智能化已成为CRM客户的刚需-上海驿氪EZR

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ChatGPT为代表的生成式AI技术，正在成为企业应用数据智能的一个关键里程碑。在CRM领域，企业客户对数据智能的需求与日俱增。

实际上，CRM领域的数据智能不是新话题。在营销、销售、服务等CRM核心环节，如何挖掘数据价值，为企业提供更优决策，最终提升客户满意度，一直是CRM的核心价值。

智能化首先要解决数据的问题，数据的质量、数量和维度是实现何种程度智能化的关键。目前，还有很多数字化转型中的企业，处在没有解决数据采集与治理的阶段，这将直接影响数据智能下一步的实际落地。

如果从CRM本身的发展历程看，其中的智能化能力可以分为以下三个发展阶段。

智能化1.0阶段，以不断升级的BI功能为代表。基于企业在营销、销售、服务等关键环节的数据采集、治理与分析，CRM借助BI工具完成初步的数据分析与洞察。

在智能化1.0阶段，受限于数据质量与智能化能力，企业可以从数据中获得的洞察有限，而且属于事后分析，无法满足更多个性化、预见性的需求。

智能化2.0阶段，以基于用户画像的个性化推荐为代表。随着新零售场景的普及，借助数字化工具，企业与消费者触点的范围和频率都极大提升，海量客户数据的积累成为更精准的用户画像和“千人千面”个性化推荐的基础。

在智能化2.0阶段，企业已经初步运用了一些人工智能技术，可以对客户需求有更深入的一些洞察。但智能化场景依然有限，智能化技术与业务场景的结合还有很大发展空间。

智能化3.0阶段，更普惠的人工智能和机器学习将重塑CRM领域的智能化体验。ChatGPT为代表的生成式AI技术和大模型加速了这一进程。未来，人工智能在CRM领域的应用场景比人们想象的更多，包括但不限于商机线索、潜客挖掘、销售预测、智能客服、数字员工等等。

一个典型的场景就是营销环节中的销售线索打分。过去，打分往往是基于专家经验形成的一套人工设置的权重规则。现在大模型将AI模型开发的门槛降低，机器学习可以基于客户历史数据和特定场景，训练出更精准的打分系统，并与现有的CRM系统和工具平台无缝打通。

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