人工智能在客户关系管理中的应用现状

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2023-09-17 03:50:53

编辑导读

因为疫情的影响，线上办公的需求猛增，传统客户关系管理模式的弊端逐渐显露。除了渠道供应不稳定，难以预估投入产出比之外，客户数据的处理与客户资源的跟踪转化更是变得难以实现。本文将向读者介绍人工智能在客户关系管理工作中的应用现状，帮助读者了解自然语言处理技术在企业数字化运营垂直领域当中的落地情况。

一、客户关系管理

我们先对客户关系管理做一个简单的定义，客户关系管理（CRM）是一种集理念、组织、技术为一体的商业管理模式。其核心目标是让企业改善业务关系，优化交互流程并提高企业的盈利能力。CRM解决方案能够帮助企业在与客户的商务合作周期中，专注于组织与个人的关系，在整个关系中提供支持和帮助。从而使企业赢得客户的信任，同时帮助企业寻找新的客户。

二、行业发展趋势

近年来，企业运营智能化的发展前景非常可观。根据Gartner的调查，全球有近85%的交互业务正在向无人化转型，大量的岗位或将被AI取代，而疫情无疑加快的这一趋势的发展。随着人工智能技术的不断发展，智能CRM系统将逐步替代传统的CRM方案，在降低企业的营销成本的同时，巩固企业强数据化的管理模式。疫情期间，不少线下的客户关系维护活动被迫终止，这更进一步的体现出智能CRM系统的优势。

三、应用场景剖析

总的来说，CRM可以被分为三个领域，即客户获取、客户服务，以及客户管理。目前，人工智能技术已经逐步渗入到CRM的各个服务领域当中。其中，自然语言处理作为核心技术方案，已经在多个应用场景当中成功落地。

四、行业案例介绍

目前，已经有不少企业在智能化CRM的领域里进行了前瞻性的布局，比较有代表性的当数Zendesk和Salesforce这两家Saas巨头。Zendesk推出的智能CRM方案包括两个部分，知识库管理软件Guide和搭载在Guide之上的智能机器人AnswerBot。Salesforce的商业智能分析平台爱因斯坦，把机器学习，深度学习，预测分析和自然语言处理都搬到了CRM服务上。

五、发展与局限性

随着人工智能技术的不断发，企业管理和运用的模式逐渐从线下转至线上，大数据智能的概念正在渗透企业的各个领域。然而，目前智能化技术能力依然有一定的局限。CRM的服务所涉及的场景非常复杂，包括人与人之间的协作，以及不同企业之间的利益配置。虽然在疫情期间，智能CRM打破了特殊条件的约束，催化了其应用的渗透率。但是从长远技术的发展趋势来看，技术在人际交流，人与人之间关系维护的领域没有明显优势。CRM背后的核心价值依然是人与人之间的对接，或许智能技术始终只能扮演者支持和辅助的角色。

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