AI赋能CRM：ChatGPT助力企业精细化运营
文章主题：当CRM遇见ChatGPT, AI如何帮销售打造“最强大脑”;CRM企业如何借助数据智能实现精细化运营, 赋能一线员工, 源源不断地“预见”下一个商机?
当CRM遇见ChatGPT，AI如何帮销售打造“最强大脑”
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。
在商业世界中，销售、营销和客户服务等领域是企业直接面对市场的领域。如今，以ChatGPT为代表的人工智能技术热潮正在对传统的营销和销售运营模式产生深远影响，并逐渐成为推动企业提升竞争力的关键动力。
在未来的发展中，智能化将逐渐渗透到众多行业之中，成为各个领域的焦点。以生成式AI技术如ChatGPT为例，销售易已经与部分客户展开了一系列富有创新性的合作尝试。在此之前，销售人员完成一次客户拜访后，往往需要花费大量的时间来整理拜访记录。然而，随着AI技术的应用，这一过程已发生了显著变化。如今，AI能够根据客户沟通记录，自动生成质量卓越客户需求抽取与整理，大大提高了工作效率。
当CRM与ChatGPT相遇，背后隐藏着一个更为广泛的话题：在当前充满不确定的环境下，企业如何运用数据智能技术进行精细化运营，从而赋予一线员工更多的能力，让他们能够持续地预测并抓住下一个商机？在这个AI技术浪潮中，CRM企业将面临哪些新的机遇和挑战？
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
以ChatGPT为代表的生成式AI技术正逐渐成为企业应用数据智能的关键里程碑。随着在CRM领域的不断深入，客户对于数据智能的需求也日益旺盛。
在CRM领域中，数据智能并非一个新鲜的概念。在市场营销、销售和客户服务这些CRM关键环节中，发掘数据潜力、提供优质决策以及提高客户满意度，始终是CRM技术的核心目标。
罗义指出，要实现智能化，首要解决的是数据问题。数据的品质、数量以及所涉及的维度都是决定智能化程度的关键因素。当前，仍有许多企业在数字化转型的过程中，尚未解决数据收集和管理的问题，这无疑将对数据智能化的进一步实施产生直接影响。
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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