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数智化CRM的发展机遇


从2022年底ChatGPT发布以后,生成式AI在内容生成、上下文语义理解、推理能力等多个方面能力突飞猛进,如何借助大模型能力提升产品能力,重塑产品交互,从而提升用户体验、提高效率,成为各个软件厂商在近两年最重要的课题。

在CRM领域,随着这些年随着行业发展,客户数字化经营意识提升,CRM已经从传统客户关系管理软件,进阶为覆盖营销服全客户生命周期的数字化工具,成为支撑企业数字化经营的业务平台。在各个领域内,现阶段依然存在很多由于技术能力受限,导致的使用效率、软件构建效率的问题。

在营销领域,在结合CRM领域内数据生成更符合客户场景和用户画像的营销物料场景下,对于营销文案、营销图片的高质量内容制作,需要很高的专业门槛,同时由于人力资源的限制,也很难构建出面向每个个体不同的千人千面的营销内容;

在销售领域,如何根据过往的结构化数据(例如订单、回款等单据)、以及非结构化数据(销售记录、跟进动态、邮件等),形成更有价值的客户/商机跟进周报,也一直是有着巨大挑战的课题;对于业界BANT、C139等最佳实践业务模型,很难通过CRM平台进行产品化落地,如何给销售人员提供面向每个客户的个性化跟进动作,是让CRM从管理工具上升为销售赋能工具的必要条件;

在服务领域,客服每天面临大量的客户咨询,传统客服机器人所能提供的自动化应答极为有限,知识检索的准确性与质量也一直是该领域的巨大痛点,如何充分利用企业内知识资产,赋能与提升客服场景的效率与服务质量,更加快速准确解决客户问题,从而提升客户满意度,也是该领域一直存在的挑战;

在面向经营管理的场景,作为公司决策者,如何在上千张报表里,找到想要的经营数据,并且做出洞察与分析,也是个巨大的挑战。通常的模式下往往需要专职数据分析师来出数、汇总、分析给到企业决策者,整个链条的效率必然不高。

作为新一代基于PaaS的CRM产品,我们提供给企业管理员与IT团队丰富的定制开发能力,如何在现有基础上,进一步提升开发效率和质量,为企业IT管理员赋能,也是数智化CRM发展的要素之一。

时至今日,生成式AI能力的涌现,对于数字化CRM系统提供了智能化的技术基础。利用大模型的内容生成能力、推理与规划能力,借助基于语义匹配的向量化搜索技术,极有希望在营销服的场景下,借助以上新技术来大幅提升产品能力,让营销物料生成更为便捷,让销售的业务模型成为实际可落地的产品,让服务效率大幅提升,知识库召回内容更为准确,让IT管理员的开发效率与质量再上一个台阶。

作为国内领先CRM头部厂商,我们认为这是对于CRM产品数智化发展的重要机会点。

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