热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 人工智能 > 正文

数据+AI,可以勾画出怎样的CRM世界?

数据,ai,可以,勾,画出,怎

一波新的工业经济革命浪潮正向我们涌来,掀开了波澜壮阔的一页,已产生了很多新的实体,新的发明,新的制造。这一切离不开连接,犹如滴滴的成长,其本身的型态并没有产生任何发明创造,只是把原来连接不起来的人、车、位置定位等要素进行了连接,连接以后便发生了革命性的化学反应,效率变得极高,更方便、更人性、更利于节省资源。

而在企业级市场,企业级软件服务正在以连接作为改变传统内部流程的突破口,这种改变将带给未来什么?今天以客户关系管理(CRM)领域为例进行探讨。

传统CRM的窘境

CRM在大中型企业使用已经比较普遍,但使用时总会碰到问题,比如一线销售人员并不愿意认真填写客户的资料和数据,信息不够完整甚至错误,结果CRM运作一段时间后,数据质量很难把控,最后导致最终对客户的分析、画像非常难做或者得出错误的结论。

而在销售管理层面,很多企业的CRM只能解决销售数据的录入问题,并不能真正帮助销售人员寻找客户,销售人员无论是搜索客户还是与客户联络,都不够方便快捷。这进一步阻碍了内部销售或者市场人员对CRM的使用及管理。

显然,传统CRM急待改变!下一代CRM呼之欲出。

下一代CRM

传统意义上的CRM定位于销售市场客服,特点是连接内外,是围绕着企业内部进行,所谓的客户关系管理其实是客户记录管理,把客户记录下来,内部流程固化。

但今天各行各业正在发生巨大变革,根源是已把外部合作伙伴连接起来,把终端客户连接起来,便导致了客户在管理自身客户关系管理时的市场需求是连接内外的CRM,但市场上却没有企业提供这个连接内外的CRM。

发展到这个阶段,很多企业会寻求自己开发,但其代价非常大,一个研发团队所需要的成本在千万级别的年投入,显然,并不是所有的企业都有自己研发这样的实力。

因此,下一代的CRM,不再只是内部企业里的销售、管理、客服三个部门员工连接,而是能够把合作伙伴连接起来,把产品连接起来,因为物联网的本质就是把产品连到云端,任何一个物一定是对应一个客户,物要被维修,被服务,这便是未来CRM场景下被连接的内容。物联网不仅帮助我们提供前端数据的连接,更要连接应用,连接终端客户。

但今天大量的企业是连接不了客户的,一旦被连接以后,业务模式会发生很大的变化,因为不同的行业连接起来的角色和流程是不一样的,这对CRM提出了更高的要求。

CRM+数据+AI=全新的CRM世界

下一代CRM的使命是连接内外部,连接的唯一要素便是数据。当数据与CRM结合,将会发生怎么样的变化?日前,当企业网D1Net记者在北京采访到刚加入销售易不久的人工智能专家赵宇辰时,竟然发现:未来的CRM+数据+AI,将会是一个新奇的世界。

上图为:销售易人工智能专家赵宇辰

赵宇辰,来自硅谷,致力于人工智能在工业界的研究、应用和创新超过十年。是顶级数据科学会议KDD、ICDM、IJCAI的委员会程序委员,曾在硅谷担任AppDynamics的首席数据科学家,还曾任General Assembly的首席数据科学讲师,同时在Sumo Logic,Linkedin,eBay,IBM Watson Research有相关经历,并在大数据和人工智能领域发表十多项美国和国际专利以及多篇最佳学术论文。

赵宇辰说:“在CRM的产品设计上,数据贯穿其中。CRM公司首先要成为一家大数据公司,通过处理海量数据的能力,帮助企业提升管理水平,拉升销售业绩。”

Gartner发布的关于 2016年CRM市场分析报告似乎也佐证了赵宇辰的观点,Gartner通过对Salesforce、SAP、Oracle、Microsoft、Adobe等CRM供应商进行数据分析,得出了“分析、机器学习和人工智能是CRM未来发展方向”的结论,认为这将在未来三年内彻底改变CRM。

但巨大的数据量需要新的模式进行处理,人工智能显然是很好的解决方案。与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以基于大数据实现深度机器学习。

赵宇辰认为:“未来的CRM不仅仅是帮企业定义一些工作流或者实现销售自动化,而且是要往智能化方向发展,真正为企业带来帮助和产生价值。一套承载了公司最核心数据的智能化CRM管理系统,对未来企业智能化运营、精准决策和高效管理有着巨大的意义。“

销售易创始人兼CEO史彦泽说:“其实CRM融入AI元素并非因为时髦,并不是AI真的很火,而去搭上AI这班车。而是CRM创新需要AI的基因。销售易的宗旨和使命是希望帮助任何一个企业在跟客户互动的全过程能够数字化,智能化,真正的帮助企业形成以客户为中心运营的形态,做到可持续发展。销售易希望基于对各个行业业务流程的理解,通过专业的人、专业的团队,让智能化的应用在CRM的范畴内解决用户管理上的问题,进一步提升用户的使用体验。“

上图为:销售易创始人兼CEO史彦泽

基于场景的CRM+AI=让销售更容易

赵宇辰强调:“AI的研究应该脚踏实地,也就是可以切实帮助客户解决问题。而CRM为人工智能的应用提供了多样化的应用场景,智能化CRM的前景非常广阔。CRM不再仅仅限于帮企业定义工作流或者实现销售自动化,而是要往智能化方向发展,真正为企业带来帮助和产生价值。“

赵宇辰认为:企业级市场一定要非常理解用户的应用场景,然后根据应用场景不停地优化,找到用户需要提高效率的点,在此基础上,改善并逐步完善产品。在CRM领域,需要研究如何优化企业的内部和外部流程,借助数据挖掘、机器学习算法等技术,将外部数据引导至CRM,从而帮助用户实现更快速、更精准的销售。“

对于基于场景的CRM+AI的战略落实,史彦泽的认识一直非常清晰:将人工智能落地到不同行业的应用场景中,从数据分析和机器学习两个方面去推动销售的自动化、智能化,最终目的,只在于能够帮助不同用户真正实现让“销售更容易“。



   


 


  

本文转自d1net(转载)


推荐阅读
  • 数据结构与算法的重要性及基本概念、存储结构和算法分析
    数据结构与算法在编程领域中的重要性不可忽视,无论从事何种岗位,都需要掌握数据结构和算法。本文介绍了数据结构与算法的基本概念、存储结构和算法分析。其中包括线性结构、树结构、图结构、栈、队列、串、查找、排序等内容。此外,还介绍了图论算法、贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法等高级数据结构和算法。掌握这些知识对于提高编程能力、解决问题具有重要意义。 ... [详细]
  • Python入门后,想要从事自由职业可以做哪方面工作?1.爬虫很多人入门Python的必修课之一就是web开发和爬虫。但是这两项想要赚钱的话 ... [详细]
  • 近年来,大数据成为互联网世界的新宠儿,被列入阿里巴巴、谷歌等公司的战略规划中,也在政府报告中频繁提及。据《大数据人才报告》显示,目前全国大数据人才仅46万,未来3-5年将出现高达150万的人才缺口。根据领英报告,数据剖析人才供应指数最低,且跳槽速度最快。中国商业结合会数据剖析专业委员会统计显示,未来中国基础性数据剖析人才缺口将高达1400万。目前BAT企业中,60%以上的招聘职位都是针对大数据人才的。 ... [详细]
  • 浏览器中的异常检测算法及其在深度学习中的应用
    本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法,包括统计学方法和机器学习方法,并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测,可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率,而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]
  • 词袋模型的通俗介绍
    词,袋, ... [详细]
  • 本文详细介绍了商汤科技面试中涉及的CV算法面经内容,包括CornerNet的介绍与CornerPooling的解决方案、Mimic知识蒸馏的实现方式、MobileNet的特点、普通卷积和DW PW卷积的计算量推导、Residual结构的来源等。同时还讨论了在人脸关键点和检测中的mimic实现方式、pose对人脸关键点的提升作用、目标检测中可能遇到的问题以及处理检测类别冲突的方法。此外,还涉及了对机器学习的了解程度和相似度分析的问题。 ... [详细]
  • GPT-3发布,动动手指就能自动生成代码的神器来了!
    近日,OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3,该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB,参数个数高达1750亿,训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站,用户只需用英语描述需求,前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年,OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型,在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]
  • 背景应用安全领域,各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用,在web应用安全风险中,各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]
  • 本文介绍了Python语言程序设计中文件和数据格式化的操作,包括使用np.savetext保存文本文件,对文本文件和二进制文件进行统一的操作步骤,以及使用Numpy模块进行数据可视化编程的指南。同时还提供了一些关于Python的测试题。 ... [详细]
  • 建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类
    本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型,使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模,考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数,使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]
  • 前言:拿到一个案例,去分析:它该是做分类还是做回归,哪部分该做分类,哪部分该做回归,哪部分该做优化,它们的目标值分别是什么。再挑影响因素,哪些和分类有关的影响因素,哪些和回归有关的 ... [详细]
  • cs231n Lecture 3 线性分类笔记(一)
    内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注:中文翻译 ... [详细]
  • 支持向量机训练集多少个_25道题检测你对支持向量机算法的掌握程度
    介绍在我们学习机器算法的时候,可以将机器学习算法视为包含刀枪剑戟斧钺钩叉的一个军械库。你可以使用各种各样的兵器,但你要明白这些兵器是需要在合适的时间合理 ... [详细]
  • plt python 画直线_机器学习干货,一步一步通过Python实现梯度下降的学习
    GradientDescent-梯度下降梯度下降法(英语:Gradientdescent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找 ... [详细]
  • 人工智能推理能力与假设检验
    最近Google的Deepmind开始研究如何让AI做数学题。这个问题的提出非常有启发,逻辑推理,发现新知识的能力应该是强人工智能出现自我意识之前最需要发展的能力。深度学习目前可以 ... [详细]
author-avatar
聂依依mma
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有