户需求，从而显著提高客户体验和满意度。在这个过程中，数据的力量被巧妙地释放，驱动着CRM系统向着智能化的未来迈进。

🌟💡罗义深度见解：数据驱动智能化，关键在于数据三大要素——质量、量度与维度！遗憾的是，仍有不少企业在数字化路上停滞不前，面临数据采集与管理的困境，这无疑拖了智慧转型的后腿。🏆

罗义认为，如果从CRM本身的发展历程看，其中的智能化能力可以分为以下三个发展阶段。

智能化1.0阶段，以不断升级的BI功能为代表。基于企业在营销、销售、服务等关键环节的数据采集、治理与分析，CRM借助BI工具完成初步的数据分析与洞察。在这一阶段，“人人BI”曾是销售易主打的一个差异化优势，旨在降低BI分析工具的门槛，让BI不再局限于特定管理人员，而成为每一个一线业务人员的数据分析工具。

在智能化1.0阶段，受限于数据质量与智能化能力，企业可以从数据中获得的洞察有限，而且属于事后分析，无法满足更多个性化、预见性的需求。

智能化2.0阶段，以基于用户画像的个性化推荐为代表。随着新零售场景的普及，借助数字化工具，企业与消费者触点的范围和频率都极大提升，海量客户数据的积累成为更精准的用户画像和“千人千面”个性化推荐的基础。

在智能化2.0阶段，企业已经初步运用了一些人工智能技术，可以对客户需求有更深入的一些洞察。但智能化场景依然有限，智能化技术与业务场景的结合还有很大发展空间。

智能化3.0阶段，更普惠的人工智能和机器学习将重塑CRM领域的智能化体验。ChatGPT为代表的生成式AI技术和大模型加速了这一进程。未来，人工智能在CRM领域的应用场景比人们想象的更多，包括但不限于商机线索、潜客挖掘、销售预测、智能客服、数字员工等等。

“一个典型的场景就是营销环节中的销售线索打分。过去，打分往往是基于专家经验形成的一套人工设置的权重规则。现在大模型将AI模型开发的门槛降低，机器学习可以基于客户历史数据和特定场景，训练出更精准的打分系统，并与现有的CRM系统和工具平台无缝打通。”罗义表示。

用AI赋能一线员工，CRM智能化的抓手

可以看出，CRM中智能化能力的不断进化，离不开一条贯穿的主线，即客户核心需求。

“企业客户在智能化这一块，主要有两大维度的需求：一个是管理和运营的角度，不但要降本增效，更重要的是提升精细化运营的维度，通过数据驱动的价值洞察，为企业运营的关键决策提供支撑。另一个是对于一线业务人员的赋能，包括营销人员、销售人员、客服人员等等，让AI技术对他们的工作真正产生有价值的增量。”罗义表示。

而企业的精细化运营往往是以赋能一线员工为抓手。销售易2022年推出的两款数据智能产品“智能获客”和“下一步最佳行动”（Neo Suggest）就是用AI技术赋能一线销售人员的典型例子。

过去，to B领域的销售人员寻找潜在客户，通常是以签约标杆客户为参照物，在第三方数据平台搜索与之在业务场景、需求相类似的其他企业。

这种“Look-Like”模式也是销售易“智能获客”产品的底层逻辑。“智能获客”通过拆解、提炼赢单客户的特征画像，可以让销售人员直接在销售易CRM系统内检索100+维度的相似客户信息。

过去，批量获得的潜客是否已经在企业库内，同一线索其他同事是否正在跟进等情况，销售并不清楚。现在，在销售易CRM 内，销售人员可以将“智能获客”获得的潜在客户一键转化为线索，自动筛选掉不符合的标的。目前，“智能获客”已经在上百家企业客户中落地应用。

“‘智能获客’最典型的应用场景是那些目标客户具备长尾特征，以及需要按区域拓展市场的业务。”罗义介绍。

“下一步最佳行动”（Neo Suggest）则可以看作一个销售冠军复制工具。

过去，销售技巧是一项非常个人化、因人而异的技能，金牌销售的经验很难被其他销售模仿和复制。借助AI技术，去挖掘金牌销售的经验中到底有哪些是可以进行标准化沉淀的，这就是Neo Suggest。

场景化、实时性是Neo Suggest的优势。通过学习客户历史数据，并智能判断当前商机推进阶段，Neo Suggest其可以根据销售与客户当下沟通的上下文场景，对销售人员下一步的行动提供个性化推荐。

比如，在确定客户采购意向后，Neo Suggest会建议销售人员对关键决策人员进行一对一拜访。当项目推进至需求确认阶段，需要进一步完善方案时，Neo Suggest将调出能提供相关支持的3位方案专家名单，并评估出最建议联系的方案专家。到了报价环节，Neo Suggest会自动从库内挑选合适的报价模板，并自动填写产品、价格等商机信息，销售只需确认细节即可一键发送给客户。

相比传统的基于人工经验和固定规则的智能化系统，“智能获客”和Neo Suggest均基于深度学习算法开发。“智能获客”从客户历史数据等多维数据训练而来，能够从更丰富的维度挖掘出潜在商机，Neo Suggest的语义理解能力则可以根据沟通上下文，智能提供实时销售策略建议。

“我们的AI算法是站在能否解决客户实际业务痛点的维度，站在落地的维度。”罗义表示。

CRM企业如何拥抱AI新浪潮？

过去几年间，AI技术与CRM领域的融合，让行业内涌现出不少通过AI技术在单点场景实现突围的明星初创公司。比如，提供销售情报分析和下一步最佳成交策略的gong.io, 以及国内对标企业Megaview，提供AI预测模型和智能数据分析的Clari，提供海量商业联系人信息的Zoominfo等等。过去几年间，这些企业都获得了资本追捧。

如今，ChatGPT引领的AIGC技术浪潮，对CRM企业将带来哪些新机遇？

一个明显的趋势是，中外CRM企业都在积极拥抱新技术，尝试将AIGC技术融入自身产品和业务场景。

今年3月，全球最大的CRM厂商Salesforce推出了生成式AI工具Einstein GPT， 用于生成个性化的销售宣传、营销内容以及代码。针对旗下即时办公通讯软件Slack，Salesforce也发布了一款ChatGPT应用，主要提供对话要点总结、研究工具和写作辅助等新功能。

对于单点突围和平台整合两条路径， 销售易倾向于走后者的路径。“在智能化方面，很难一家公司在所有细分领域都做到最好。我们希望保持平台的开放能力，去跟这些细分领域的玩家整合，给客户去提供一个更有价值的端到端的一体化方案。”

此外，将智能化能力融入行业解决方案也是销售易的优势之一。基于对客户行业的深入洞察，以及PaaS开放能力，销售易可以针对特定行业和场景进行智能化方案的落地，满足客户对智能的个性化需求。

罗义表示，对于最新的AI技术浪潮，包括当前非常火热的大模型，销售易始终保持着足够的敏感度，也在积极与客户共同探索不同场景下的创新。比如，销售易与某头部中央空调客户共创，借助AI技术可以从很长的客户沟通记录中，快速提取出客户房屋面积、房型，对于空调的核心需求、选择倾向性等核心信息，极大提高了销售人员工作效率。

罗义认为，未来通用性的单点场景AI应用会日益普及。但是，这些技术能否助力CRM企业建立更大的竞争优势值得思考。

“对于CRM企业，应用AI技术一个更关键的问题是，你有没有提供增量价值。因为对于客户来讲，单点应用或技术用谁都可以解决问题。而我们的优势在于站在落地的维度，不断思考如何将AI技术融合到产品中，在具体业务场景中为客户带来真正价值。”

文中图片来自摄图网

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本文为「智能进化论」原创作品。

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