編輯導讀：因為疫情的影響，線上辦公的需求猛增，傳統(tǒng)客戶關系管理模式的弊端逐漸顯露。除了渠道供應不穩(wěn)定，難以預估投入產(chǎn)出比之外，客戶數(shù)據(jù)的處理與客戶資源的跟蹤轉化更是變得難以實現(xiàn)。本文將向讀者介紹人工智能在客戶關系管理工作中的應用現(xiàn)狀，幫助讀者了解自然語言處理技術在企業(yè)數(shù)字化運營垂直領域當中的現(xiàn)狀。

2020年初，突如其來的新冠病毒對我們的生活和工作帶來了巨大的影響，社會經(jīng)濟活動被按下了暫停鍵，無數(shù)企業(yè)陷入停擺狀態(tài)。為了防止疫情的傳播，我們不得不與他人保持社交距離，很多人不得不選擇在家進行遠程辦公。隨著企業(yè)線上協(xié)作、線上運營的需求的突然增大，傳統(tǒng)客戶關系管理模式的弊端被暴露出來。除了渠道供應不穩(wěn)定，難以預估投入產(chǎn)出比之外，客戶數(shù)據(jù)的處理與客戶資源的跟蹤轉化更是變得難以實現(xiàn)。對比之下，依賴于人工智能技術的智能客戶關系管理系統(tǒng)，則展現(xiàn)出亮眼的成績。

本文將向讀者介紹人工智能在客戶關系管理工作中的應用現(xiàn)狀，幫助讀者了解自然語言處理技術在企業(yè)數(shù)字化運營垂直領域當中的落地情況。

一、客戶關系管理

我們先對客戶關系管理做一個簡單的定義，客戶關系管理（CRM）是一種集理念、組織、技術為一體的商業(yè)管理模式。其核心目標是讓企業(yè)改善業(yè)務關系，優(yōu)化交互流程并提高企業(yè)的盈利能力。CRM 解決方案能夠幫助企業(yè)在與客戶的商務合作周期中，專注于組織與個人的關系，在整個關系中提供支持和幫助。從而使企業(yè)贏得客戶的信任，同時幫助企業(yè)尋找新的客戶。

二、行業(yè)發(fā)展趨勢

近年來，企業(yè)運營智能化的發(fā)展前景非?？捎^。根據(jù) Gartner 的調查，全球有近85%的交互業(yè)務正在向無人化轉型，大量的崗位或將被AI取代，而疫情無疑加快的這一趨勢的發(fā)展。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，智能 CRM 系統(tǒng)將逐步替代傳統(tǒng)的 CRM 方案，在降低企業(yè)的營銷成本的同時，鞏固企業(yè)強數(shù)據(jù)化的管理模式。疫情期間，不少線下的客戶關系維護活動被迫終止，這更進一步的體現(xiàn)出智能 CRM 系統(tǒng)的優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)來源：Statista 2020

三、應用場景剖析

總的來說，CRM 可以被分為三個領域，即客戶獲取、客戶服務，以及客戶管理。目前，人工智能技術已經(jīng)逐步滲入到CRM的各個服務領域當中。其中，自然語言處理作為核心技術方案，已經(jīng)在多個應用場景當中成功落地：

應用場景：

• 客戶獲取 – 典型的應用包括智能銷售機器人，智能外呼機器人等。智能銷售機器人能夠實時的對客戶數(shù)據(jù)進行分析，為客戶提供精準的營銷廣告投放服務。疫情期間線下營銷遇到瓶頸，這使得智能客服成為企業(yè)獲客渠道的首選。于是，以數(shù)據(jù)驅動的智能營銷有了更深遠的滲透率，企業(yè)也更加依賴線上智能營銷。
• 客戶服務 – 典型的應用包括客戶數(shù)據(jù)分析，客戶畫像生成。用戶行為的分析結果可以幫助企業(yè)了解真實的用戶偏好，從而提升服務的針對性。營銷方案作為客戶服務的一部分，往往需要投入一定的人力成本。在人工智能技術的幫助下，自動推薦方案不僅可以節(jié)省人力，還能確保其生成的內容圍繞客戶所關心的主題?？蛻舢嬒竦姆治鼋Y果剛好可以作為參考依據(jù)運用于營銷方案中，形成智能化的服務閉環(huán)。
• 客戶管理 – 通過對線上會議內容的記錄和解析，實現(xiàn)對會議內容的可視化分析。從會議記錄內容中提煉出客戶意圖等關鍵信息，有針對性的對售后服務進行追蹤。智能化的客戶追蹤系統(tǒng)能夠根據(jù)分析結果找出潛在流失客戶，從而幫助企業(yè)有針對性地采取相應措施，阻止客戶的流失，進而達到留存客戶的目的。

核心技術：

• 語義識別 – 自然語言理解技術使用計算機模擬人類語言的交際過程，從而實現(xiàn)人機之間的自然語言溝通。通過深度學習技術，對海量的語料數(shù)據(jù)進行分析和學習，計算機能夠更加精準的做到分詞，識別，聚類等任務，從而實現(xiàn)更加準確的語言理解能力。自然語言理解技術被廣泛運用與智能客戶關系管理當中，包括營銷機器人與智能會議助手。
• 信息檢索 – 信息檢索是用戶進行信息查詢和獲取的主要方式，包括文獻檢索，數(shù)據(jù)檢索以及事實檢索。信息檢索技術能夠幫助用戶對客戶對數(shù)據(jù)進行知識挖掘，包括摘要、分類，聚類，以及相似性檢索等處理。與深度學習和自然語言理解相結合，可以被運用與客戶行為分析與售后服務數(shù)據(jù)跟蹤等場景。
• 自動文本生成 – 自動文本生成是一個依賴語言模型和深度學習實現(xiàn)的技術，通過模擬和推算，機器能夠自動生成人類語音的內容，在制定的場景和話題下，機器可以自動撰寫一些信息和內容。在客戶關系管理場景下，自動文本生成技術能夠幫助企業(yè)生成營銷方案，維護用戶品牌的同時，有效的降低人力成本和錯誤。

四、行業(yè)案例介紹

目前，已經(jīng)有不少企業(yè)在智能化 CRM 的領域里進行了前瞻性的布局，比較有代表性的當數(shù) Zendesk和 Salesforce 這兩家 Saas 巨頭。

• Zendesk 推出的智能 CRM 方案包括兩個部分，知識庫管理軟件 Guide 和搭載在 Guide 之上的智能機器人 Answer Bot 。Guide與Answer Bot相互協(xié)作，共同為企業(yè)提供AI客服服務。這套服務能夠有效的拓展企業(yè)獲客渠道的寬度，顯著減少客戶等待時間，提升客服人員服務效率，從而降低企業(yè)客服成本。
• Salesforce 的商業(yè)智能分析平臺愛因斯坦，把機器學習，深度學習，預測分析和自然語言處理都搬到了 CRM 服務上。這種模式可以通過不斷學習進行改善，比如根據(jù)銷售來源，行業(yè)，職位，網(wǎng)站點擊和電子郵件等信息進行改進。愛因斯坦智能平臺還可以分析 CRM 數(shù)據(jù)，比如在銷售過程中預期客戶購買欲望，評估銷售達成協(xié)議的能力。

五、發(fā)展與局限性

隨著人工智能技術的不斷發(fā)，企業(yè)管理和運用的模式逐漸從線下轉至線上，大數(shù)據(jù)智能的概念正在滲透企業(yè)的各個領域。當 CRM 與 AI 結合之后，企業(yè)就可以對客戶進行數(shù)據(jù)畫像和分析，從而實現(xiàn)深入洞察。這些信息對于風險評估、銷售管理、客戶接洽都有很大的幫助，而傳統(tǒng)的 CRM 系統(tǒng)則很難實現(xiàn)這些任務。

然而，目前智能化技術能力依然有一定的局限。CRM 的服務所涉及的場景非常復雜，包括人與人之間的協(xié)作，以及不同企業(yè)之間的利益配置。雖然在疫情期間，智能 CRM 打破了特殊條件的約束，催化了其應用的滲透率。但是從長遠技術的發(fā)展趨勢來看，技術在人際交流，人與人之間關系維護的領域沒有明顯優(yōu)勢。CRM 背后的核心價值依然是人與人之間的對接，或許智能技術始終只能扮演者支持和輔助的角色。

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