机器学习：通向智能CRM的量子飞跃

机器学习：通向智能CRM的量子飞跃

尽管您的CRM系统可能满足您所有的客户关系管理需求，但您可能会很高兴知道机器学习如何为CRM解决方案增加支持。如果您希望改善总体客户参与度，那么必须了解CRM和机器学习如何为您的业务带来催化变化。

什么是机器学习？

机器学习很像（AI）或人工智能，它可以帮助计算机或机器学习而无需显式编程。它的数据分析方法使分析模型的建立自动化。该技术使机器可以在使用历史数据集进行编程后执行新任务。它分析了过去的购买模式，并有助于预测买方未来的决定性行动。

人工智能（AI）和机器学习在企业技术领域中获得牵引力

学习/编程方法在机器学习中是如此复杂，以至于它可以从大量数据中找出隐藏的见解。例如，如果您想从消费者收到的一些反馈中找出基本的情绪，则可以使用智能的机器学习工具来理解和过滤所需的数据。机器学习可以大致分为监督学习，无监督学习和强化学习，其中每种应用在不同数据集下都是有益的。

机器学习可用于解决各种业务复杂性，通过预测分析提高业务效率，改善客户细分并简化耗时的文档编制流程。它还有助于销售预测和简化营销活动。

尽管有很多关于机器学习作为改变游戏规则的技术而流行的说法，但实际上，它可能需要一些时间才能用于日常业务中。另一方面，机器学习和人工智能（AI）正在悄悄地革新客户服务行业。这些不断发展和微调，以帮助企业维持更牢固的客户关系。

机器学习可以通过以下方式为CRM系统注入更多价值：

预测分析

CRM系统仅专注于过去的数据，并为您提供有关客户数据模式的见解。鉴于机器学习在不断发展，并为您的CRM软件增加了价值。它会自动解释过去的互动，并就如何加强客户参与度以获得更好的结果提出建议。对于每天面对大量客户和交易的电子商务公司来说，这是非常有利的。

揭开“为什么”的神秘面纱

尽管CRM使您可以在一处查看所有客户数据，但是它无法解释客户与组织之间发生的交互类型。例如，如果CRM系统将某个客户标记为“有风险的客户”，则您对此不甚了解。您需要花费时间找出“风险客户”建议背后的确切原因。而机器学习使系统可以自己学习此类建议背后的原因。自我学习的进步使系统能够揭开“为什么”的神秘面纱，并发现每个建议背后的原因。

鼓励一致使用非结构化数据

销售人员无法记下可能在营销团队中受益的笔记（在这些会议室中创建）。CRM仅允许您查看其中的数据，而机器学习可自动执行流程并简化代表的工作。它通过定性数据（例如会议记录，电子邮件，反馈或响应模板等）优化和标记非结构化数据，并提高其价值。此类非结构化数据与捕获的CRM数据的结合使用非常重要，并且成为提高生产率的绝佳工具。

机器学习提供了将典型的CRM系统转换为智能的预测分析系统的机会，从而帮助您了解客户。

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