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一位女士在商店内购物

技术趋势

CRM 技术趋势

了解 AI、机器学习等新技术如何重塑 CRM 与客户体验。

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助力客户体验转型的新技术

以产品和价格为唯一竞争手段的时代已成历史。如今，业务运营以客户为导向，而你为客户提供的体验将决定品牌的成败。当下的首席营销官以及数字化、销售和服务领域的领导者必须持续保持盈利性增长，随着客户接触点的增加而扩大运营规模，并且从日益复杂且相互割裂的数据中获取清晰的洞察。

那么，如何才能打造出吸引潜在客户、打动现有客户并让所有人不断回头光顾的体验？让我们一起看看下面这些利用客户体验 (CX) 和 CRM 技术（如 AI、增强现实 (AR) 与虚拟现实 (VR) 以及物联网 (IoT)）革新客户体验的技术趋势。

AI 在 CRM 领域的应用：借助 AI 将数据转化为价值

客户和市场数据量正呈爆炸式增长，数据从比以往更多的渠道和来源涌入 CRM 系统。然而，人类根本无法跟上这一增长步伐，至少在不借助 AI 和机器学习技术的情况下难以做到。这些技术能够理解和利用大数据，并以我们无法企及的方式从中学习。

工作流中的 AI 智能副驾就是一个典型的例子。嵌入式智能副驾可以汇总客户历史记录与互动情况，准备会议纪要，起草销售或服务跟进方案，并提出下一步行动建议。所有这些操作都在团队使用的工具中完成，这使得团队的工作重心从整理背景信息转移到推进对话本身。

客户服务领域不断变化的趋势

智能自动化结合人工智能和机器人流程自动化 (RPA)，对 CRM 产生深远影响。借助智能自动化，机器人不仅能够自动执行耗时的手动任务，还可以自动执行更复杂的流程，如客户细分、预测销售线索评分和销售预测。

例如，线索评分通常基于销售人员直觉和经验的猜测。借助人工智能，机器学习算法可以研究海量数据集，了解如何赢得和失去交易，识别模式，并识别客户旅程中的触发因素。然后，该算法可以自动将其学习应用于整个销售管道，并根据事实（而非本能）对每个线索进行评分。

通过自动化关键的 CRM 流程，销售、服务和营销团队可以腾出时间专注于更有价值的活动，例如满足客户需求并改善他们的体验。此外，自动化还能帮助你扩大网络范围，通过购买之旅建立更多关系，识别交叉销售和升级销售机会，并增加整体收入。

智能 CRM 自动化

实现关键 CRM 流程自动化后，销售、服务及营销团队就能够腾出时间，专注于更有价值的活动，例如满足客户需求和提升客户体验。自动化还能帮助你拓宽业务网络，让你有机会在客户购买之旅中建立更多业务关系，识别交叉销售和追加销售机会，并增加整体营收。

举例来说，过去企业多依赖销售人员的直觉和经验判断给销售线索打分。如今借助 AI，机器学习算法可以研究海量数据集，理解交易成败的内在逻辑，识别模式，并发现客户之旅中的关键触发因素。然后，算法可将其学习成果自动应用于整个销售管道，基于事实（而非直觉）对每个销售线索进行评分。

通过实施自主工作流，CRM 系统现在能够协调从销售线索分配和审批到续约和工单解决的端到端流程序列。当信号发生变化时，工作流会自适应调整：分配正确的负责人、规划步骤并更新记录，全程无需人工交接。

超个性化

传统的个性化策略包括在主题行中使用客户的名字，或向所有标记有相同买家角色的人群发送特别优惠。超个性化则会考虑更多数据维度，不仅包括客户画像和交易记录，还涵盖线上行为、社交媒体发帖、对话风格、过往购买行为的时间与情境、设备类型乃至 GPS 数据。

借助这类大数据以及 AI，企业可以更准确地解读客户意图，捕捉细微信号，并提供高度定制化的客户体验。通过超个性化，企业能够展示精心挑选的产品，并自动大规模地为客户提供量身定制的服务、促销活动、内容和推荐。

CRM 聊天机器人

如今，多模态客户交互能够推动以自然且越来越接近人类的方式融合语音、聊天和图片的对话流。聊天机器人不仅能比人工客服更快地帮客户找到基础问题的答案，还可以作为虚拟助手，服务于使用 CRM 系统的销售人员、营销人员和客服代表，让他们的工作更轻松、更高效。

统一的对话式 AI 层可以同时支持面向客户的交互和内部智能副驾。如何实现？同一个对话层可以赋能 CRM 工作区中的智能副驾。也就是说，用于解读语言、理解意图、处理上下文并为客户检索信息的对话引擎，同样也能：

为销售人员总结客户互动情况
为客服代表草拟回复或建议
在 CRM 系统内部生成洞察或下一步行动方案
帮助营销人员策划营销活动

因此，企业无需构建两套不同的系统分别用于客户聊天机器人和内部 AI 助手。相反，他们可以使用统一的对话引擎来降低复杂性，并提升嵌入式 AI 在各个团队和工作流中的价值。

AI 驱动的客户分析

企业所认为的客户需求与客户真实的需求之间常常存在错位。AI 驱动的 CRM 分析可以解决这一问题。具体而言，它能够分析来自多个数据源的海量数据，包括客户互动、内部系统与运营、产品使用情况以及第三方和外部数据，从而挖掘出原本难以发现的客户洞察。AI 可以研究并分析成千上万甚至数百万的客户，精准识别客户的需求、偏好和兴趣。此外，AI 增强的分析功能还能帮助面向客户的团队实时交付客户真正想要的产品、服务、内容和体验。

嵌入式 AI 与预测性互动进一步扩展了这些功能。分析不再是静态的报告，而是转化为早期信号，例如倾向性、情绪、使用情况变化以及整体账户健康状况，这些信号可以为自主工作流提供依据。团队无需等到丢单或工单升级后再被动应对，而是能够更早介入，提供有针对性的优惠、信息或解决方案。

AI 客户分析还能显著提升销售预测的准确性，增强行为与情绪分析，预测潜在的客户流失与留存问题，并助力开展一对一营销活动。

沉浸式客户体验

富有远见的企业借助 AR 和 VR 等沉浸式技术以及低成本硬件，得以提升营销、销售、电子商务和客户服务水平，从而在整个客户之旅中打造令人愉悦且与众不同的体验。例如，企业可以帮助客户使用 AR 技术扫描出现故障的产品，或者邀请潜在客户参与 VR 演示，沉浸式探索工厂或建筑设计方案等完整场景。

虚拟现实 (VR)

VR 让用户能够进入由计算机生成的环境并与之交互。沉浸式 VR 体验通过头戴设备、智能手机、手持控制器乃至全屋装置来提供。

VR 应用示例包括：

施工现场实地导览：向投资者展示建筑竣工后的样子。
房产导览：提供更优质的买家体验、加快销售速度并服务海外客户。

增强现实 (AR)

AR 则是在现有环境上叠加数字内容。基于 AR 的客户体验可以通过智能眼镜、智能手机上的 AR 应用或专用屏幕来提供。

AR 应用示例包括：

增强购物体验，消费者可以将手机对准产品，获取更多信息，还可以使用设备上的摄像头虚拟试穿服装和配饰。
使用智能镜子向顾客呈现他们身穿服装时的 360 度全方位形象，并排比较不同服装，更改尺码或颜色，获取搭配建议，还可以在社交媒体上征求朋友的意见。

VR 和 AR 在客户服务领域的应用

企业已将 AR 和 VR 的应用范围从营销、销售和电商领域拓展到了客户服务领域，例如：

AR：客户可以将手机对准损坏的产品，获取关于零部件的更多信息，向客服人员解释复杂问题，或查看相关的故障排除建议。
VR：客户可以查看损坏产品的 3D 模型，并按照分步指导完成维修或安装设置。

随着多模态交互的发展，这些对话式和可视化界面现在可以直接与 CRM 共享上下文信息，这意味着 AR 和 VR 活动不再孤立运行。相反，客户采用 AR 和 VR 技术查看的内容、试用的商品以及排查的问题，会自动为后续的销售、服务或营销环节提供指引，无需任何人手动重新录入详细信息。

物联网 (IoT)

为了强化服务运营，许多企业如今都在使用物联网技术，即能够实时发送自身运行状态信息的互联产品。嵌入式 AI 通过发现潜在问题的早期迹象、推荐合适的维护时机，甚至草拟客户通知，将这些实时信号转化为有用的指导建议。当需要人工介入时，AI 会将工单连同整理好的所有相关信息一并移交给客服代表。这种主动干预的方法有助于更快速地解决问题，提升客户体验，同时让支持团队和技术人员的工作更轻松、高效。这无疑是一个双赢的局面。

物联网在客户服务与现场服务领域的应用

在接入物联网之前，客户只能尽力向客服代表描述问题，客服代表会尝试解决，如若无法解决，便会派技术人员上门。如今，通过将物联网设备的数据流接入 CRM 系统，CRM 系统能够自动创建服务工单、订购零部件并安排现场服务技术人员。更重要的是，服务部门可以监控产品数据，检测性能下降的迹象，并在客户甚至尚未察觉问题之前就查明故障原因。

物联网在营销与销售领域的应用

在营销与销售领域，流入 CRM 系统的传感器数据可以让你了解客户使用产品的具体方式、时间和场景。基于预测性的使用情况，系统可以生成下一步最佳行动建议，通过自主工作流触发从补货提醒到基于价值的优惠信息等各类操作。借助物联网数据，销售与营销人员能够更深入地了解客户的需求、偏好与行为，并提供让客户感到被重视和被理解的良好体验。

移动 CRM

移动 CRM 是支持销售、服务及营销团队随时随地访问核心工具的应用，十年来一直稳居主流 CRM 技术之列。但这一趋势并未成为过往。随着远程办公和弹性工作时间的普及，移动端的使用率也持续攀升。这意味着企业需要为员工提供直观的 CRM 应用，尽可能提升他们的工作效率。如今，移动智能副驾可以为现场团队提供快速简报，通过语音记录笔记，总结过往互动情况，并安排后续跟进事宜，从而减少客户拜访间隙的行政事务处理时间。