【IT168 評(píng)論】CRM自上個(gè)世紀(jì)90年代面市以來(lái)，實(shí)施成功率一直不太高。

·根據(jù)Gartner，42％的CRM軟件未使用。

·根據(jù)Forrester，有47％的CRM項(xiàng)目失敗。

·根據(jù)CSO Insights，73％的銷售人員不相信CRM可以提高他們的生產(chǎn)力。

有人認(rèn)為從本質(zhì)上講，CRM自上世紀(jì)90年代末引入市場(chǎng)以來(lái)并沒(méi)有改變，終端用戶登錄程序在軟件中創(chuàng)建和管理任務(wù)(記錄電話、電子郵件、創(chuàng)建提醒、銷售線索轉(zhuǎn)化漏斗等)，這是繁瑣、耗時(shí)和多余的，AI可以處理這些重復(fù)的工作。

無(wú)論國(guó)外的Salesforce、Oracle、Adobe、SAP，還是國(guó)內(nèi)的銷售易、外勤365、EC（六度人和）、神州云動(dòng)cloudcc等都在CRM產(chǎn)品里布局了AI，在很多場(chǎng)景中得到了應(yīng)用。比如：

·提高了銷售團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力：利用機(jī)器從過(guò)去的銷售數(shù)據(jù)中獲得新的見(jiàn)解，減少手動(dòng)分析并節(jié)省時(shí)間。

·營(yíng)銷支持：AI可以評(píng)估先前的價(jià)格信息，例如折扣，促銷和銷售歷史記錄，以計(jì)算產(chǎn)品的價(jià)格彈性，優(yōu)化價(jià)格。

客戶留存率：AI可以分析以前的銷售數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)顯示了客戶何時(shí)離開(kāi)以及離開(kāi)的原因，進(jìn)行客戶流失預(yù)警。

模式識(shí)別：AI可以基于某些數(shù)據(jù)分析最有價(jià)值的客戶，預(yù)測(cè)新客戶的價(jià)值，使銷售經(jīng)理根據(jù)客戶價(jià)值更好分配資源。

圖象識(shí)別：比如外勤人員利用AI識(shí)別貨物陳列，提高效率，進(jìn)行競(jìng)品比對(duì)分析，為市場(chǎng)決策提供數(shù)據(jù)支持。

SAP的客戶體驗(yàn)解決方案CTO Moritz Zimmermann曾經(jīng)說(shuō)過(guò)頂級(jí)的CRM系統(tǒng)可以根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)判斷銷售機(jī)會(huì)。對(duì)銷售線索打分進(jìn)行智能推薦是業(yè)內(nèi)的追求，外勤365創(chuàng)始人&CEO劉昭在接受筆者采訪時(shí)說(shuō)過(guò)銷售線索評(píng)分推薦在國(guó)外相對(duì)成熟，但是在國(guó)內(nèi)目前用不起來(lái)。這里面有兩方面的原因，一是國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)不易獲取，不像國(guó)外有Facebook、linkedin，國(guó)內(nèi)用戶的信息基本都在微信里，信息獲取不足導(dǎo)致評(píng)分失準(zhǔn)；二是國(guó)內(nèi)企業(yè)非常重視銷售線索，銷售線索嚴(yán)重短缺，所以即使評(píng)分很低，銷售也會(huì)跟進(jìn)聯(lián)系。

AI現(xiàn)在可以執(zhí)行的許多重復(fù)性任務(wù)以及流程自動(dòng)化，但是AI無(wú)法處理復(fù)雜的決策任務(wù)，要完成完整的銷售流程，需要人機(jī)共同協(xié)作。人為因素是銷售流程的關(guān)鍵組成部分，并且是永遠(yuǎn)無(wú)法進(jìn)行編程的。從本質(zhì)上講，解決客戶的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)比將數(shù)據(jù)輸入到CRM系統(tǒng)中更有效果。不過(guò)有了AI的幫助，銷售經(jīng)理可以從重復(fù)的工作中抽身出來(lái)優(yōu)化平臺(tái)和流程。

CRM軟件的應(yīng)用場(chǎng)景非常復(fù)雜，甚至比ERP還要復(fù)雜，相關(guān)算法模型的打磨與完善是個(gè)不小的挑戰(zhàn)，此外，應(yīng)用AI需要數(shù)據(jù)的支持，如果數(shù)據(jù)本身不健康也無(wú)法得到很有價(jià)值的決策見(jiàn)解，數(shù)據(jù)的健康性也是一個(gè)通病，病因不僅包括CRM產(chǎn)品以及AI技術(shù)，更多的是公司的組織、管理與文化，引入CRM只是開(kāi)始，如何應(yīng)用起來(lái)才是關(guān)鍵。