到了今年，客服和CRM相關的SaaS領域我們看到了這樣的發展趨勢，從最早Tool發展到Data服務爆發再到最近大火的AI。其實作爲一線的從業人員，在Tool階段我還也是有很多感慨的，但今天主要聊AI。很多CRM廠商都是Salesforce的跟進者，舉幾個最近關於AI+CRM的新聞：

2016年10月Dreamforce大會CRM全方位AI平臺“愛因斯坦”與大家見面

2017年3月百會（Zoho）發佈第四代CRM產品。它融合了數據挖掘和機器學習技術，能夠智能識別重要客戶、尋找附近的客戶、推薦工作流配置、建議聯繫潛在客戶的最佳時間等。

2017年3月硅谷人工智能專家加盟銷售易，外勤365發佈AI平臺發佈。

1、技術創新推動下的產品升級

技術和創新永遠是IT行業的核心競爭力，在CRM行業我們也看到這樣的發展歷程。以Salesforce爲例。一方面從CRM切入向其他業務擴張建立企業辦公生態，另一方面不斷利用新的技術推進產品升級。人工智能風頭正勁，而Salesforce下一站的主要方向也正是打造CRM全方位AI平臺從技術和服務上繼續建立壁壘。

2、人工智能在CRM中可以發揮的能力

人工智能核心價值一定要有應用場景和商業模式，針對真實業務場景的解決方案纔是關鍵。就像智能家居現在遇到了瓶頸，一方面是沒有解決真實用戶痛點，另一方面沒有達到符合用戶預期的效果，解決方案不完整。在有限的人工智能能力下，找到可行、可用、有價值的解決方案是CRM廠商現在最需要考慮的。

那麼在營銷場景下需要做什麼，我想這個問題的答案不會偏離CRM本身的作用和其進一步的擴展。AI+CRM解決的仍然是以信息技術爲手段，有效提高企業收益、客戶滿意度和僱員生產力。擁有強大而快速的數據處理能力和機器學習的人工智能結合營銷真實場景後，我想可以發揮以下三種漸進能力：

聰明幹體力活。機器代替之前有規則的大量需要人做的重複工作並逐漸自我優化

輔助決策。通過智能洞察和風險提醒來輔助人決策

發現新大陸。新線索、信息甚至知識的發現

3、AI+CRM的實施思路

在可行、可用、有價值的目標下，我們討論了人工智能在營銷場景下可以發揮的三種能力，在市場的具體實施中我們也看到了AI+CRM的兩種現有思路：

1）更加智能的SFA

有人認爲CRM=SFA，但遺憾的是很多廠商還是做不到更別提超越了。在可預期的情況下，“個性化”且不斷優化的服務和更加智能的自動化可以有效提升一線銷售人員的生產力，及時的數據分析和風險檢測可以輔助管理者更快的發現問題並及時作出決策。這種思路的作用體現在全面管理客戶、精細量化行動和快速響應，更加適合現有功能和服務已經比較完善的廠商。這類廠商也可以將這種思路下的AI能力賦予到其PaaS平臺中，與行業緊密的結合後效率的提升可能是數倍。

2）預測營銷+CRM

之前都在討論預測營銷，也說過預測營銷處在CRM以上的高層級，當然CRM廠商升級入場也是可以預料的。預測營銷+CRM可以達到什麼樣的效果，雖然看上去封閉了，但可能是預測營銷2.0時代的開始。

國內系統開放性不足一直也在制約着預測營銷在國內發展，全自營的預測營銷+CRM似乎給預測營銷帶來了新的機會。潛在客戶預測、線索評分、客戶畫像等都是可以應用的場景，預測營銷+CRM我們也看到了以下優勢：

更多的數據來源。CRM本身多樣性和開放性將帶來更多的數據來源，如跟進過程數據、交易數據、呼叫中心、郵件、客戶觸點等數據。相較於之前的客戶數據，與CRM的結合將帶來更多的行爲數據。

實時的數據獲取和更快速的調整。數據的採集更爲實時，持續的反饋和檢測讓技術和業務模型的調整可以得到更快速的響應。

更加貼近業務場景的應用。預測營銷作爲CRM的一個組件，通知和建議可以展示在最適當的應用場景中，與系統或者說業務本身融爲一體。

以上的思路看來仍然無法避免實施成本和教育成本高的問題，找到合適的目標客戶尤爲關鍵，當然垂直領域和行業切入不妨是個好思路。大幕剛揭開，我相信並期待其他思路的發現和實踐。2018年AI恐將是CRM的一個標配，輕量、快速的將AI應用到中小企業中需要大家繼續去探索和努力。AI的發酵也會爲廠商帶來一些額外的品牌價值的加成。

企業服務本身是一個需要深耕的領域，AI可能不是一個彎道超車的捷徑，但很可能會是讓人掉隊的壁壘。

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