人工智能和机器学习现在很容易采用，并且人们也知道可以使现在执行的许多重复性任务和过程实现自动化。在人工智能技术的帮助下，销售经理还可以关注利润以产生更好的结果。无数的新方法和软件工具证明了这一点。
现在是改变的时候了。从本质上讲，自从上世纪90年代末引入市场以来，客户关系管理(CRM)并没有改变，它要求最终用户登录到他们正在使用的应用程序中，人工创建和管理软件中的任务(日志呼叫、电子邮件、创建提醒、将线索下移等)。这是繁琐、耗时和多余的，现在是人工智能发挥作用的时候了。
- 根据Gartner公司的调查，42%的客户关系管理(CRM)软件未使用。
- 根据Forrester公司的调查，47%的客户关系管理(CRM)项目失败。
- 根据CSO Insights公司的调查，73%的销售人员不相信客户关系管理(CRM)可以提高他们的生产力。
大量投资就可以做到吗?
很多企业花费大量费用试图使客户关系管理(CRM)正常运行，但事实并非如此。人们确实知道，通过使用人工智能或机器学习技术，客户关系管理(CRM)总体上得到了改善。使用这些算法中的统计方法、数学和概率，这些客户关系管理(CRM)中的技术可以帮助完成许多任务。客户关系管理(CRM)中采用人工智能的软件的一些示例：
- 提高销售团队的生产力：利用机器从过去的销售数据中获得新的见解，减少人工分析并节省宝贵的时间。
- 出色的营销支持：人工智能可以评估以前的价格信息，例如折扣、促销和销售历史，以计算产品的价格弹性，从而可以优化价格。
- 客户保留：人工智能可以分析先前的销售数据，这些数据显示了客户离开的时间和原因。现在可以看到潜在客户流失的预警信号。
- 模式识别：人工智能软件现在可以基于某些数据点分析企业最有价值的客户，然后将其与潜在的新客户进行比较，并预测新客户的价值。这还允许销售经理根据客户价值更适当地重新分配资源。
人工智能和机器学习现在很容易获得，并且人们知道它可以用于使人类现在执行的许多重复性任务和流程实现自动化。但是，人工智能无法处理复杂的决策任务。要完成完整的销售流程，需要由机器人组成的完整团队共同努力。例如，人为因素是销售流程的关键组成部分，并且是永远无法编程的东西。从本质上讲，解决客户的业务挑战比将数据输入到客户关系管理(CRM)系统中更加令人满意。
此外，人工智能本身不足以实现或完成销售。这肯定是一个机器和人类协作的努力，以成功地完成整个过程。然而，在人工智能的帮助下，销售经理现在可以高效地工作，专注于企业利润，以产生更好的结果。持续使用这个人工智能软件和帮助分析将优化平台和过程。
人工智能不再是科幻小说中的技术
许多企业正试图通过添加人工智能驱动的“销售助理”来修复客户关系管理(CRM)，这些工具位于客户关系管理(CRM)之上，旨在帮助销售代表提高效率。然而，这种方法存在缺陷，因为助理使用人工智能来对客户关系管理(CRM)中不完整的数据做出决策。
尽管如此，在信用到期的地方提供信用，有些公司会完全重新考虑该方法，从头开始构建一个人工智能驱动的平台。这类平台的一个例子是Spiro，它开创了一种叫做主动关系管理的新方法。主动关系管理建立在人工智能引擎上，将客户关系管理(CRM)、销售支持、报告和呼叫/文本整合到一个平台中。
这个由人工智能驱动的单一销售平台的价值在于：
- 自动从电子邮件、短信和电话中收集数据，使销售团队有更多时间进行销售。
- 通过自动提醒可以在平台内完成后续活动，帮助销售人员接触到更多潜在客户。
- 使领导层更好地了解管道，从而推动更好的管理和收益。
简而言之，主动式客户关系管理技术通过连接到企业的电子邮件、内置电话系统以及连接到企业拥有的任何数据源或目录的方式起作用。使用人工智能，该平台可以收集所有这些信息并从中学习。如前所述，它使用自然语言处理来读取和分析电子邮件文本，以了解销售过程中发生的情况。通过此平台进行的呼叫将被自动记录，然后转录并从这些呼叫中提取意图，并确保捕获了这些重要任务。这样一来，该平台就可以从任何企业资源计划(ERP)、营销软件或其他数据源中提取信息，以确保全面了解潜在客户的发展情况。
基于这些信息，该技术使用机器学习来相对于这些记录来预测企业的销售团队应该做什么，以及他们何时应该这样做。因此，它会主动提醒他们，而无需任何人工数据输入。这样的结果是销售主管获得了令人难以置信的大量数据，这些数据涉及销售团队的活动，他们的活动是什么，正在进行的通话以及这些成功的电话销售案例，在哪里销售渠道较强，或者在哪里销售渠道较弱。这些信息都与主动关系管理平台中的内置分析工具结合在一起，使销售经理能够进行实时调整。
接下来是什么?
知道对可用技术利用机器的了解之后，这是销售行业的主要变革者。从本质上讲，企业可以利用机器助手准确、轻松地处理日常的任务，从安排会议、跟进任务、通过聊天机器人回答客户的询问等，同时提供实时预测模型，以便随时做出决策和调整。
随着时间的推移，这些工具和过程只会不断完善。当软件可以访问更多数据时，它将能够为决策提供更多的见解。最终，该软件将能够在不需要人为干预的情况下，根据阈值或分数水平做出其中一些决定。在这一级别使用技术可以实现更快的交易和最佳的客户体验。给员工额外的时间可以让他们完成更高级或更重要的任务，从而大大提高生产率。
