题记

2023 年客户关系管理市场规模达到576.6 亿美元。 在 2023 年至 2030 年期间客户关系管理市场的复合年增长率为11.2%；预计到 2030年，市场总收入将达到近 1212.2 亿美元。

客户关系管理 (CRM) 是一种业务策略，使企业能够改善现有客户关系，同时快速吸引新客户。 客户关系管理 (CRM) 简化了与客户的联系，同时也提高了他们对服务或产品的满意度。 它不仅为如何引导客户与业务交互提供方向和标准，而且还充当组织和跟踪所有相关数据的存储库。

当今 CRM 的主要局限性是机器无法理解客户想说的内容、他试图沟通或试图隐瞒的问题是什么。没有什么比不相关、烦人、侵入性的答案和低质量的内容更让客户反感的了。 无法找到用户需要的信息是客户对服务提供商不满意的一个主要原因。

而以自然语言理解（NLU）技术为基础的人工智能技术有望能够帮助克服这些障碍，在CRM中人工智能技术重点关注深度语言分析和推理，进而帮助解决客户的问题。

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客户关系管理(CRM)的市场应用动态

客户关系管理（CRM）的市场需求信息

企业对客户的参与度、新兴中小企业、社交平台以及与用户实时交流想法的意识的日益关注都是推动客户关系管理（CRM）这个市场的主要动力。 为了提供一流的客户体验，企业正在开发社交监控、社交聆听、社交中间件、社交管理和社交度量的解决方案。 消费者关系管理（CRM）不仅用于增加收入和改善营销工作，还用于增加客户与企业之间的互动。

根据研究，91% 的员工超过 10 人的公司都使用某种类型的CRM系统。 销售和营销团队以及客户服务和支持部门正在逐步将 CRM 系统纳入其公司运营中，以改善客户体验，从而增加收入。 研究表明，82% 的受访公司利用 CRM 系统进行销售报告和流程自动化。 各种组织的高级管理层越来越多地寻找有效的解决方案来处理客户数据，并利用从非结构化数据集中获取的可行见解做出数据指引的明智决策。

此外，数字化转型的快速发展迫使各行业的企业使用能够满足所有目的并满足所有目标的单一 CRM 系统来取代当前用于创建、管理和增强数字化业务的一系列不同的CRM解决方案。 商业智能和嵌入式分析领域的技术进步以及它们与 CRM 解决方案的集成可能会鼓励 CRM 供应商改进其产品和创新。

然而，高昂的 CRM 软件成本、缺乏市场领导力、日益增长的隐私和安全问题、缺少合适的人才以及数据丢失的可能性都是CRM市场增长的主要障碍。

关键市场信息：

• 预计北美将在客户关系管理（CRM）的全球市场中占据最高份额。
• 到2030年客户关系管理（CRM）的全球市场规模预计将达到1212.2亿美元。
• 全球客户关系管理（CRM）市场的重要关键参与者有 – Salesforce.com，SAP AG，Oracle Corporation， Microsoft Corporation，Adobe Systems Inc，Amdocs， Convergys Corporation， Huawei Technologies Co. Ltd等等；
• 2023年全球客户关系管理市场规模达576.6亿美元；

企业与客户关系管理(CRM)的生命周期

CRM是关于理解人类思维和人类行为的

对于任何公司来说，客户是其成功和收入的基础。 企业越来越意识到获得客户满意度的重要性。 客户关系管理 (CRM) 通过选择目标消费者并与他们建立具有成本效益的关系来支持营销。 CRM 是机器理解客户行为的过程，旨在支持组织增强客户获取、保留和盈利能力。CRM 系统利用商业智能和分析模型来识别最有利可图的消费者群体，并以他们为目标，以保持更高的客户保留率。 商业智能模型通过分析客户的个人、人口统计和行为数据以及他们的投诉来预测很有可能离开的客户，以提供个性化和以客户为导向的营销活动，以获得客户的满意度。

企业与客户关系的生命周期包括四个主要阶段：

(一)识别： 此阶段也称为获取，识别可盈利的客户以及极有可能成为客户的客户。 细分和聚类技术可以用来探索客户的个人和历史数据，以创建相似客户的细分/群组。

(二)吸引： 对 (一) 中确定的客户群组进行分析，以计算区分该群组内客户的共同特征。 各种营销技巧被用来针对不同的客户群体。

(三) 留住客户： 这是 CRM 的主要目标。 保留现有客户的成本效益比获取新客户高出五到二十倍。 客户保留包括公司为保证客户忠诚度和减少客户流失而采取的所有行动。 客户流失是指客户转向其它有竞争力的组织或服务提供商。 为了获得其他地方更好的产品质量、优惠、福利或更好的客户服务，可能会发生客户流失。 客户流失率是所有企业都应尽量减少的一个关键指标。

(四) 新客户开发：增加交易数量以获得更多盈利。 为了实现这一目标，许多公司采用了市场购物篮分析、客户终身价值、向上/交叉销售技术。 购物篮分析试图分析客户的行为模式，以最大限度地提高交易强度分析客户的终生价值并与他们沟通可以帮助确定客户期望的总净收入。

人工智能 (AI) 技术支持所有这些阶段。 人工智能几乎影响了我们消费者生活的方方面面，重新定义了我们与技术以及彼此互动的方式。 随着计算能力的增强、大数据和机器学习的突破的融合，人工智能也将改变人们的工作方式。 虽然一些研究人员预测人工智能驱动的自动化可能会影响近一半的工作活动并消除约 5% 的工作岗位，但人工智能还可以增强和提高员工的生产力，特别是在 CRM 相关领域。 从预测销售线索评分到服务聊天机器人，再到个性化营销活动，人工智能可以为每位员工提供提高工作效率的工具，并提供更智能、更个性化的客户体验。

人工智能技术在客户关系管理（CRM）中的应用现状

数据科学的应用： 适用于 CRM 的数据科学领域以粗体蓝色椭圆形显示

麦肯锡 (McKinsey)早在2017 年就表示，2021 年至 2022 年将是人工智能采用的突破性年份。 大约一半的公司表示他们将在未来两年内采用人工智能。 到 2021 年，超过 70% 的企业将在至少一种应用程序中包含 AI 或 ML 功能。 由人工智能驱动的 CRM 活动将涵盖广泛的应用，并触及企业的几乎所有方面，包括加快销售周期、改善潜在客户开发和资格认证、个性化营销活动以及降低用电话支持的成本。

“人工智能正在影响所有经济领域和每个企业。 对于企业软件中增长最快的类别的 CRM 市场来说，人工智能的影响将是深远的，它将激发员工的生产力被提高到了新水平，并使公司能够推动更好的用户体验。 对于拥抱人工智能的公司来说，制定新的劳动力发展计划以确保员工为下一波创新做好准备至关重要”，Salesforce 副董事长、总裁兼首席运营官 Keith Block 表示。

CRM 公司转向人工智能以更智能、更高效地工作。 据估计，从 2017 年初到 2021 年底，与 CRM 相关的人工智能使全球业务收入增加 1.1 万亿美元，而这一收入增长主要是由于生产力提高（1200 亿美元以上）和自动化带来的费用降低（2600 亿美元以上）推动的。

与 CRM 相关的人工智能和数据科学公司计划使用的技术类型包括：

(1)ML（机器学习） (25%)

(2)语音/语音识别(30%)，

(3)文本分析(27%)和

(4) 先进数值分析（31%）。

到 2021 年，与全球商业收入增长相关的新就业岗位可能会超过 80 万个，超过因人工智能自动化而失去的就业岗位。 与过去的技术革命类似，人工智能的兴起将改变就业格局，因为更多任务实现自动化并创造新的就业机会。

用于 CRM 的人工智能技术将很快成为新创新、新商业模式和数据科学家等工作的全球经济引擎。

人工智能技术是如何增强客户体验的

人类学习与神经网络学习的区别

属于人工智能领域的自然语言处理 (NLP)技术 分析面向客户的专业人员与其联系人之间通过电子邮件、LinkedIn、Sugar 和其他来源进行的通信，以保持他们的关系步入正轨，帮助前者为后者提供更好的客户体验。 NLP 可以通过以下四种方式增强客户体验：

(1)确定客户发送电子邮件时的要求。 这是NLP最基本的用途。 NLP 让员工能够更好地了解客户通过电子邮件提出的要求。 例如，金融服务领域的客户正在为其客户服务部门使用 CRM。 他们的 NLP 聊天机器人收到的许多请求都很常见：将钱从一个帐户转移到另一个帐户、更换我的借记卡、更改我的地址等。NLP 技术甚至可以在用户打开消息并开始处理之前扫描电子邮件。

(2)传达紧迫性。 扫描关键词和短语以确定客户的要求可以通过基本的 NLP 来完成。 下一步是检查电子邮件并确定紧急程度。 基于上面的例子，在“度假”期间请求“丢失借记卡”可能是紧急的事情。 地址变更请求虽然很重要，但并未达到紧急程度。 NLP 可以帮助将紧急请求推送到客户服务代理队列的顶部，以便他们知道下一步要处理什么任务。

(3)确定顾客满意度。 很多时候，客户会被要求在支持电话结束时进行简短的调查。 消费者受到大量客户调查的攻击，体贴的组织意识到许多客户认为这些调查令人厌烦且不必要。 NLP 能够检查员工和客户之间通信的电子邮件，并确定客户对其体验的满意程度或不满意程度。 然后，组织可以介入并更快地接触不满意的客户，以纠正客户的情绪。

(4)解决客户问题。鉴于单个差评也有可能对企业信誉造成损害，企业主如何减轻负面影响？一种方法是通过提高企业对评论投诉的关注并开发自动化及时投诉响应引擎的真实评价以改善企业的 CRM 。

人工智能在 CRM 中最有价值和最常用的应用成果

以 ML（机器学习） 为代表的人工智能技术的颠覆动态

机器学习、数据分析、自然语言处理和统计领域的现代创新正在将人工智能带入商业应用程序中。 这些技术为社交 CRM 提供了基础。 CRM 提供商正在努力超越对方，提供 ML（机器学习） 功能，它们期望将计算机认知功能应用于商业业务中以获得竞争优势。 人工智能在 CRM 中最有价值和最常用的成果是：

(1)预测评分。 当 CRM 系统提供决策背后的分数时，它会深入了解决策是如何得出的。 在销售领域，预测线索评分为每个销售线索提供一个分数，代表其转化为机会的概率。 在这些领域中，分数背后的原因是潜在客户来源、行业或潜在客户是否会转化为有效客户的一些其他重要指标。

（2）AI的预测能力不仅仅局限于评分。 基于人工智能的预测可用于预测时间序列的未来价值，例如股票投资组合或房地产投资。 人工智能可以为销售经理预测季度预订估计，并提前提供销售团队是否能完成配额的信息。

（3）建议。 人工智能不仅为零售购买提供建议，还为从会计软件到投资咨询到集装箱的任何其他产品或服务类别提供智能建议。 人工智能还可以推荐产品以外的东西。 例如，人工智能可以建议公司应该通过电子邮件向潜在客户发送哪份白皮书，以优化完成交易的机会。

ML（机器学习）技术通过以下方式帮助 CRM：

(1)对于销售，机器学习可以分析来自电子邮件、日历和 CRM 数据的信息，以主动推荐行动，例如最佳电子邮件回复以推动交易；

(2) 对于服务，机器学习可以自动对应用场景进行分类，并智能地将其路由到正确的服务代理中；

(3) 对于营销，机器学习可以智能地对客户打开电子邮件、订阅新闻通讯或进行购买的可能性进行评分。

至于自然语言处理（NLP），它在很多方面辅助CRM：

(1)对于销售，NLP可以“阅读”与客户交换的电子邮件文本，以获得潜在销售的概率，检测最佳可能的交易，识别团队最有可能失去的交易，并提供建议的行动来改善 销售流程。

(2)对于服务，NLP可以通过分析书面内容来帮助路由并更有效地回复客户电子邮件。

(3)对于营销，NLP对文本进行情感分析，以了解客户对特定品牌和产品的感受。 根据统计数据，如果一家企业在总体评级中多获得一颗星，它的收入可以增加 5% 到 9%。 然而，一条负面评论可能会让企业失去 30 个未来客户，这意味着一条负面评论可能会严重损害企业的声誉、盈利能力和可信度。

客户关系管理（CRM）的发展趋势

YouTube视频的推荐流程

CRM 的使用正在不断增长，Salesforce、Oracle 和 SAP 等顶级 CRM 供应商一直在改进其关键 CRM 功能。 每一家CRM公司都拥有人工智能功能，并且能够提高转化率、促进销售、收集重要数据并提高客户满意度，当然从众多CRM公司中脱颖而出是一项艰巨的任务。

随着公司意识到不仅了解客户而且了解客户的重要性，公众将注意到 CRM 支出的增加。 由于语音和移动功能等技术在CRM中的应用，它不仅改善了客户体验，也改善了用户体验。

CRM 提供商面临着一个古老而令人困惑且困难的问题：

(1) 投资于不确定的能力，可能会牺牲更完善的现有平台，

(2) 存在错过可能定义空间的功能的风险。

现在在人工智能的加持下这些提供商所下的赌注可能会比人们想象的更快地为公司和客户带来回报。

人工智能与 CRM 的结合将推动人们对对话式 CRM 系统及其他系统的关注。 CRM 领域有许多新的发展，例如文本和面部识别，但语音功能将在未来几年占据主导地位。 就像智能手机上的语音助手一样，人工智能驱动的 CRM（例如 Salesforce 的 Einstein）使组织能够通过使用语音命令从简单数据到复杂数据获取信息。 鲜为人知的 Zia 来自 Zoho CRM，是一款语音助手，可让用户轻松快速地查询信息和数据。 对深度学习的依赖被认为是聊天机器人性能有限的主要原因。 尽管如此，现有对话系统的质量仍远低于用户期望。语音的使用正在改变我们的生活和工作方式，将其集成到 CRM 中只会使任务变得更简单，允许听写而不是手动打字或通过语音命令快速访问信息。

毫无疑问，人工智能是 CRM 的未来：

(1)在 2021 年，北美 CRM 活动中人工智能的采用可额外带来 4000 亿美元的收入；

(2) 在全球一千多家公司中，28% 表示他们已经采用人工智能，另有 41% 表示他们将在两年内采用人工智能。

改善客户关系管理（CRM）的关键技术

人工智能协助金融领域的各项任务

改善客户关系管理（CRM）的关键技术之一：物联网 (IoT)

CRM 中的物联网 (IoT) 现在相当流行，可提供主动、预测和规范的客户服务。 CRM 中的物联网被认为是客户服务的未来。 物联网被认为是 CRM 的主要驱动力之一，因为它将极大地推动 CRM 的发展，让 CRM 系统更好地为公司和机构工作，推动销售并改善客户服务和满意度。 这种集成的一个例子是能够分析连接设备生成的信息，可以向服务提供商报告任何问题，甚至可以远程修复它们。 随着一切都连接到网络，各个行业都将发生转变，而 CRM 中的物联网将能够通过更好的客户服务自动化来应对这种转变，从而更快、更高效地甚至在问题发生之前解决问题。 物联网将对 CRM 产生重大影响，因为从客户和潜在客户那里收集的大量有价值的数据将极大地改善 CRM 的功能。

消费领域约有 130 亿个物联网安装用户。 许多人相信与物联网相关的问题将在未来几年内得到解决。 人工智能边缘处理创造更好的物联网体验。 物联网设备制造商知道基于边缘的处理的好处，但到目前为止，高成本、性能和安全性使其难以在面向消费者的产品和系统中实施。 更多地使用边缘处理与云连接的转变已经开始，并将在未来几年继续发展。 从消费者的角度来看，这一趋势将带来更快、更可靠、更私密的物联网体验。

改善客户关系管理（CRM）的关键技术之二：无线移动终端的广泛使用

移动 CRM 使用量增加。 移动 CRM 在几乎所有可连接到网络的设备上提供完整的 CRM 功能。 实现随时随地的实时访问，这一趋势将在 2021 年继续蓬勃发展也就不足为奇了。随着移动设备使用量的持续增长，通过智能手机和应用程序访问其系统的 CRM 用户数量自然会增加。 平板电脑也将继续增长。 移动 CRM 使用量的增加意味着效率的提高、获得更准确的信息、改善的客户体验以及无需学习新软件。 超过 90% 的小型企业都拥有 CRM 系统，因此确保可通过各种设备访问这些系统非常重要。

改善客户关系管理（CRM）的关键技术之三：超个性化服务

超个性化带来无与伦比的客户体验 (CX)。 许多公司的 CRM 系统中都拥有多年的数据，这将使他们能够为客户提供无与伦比的超个性化客户体验； 这一趋势将在 2021 年变得明显。超个性化提供的服务让客户感到受到重视和赞赏，因为企业了解他们并知道他们想要什么、何时何地。 “超级个性化是 CRM 未来的一个关键目标。 由客户自己定义每次客户交互的能力将使超个性化在不久的将来成为可能。超个性化将帮助公司在客户体验和参与度方面获得竞争优势。

人工智能技术彻底改变客户关系管理（CRM）

人工智能在CRM中的应用

人工智能将显着改善客户体验。 自动、即时地从多个渠道收集数据、分析数据并提供可操作的见解的能力将使支持代理能够更快、更轻松、更准确地解决客户询问，并获得高度令人满意的问题解决方案。

数字化存在已经比以往任何时候都更加明显，并且在未来更是如此。 随着可用信息量的不断增加，企业开始在正确的时间瞄准正确的客户并提供及时的优惠。 对客户的深入了解和强大的数字化影响力将带来流畅的多渠道体验、稳定的客户关系和更高的盈利能力。 进行数字化转型的公司的客户尝试其首选品牌的新产品或服务的可能性增加了 6 倍;提及特定品牌的可能性增加了 4 倍;甚至 当竞争对手以更低的价格提供更好的产品时通过其首选品牌进行购买的可也增加了两倍。

人工智能接管工作是大多数人的梦想。 然而，许多人担忧人工智能会导致他们失去工作。 然而人工智能不会成为未来几年工作不稳定的原因，而将被证明是改善职业生涯的重要工具。 通过人工智能，雇主将能够为员工提供更多的机会，并促进他们经历的多样性。 借助人工智能，员工将能够扩展和增强他们的技能，并确保他们在快速发展的市场中保持领先地位。 问责制，特别是在解释结果和防止偏见方面，将继续与人工智能的发展齐头并进。

营销洞察。 零售商将越来越多地转向人工智能作为营销洞察的主要来源，而不是调查和研究。 然而，许多零售商仍然难以将人工智能产生的洞察转化为定价、供应链和销售的可操作的业务规则。 人工智能正变得越来越主流，但并非所有公司都意识到，使用人工智能技术进行数据分析只是迈向更大的真正转型过程的第一步。

改变医疗保健工作流程。 人工智能在 2020 年的主要影响将是更新医疗保健工作流程，使患者和医疗保健专业人员受益，同时降低成本。 机器学习和人工智能将通过提高云效率来节省成本。 要实现这一目标，环境或应用程序需要了解何时需要更多资源，然后自动扩展这些资源以满足增加的需求。 相反，该技术需要了解何时不再需要特定资源并安全地关闭它们以最大限度地降低成本。 这种新的医疗保健工作流程能够从多个医院信息流（电子健康记录、急诊科入院、设备利用率、人员配备水平等）实时获取数据，并以有意义的方式解释和分析这些数据，这将实现广泛的效率 和护理增强能力。

过去，CRM曾经是一套支离破碎且往往集成度较差的客户功能：销售、营销和客户支持等，其中每一个部门通常都有自己的专用系统；如今，CRM 正在转向参与系统或与客户的直接联系，尽管它保留了其记录根系统。 因此，可以协调客户支持和广告。CRM 的新范式是一个重大转变，转向松散结构的对话会话、轻松适应新情况和用户、优化与客户的协作。 因此，现代 CRM 系统具有高度社交性，并且易于使用和互动。

人工智能CRM公司介绍

消费者认为人工智能可以为他们做什么

从 Salesforce 到亚马逊，全球所有科技巨头都在竞相成为人工智能领域的全球领导者。 这些公司是人工智能的开拓者，并利用人工智能来提供更高水平的产品和服务。 人们普遍认为，每家公司最终都会成为人工智能公司，实现员工现代化以支持创新。 随着企业学习如何在云环境中有效部署基于人工智能的项目，他们将把注意力转向雇用具有人工智能和深度学习专业知识的数据分析师和科学家。构成人工智能生态系统的公司可以分为服务/解决方案提供商、技术和硬件等主要类别。我们列举了以人工智能和机器学习为重点的CRM技术领域的主要参与者：

(1)Salesforce是最大的CRM提供商。 CRM提供商的新贵Salesforce 于 1999 年进入云领域，不仅推动了 CRM，还推动了作为订阅模式的软件分发。 到目前为止，Salesforce 是 CRM 领域的市场领导者，他们知道该领域的市场风向。 他们的人工智能平台Einstein可以从用户的数据中学习，并可以预测结果、制定解决方案并自动执行任务。 Salesforce 根据公司规模、行业和需求提供解决方案。 此外，每一种业务都存在一个 Einstein 迭代：服务云、销售云、营销云、商务云、应用程序云、金融服务云都有一个 Einstein。

Salesforce 最近在其 Einstein 销售云中添加了用于高速销售的功能：以前通过使用集成合作伙伴的数据来完成的预测潜在客户评分的功能现在将内置。 在同一更新中，Einstein High Velocity Sales Cloud 现在将通过链接的电子邮件和日历帐户自动捕获用户和客户之间的交互。 可以说，这家CRM 巨头的手指涉足到了许多领域，而它总是让这些领域不断搅动。

(2)阿里巴巴。 我国公司的电子商务公司阿里巴巴是全球最大的电子商务平台，其销售额超过亚马逊和 eBay 的总和。 人工智能是阿里巴巴日常运营中不可或缺的一部分，用于预测客户可能想要购买什么。 通过自然语言处理，该公司自动为网站生成产品描述。 阿里巴巴利用人工智能的另一种方式是在其城市大脑项目中创建智慧城市。 该项目使用人工智能算法通过监控城市中的每辆车来帮助减少交通拥堵。 此外，阿里巴巴通过其名为阿里云的云计算部门，正在帮助农民监控农作物，以利用人工智能提高产量并降低成本。

(3)谷歌在收购DeepMind时就表明了该公司对深度学习的承诺。 该系统不仅学会了如何玩 49 种不同的 Atari 游戏，而且 AlphaGo 程序是第一个在围棋游戏中击败职业棋手的程序。 谷歌的另一项人工智能创新是 Google Duplex。 依靠 NLP，AI 语音界面可以代表主人拨打电话和安排约会。

CRM的范式转变

(4) 亚马逊凭借其数字语音助手 Alexa 涉足人工智能领域。 人工智能也是亚马逊业务的许多方面的一部分，即在人们考虑购买之前就将商品推送给客户。 该公司收集了大量有关每个人购买习惯的数据，并对收集的数据如何帮助他们向客户推荐商品充满信心。 亚马逊现在通过使用预测分析，甚至在客户需要什么之前就可以预测他们的需求。 当许多传统商店都在努力确定如何与消费者保持相关性时，美国最大的电子零售商提供了一种名为 Amazon Go 的新便利店概念。 与其他商店不同的是，这里不需要结账。 商店拥有人工智能技术，可以跟踪买家挑选的商品，然后通过手机上的 Amazon Go 应用程序自动向买家收取所购商品的费用。 由于没有结账处，买家自带袋子来装满物品，并且有摄像头监视他们的一举一动，识别放入袋子中的每件物品，最终收取费用。

(5)苹果公司是全球最大的科技公司之一，销售iPhone和Apple Watch等消费电子产品，以及计算机软件和在线服务。 Apple 在 iPhone 等产品中依赖人工智能和机器学习，支持 FaceID 功能；在 AirPods、Apple Watch 或 HomePod 智能音箱等产品中，支持智能助理 Siri。 苹果还在扩大其服务范围，并使用人工智能在 Apple Music 上推荐歌曲，帮助用户在 iCloud 中查找照片，或使用 Apple 地图引导用户前往约会地点。

(6)百度，相当于我国的谷歌，该公司在很多业务中使用人工智能。 他们有一个名为 Deep Voice 的工具，该工具采用 AI 和 DL，只需不到 4 秒的音频即可克隆用户的语音。 百度使用同样的技术创建了一个工具，可以完全自动化地以作者的声音向用户朗读书籍，而无需录音室。

(7)Facebook。Facebook 使用人工智能和深度学习的主要方式之一是为其非结构化数据添加结构。 他们使用文本理解引擎 DeepText 来自动理解和解释多种语言的数千篇帖子的内容和情感。 借助 DeepFace，这家社交媒体巨头可以在其平台上共享的照片中自动识别您的身份。 Facebook 的人脸识别算法据称比人类的人脸识别能力更好。 该公司还使用人工智能自动捕获并删除在其网站上发布的不健康图像。

(8)IBM 多年来一直处于人工智能领域的前沿。 二十多年前，IBM 的深蓝计算机成为第一台击败人类世界国际象棋冠军的计算机。 该公司继续开展其他人机竞赛，包括其沃森计算机赢得了游戏节目 Jeopardy。 IBM 的最新人工智能成果是 Project Debater，这是一个认知计算系统，它提供了针对两名专业辩手的对抗环境，并制定了类似人类的论点。 IBM 还提供 Watson Assistant，这是一种人工智能和 NL 驱动的聊天机器人，旨在允许任何人在应用程序或网站中部署聊天机器人。

人工智能生态系统

(9)京东正努力实现全自动化。 中国版亚马逊的创始人刘强东确保他们的仓库完全自动化，京东过去几年一直在使用无人机运送包裹。 京东的零售基础设施由人工智能、大数据和机器人技术驱动。

(10) 微软的愿景声明以人工智能为重点。 它说明了该公司的目标是让智能系统成为其所做一切的核心。 微软正在将智能功能嵌入到其所有产品和服务中，包括 Cortana、Skype、Bing 和 Office 365。该公司是全球最大的基于云的人工智能即服务供应商。 微软在机器学习功能上投入了大量资金，分发了 Azure ML Studio，供设计人员开发、测试和部署预测分析模型。 Cortana Intelligence Suite 通过 Microsoft Flow 增强了 Dynamics 365，以提供翻译、情感分析、关键字识别和其他 NLP 任务。 这些机器学习功能有利于 CRM 的各个方面，从销售线索、呼叫中心、社交客户服务和 SEO 支持。 Microsoft 为各种规模、行业和需求的公司提供解决方案。 除了 Azure、Cortana 和 Power BI 之外，微软还对其众所周知的 ML（机器学习） 技术进行了大量投资。

(11) 我国的腾讯将人工智能运用到运营中，致力成为最高效的互联网企业。 这家我国的社交媒体公司的微信应用程序拥有 10 亿用户，并正在向游戏、CRM、移动基础设施、云计算、直播、教育、多媒体甚至自动驾驶汽车领域扩张。 该公司的口号之一是“AI in all”。 腾讯处理并利用大量有关其客户的信息。

(12) Marketo 开发了一种公司挖掘（而不是网络挖掘）技术来识别组织中具有特定角色的人员。 该平台的定位是“由营销人员为营销人员服务”，通过识别最具购买兴趣的潜在客户和组织内具有购买权的个人来提供基于帐户的营销解决方案。 Marketo 与 2009 年成立的预测分析平台 Mintigo 一起，将减少估计公司高价值潜在客户所需的时间，更好地协调营销和销售团队，并提高个性化的潜在客户参与度。

(13)Base是一款销售自动化移动CRM。 这家总部位于硅谷的公司追求 ML CRM 方向，最近推出了 Apollo 销售科学平台。 Base 的计划仅专注于销售。 Base 的平台实时获取和分析数百万个数据点，为用户提供实时洞察信息和建议，以提高销量、目标跟踪和预测。 它还提供数据修复功能，允许实时监控 CRM 数据的健康状况。 Base 的Apollo 平台计算已完成字段的百分比、数据的质量和准确性。 Apollo依赖的用户达万家； Base 正在与零售和制造领域的主要参与者履行价值数百万美元的 CRM 合同。

Gartner (2016) 数字营销和广告炒作周期

(14) SugarCRM 推出了两项新服务：名为 Sugar Intelligence 的预测分析平台和名为 Candace 的人工智能助理。 这些功能的最初目标是减少或消除用户自行修改联系信息的需要。 相反，人工智能会将外部数据点（包括来自物联网的）与用户的 CRM 数据集成，以自行更新记录。 此外，助理还能够推荐与客户的具体互动，帮助用户计划会议，建立更深层次的联系，并根据需要响应实时发展。 Candace 将使用自然语言处理来解析对话并计划后续行动，而 Sugar Intelligence 将成为一个开放平台，以便开发人员可以添加自己的功能。

(15) Zoho 正在分发人工智能驱动的销售助理， 它的名字叫齐亚。 Zia 旨在检测销售运营中的异常情况，以预测团队是否能够实现其目标。 与传统基准相比，这种方法效果更好，预测更早。 CRM 系统可以预测销售人员通过电话或电子邮件联系潜在买家的最佳时间。 Zia 了解个人用户活动，推荐工作流程或帮助实现自动化，然后为用户进行设置。 Zia 是 Zoho CRM Enterprise 计划的一部分。

(16)Zendesk是一家“友好邻里”公司。 其帮助平台台提供多种机器学习功能，包括满意度预测和自动答案。 满意度预测应用预测分析来评估对要完成的特定票证的置信度，并获得良好或不良的满意度评级。 它包含数百个功能，例如文本描述、回复数量和总等待时间来计算满意度分数。 然后，客服人员可以相应地对工单进行优先排序，以产生更积极的结果并减少浪费的时间和精力。 满意度预测还提供仪表板分析。 自动应答将人工智能添加到客户自助服务基础设施中。 为了减少工单数量，自动应答会解释客户的问题并将他们引导至最相关的知识库文章。 人工智能包括深度学习模型、完全集成的最终用户体验、对用户需求的适应性以及对有多少用户依靠自动应答找到自己的答案的评估。

(17) Gorgias.io 是一家帮助台公司，整合了跨渠道（包括社交网络信使）与客户的沟通。 与此同时，Gorgias.io 通过利用各种外部应用程序来帮助每位客户了解具体情况。 该技术允许用户创建适用于集成第三方工具的宏，并构建将某些客户与某些类型的问题相关联的工作流程。 Gorgias 应用机器学习和语义分析来处理票证、推荐预先形成的响应并自动标记收到的票证，为电子商务网站和按需初创公司提供服务，与消息应用程序集成作为支持渠道以及第三方分析工具。

(18) Tact.ai 为卖家提供了一个工作流程系统，以改变他们的日常销售活动。 该系统由在边缘设备上运行的人工智能提供支持，提供了一种流畅的应用程序工作方式。 该公司的人工智能平台可将任何应用程序连接到任何设备。

CRM（客户关系管理）领域的市场细分和洞察

多渠道营销中心的魔力象限

CRM（客户关系管理）的市场细分分析：

1.根据部署模式细分：客户关系管理（CRM）市场可以细分为本地、云和混合模式。 2023年，云细分市场占据最大市场份额，达到63.6%。由于SAAS部署模式的优势，例如高灵活性、可扩展性、成本效益和低硬件维护成本，基于云的解决方案已成为常态。 企业组织越来越多地选择基于云的 CRM 部署，这些部署位于供应商的服务器上，可以从任何位置远程访问。 这减少了手动升级的需要，并允许用户从任何位置轻松访问数据。

2.根据垂直行业细分：客户关系管理（CRM）市场细分为 BFSI（银行、 金融服务和保险）、零售、医疗保健、IT 和电信、离散制造、政务和教育等。 BFSI 细分市场在 2023 年占据最大的市场份额。银行和金融机构都在竞相使用 CRM 系统，因为它们可以帮助他们创造更好的客户体验。 客户细分、与购买者的快速联系以及对客户数据库的持续访问只是 CRM 软件的一些主要优势。

3.随着零售行业竞争的日益激烈，对复杂的 CRM 软件和在线平台的需求不断增长，从而使企业能够为客户提供出色的以客户为中心的服务。 现代 CRM 解决方案允许多种渠道进行销售流程、研究以及对买家及其购买习惯进行基于数据的完整监督，这些解决方案也变得越来越受欢迎。

客户关系管理（CRM）市场区域洞察：

到 2023 年，北美将占据客户关系管理（CRM）的最大的市场份额。由于机器学习和工业自动化等技术进步的使用增加，北美正在成为医疗保健、IT 和电信、能源和公用事业等众多垂直行业的中心。 作为企业数字化转型的巨大运动。 据估计，这些工业垂直领域的客户数量众多，因此需要使用客户关系管理软件。

预计在预测期内，亚太地区客户关系管理市场的复合年增长率最高可达两位数以上。 由于强劲的经济增长以及客户保留和参与度的持续发展，组织正在对客户关系管理市场进行广泛投资，以维持增长并提高效率。 此外，中小型企业向数字化转型、云部署和技术改进的巨大转变，以及新兴国家营销和销售策略的持续现代化，都对市场增长做出了重大贡献。

CRM（客户关系管理）的业界主要玩家和它们的专利布局

CRM（客户关系管理）领域主要玩家的专利文档数目

CRM（客户关系管理）领域的全球主要玩家：

1. Salesforce.com

2. SAP AG

3. Oracle Corporation

4. Microsoft Corporation

5. Adobe Systems Inc

6. Amdocs

7. Convergys Corporation

8. Huawei Technologies Co. Ltd

9. Infor Global Solutions, Inc

10.SAS Institute Inc

11.SYNNEX Corporation

12.The Sage Group Plc

13.Verint Systems Inc

14.IBM Corporation

15.SugarCRM

16.NICE Ltd

17.IMS Health

18.NetSuite Inc

19.ZOHO Corporation

20.Infusionsoft

21.Copper CRM, Inc.

22.Insightly Inc.

23.Creatio

CRM（客户关系管理）领域主要玩家的专利文档的公开时间

CRM（客户关系管理）领域公司对求职者的技能要求

集成销售和营销的自动系统

CRM（客户关系管理）工程师的工作领域：

按照CRM的组件分类：

• 软件
• 服务

按照CRM的部署类型分类：

• 本地部署
• 云
• 混合部署

按照CRM的应用分类：

• 客户服务
• 客户体验管理
• 客户关系管理分析
• 营销自动化
• 销售人员自动化

按照CRM的垂直应用行业：

• 零售
• BFSI（Banking, financial services and insurance (银行/金融服务和保险) ）
• 卫生保健
• 信息技术与电信
• 离散制造
• 政务和教育
• 其它行业

按照CRM的应用分类：

• 客户服务
• 客户体验管理
• 客户关系管理分析
• 营销自动化
• 销售人员自动化

相关领域公司的HPC系统工程师的职责范围：

• 与数据科学和产品团队进行跨职能合作，以利用数据洞察并创建营销活动，以减少采用障碍并推动保留长期客户。
• 利用客户洞察来识别关键商机，以启动新的电子邮件/推送/APP内活动，为目标细分市场开发新内容或优惠策略，以改善客户体验。
• 确定支持活动设计的任何元素（受众、时间、渠道等）所需的数据点，并将其转化为数据团队的简报。
• 为CRM的各个方面制定测试策略，以确保公司及其产品采用最有效的方法。
• 带头减少非必要的临时活动并致力于实施自动化销售营销
• 与产品团队和自动化专家合作，将成功的测试转化为持续的自动化触发的交流。
• 管理和改进报告功能，以确保所有活动都可以相互衡量和比较;
• 与所有部门密切合作，确保CRM在公司的各个方面都能有效运作。

相关领域公司对CRM工程师的技能要求：

• 大学学历教育或同等工作经验
• 拥有客户获取、重新参与和保留策略方面的经验（具有绩效营销经验者优先）
• 具有 ESP 和客户数据库细分的实践经验（具有 Braze 经验者优先）
• 具有强大的分析能力：具有使用大数据推断关键发现和见解的经验；
• 有 Looker 或其他数据可视化工具的使用经验；
• 出色的沟通和演示能力：能够将复杂分析的见解转化为技术和非技术受众易于阅读的报告；
• 积极主动、渴望参与创新项目和跨职能工作；
• 出色的组织能力和优先考虑竞争需求的能力；
• 建立和维护利益相关者关系的能力;

《营销和销售自动化：基础知识、实施和应用》的内容简介

《营销和销售自动化：基础知识、实施和应用》

《营销和销售自动化：基础知识、实施和应用（Marketing and Sales Automation: Basics, Implementation, and Applications）》

本书根据最新的发现和研究阐明了人们需要了解的营销和销售自动化知识、如何管理项目来实施它们、选择和实施工具以及可以实现什么结果。 它还概述了未来的预期，例如企业通信和人力资源的自动化等。

本书的主题范围涵盖在应用人工智能背景下创建有效的数据库以实现预测智能，以及欧洲通用数据保护条例 (GDPR) 等数据法规对在向客户和潜在客户提供建议时的影响，以及选择和使用实施必要的 IT 系统的建议。 本书的专家作者们还报告了他们在转化率优化 (CRO) 方面的经验，并就如何优化和确保营销和销售自动化的最高投资回报率提供了提示和帮助。 本书还特别关注营销和销售的衔接、客户旅程的管理以及客户体验的改善。

如果自动化成功，人类就可以省去自己的“猴子工作”，并将获得的时间投入到收益更大的任务上。 因此，当机器或系统可以更经济高效地执行重复性任务时，自动化总是有意义的，更何况现在最新的人工智能技术不是以“无用的”方式而是以真正的增值方式使用。事实上，营销和销售的自动化远远超出了 IT 工具的引入，就像一条贯穿所有贡献和实际示例的线索。 成功的关键因素是管理变革过程，理想情况下，该变革过程由营销、沟通、销售、服务和管理同等驱动。 选择这条道路的任何人都将在改善各部门（包括 IT）之间的合作，尤其是营销和销售之间的合作方面取得重大成功。

本书的第一部分“营销和销售中的数字化转型”提供了当前的一般性见解，并以转化率优化 (CRO) 这一新热门话题领域的当前案例研究作为总结。 第一部分讨论数字化转型变革管理方面的组织问题。

在此基础上，本书的第二部分“营销和销售自动化的客户方”专注于客户视角。 B2C和B2B客户有什么期望，在自动化的背景下我们如何应对这些期望以及需要考虑什么。 自动化并不等于标准化，因为标准化会忽视客户体验并使其面临风险。 相反，营销、销售和通信自动化应该改善客户体验。本书客户侧部分还探讨了数据作为新黄金以及重点客户的重要客户群体的话题。

本书的第三部分“客户旅程管理”提供了从客户接触点研究、提高和优化销售线索质量的策略到人工智能 (AI) 领域优化客户体验（CX）的创新方法的最新见解。 本书的大多数例子来自潜在客户管理，专注于塑造客户旅程，目标是在所有渠道上创造一致的积极的客户体验。 然而，未来工具提供商将为营销和销售的所有领域提供解决方案和应用程序。 然后，这些通常将在销售或营销云中提供。

“超越销售和营销自动化”以富有远见、创新的方法和概念使本书更加圆满。未来，人工智能将对营销和销售自动化领域产生更大的影响，但在此背景下最大的挑战不是AI，而是HI——人类智能。