今年 5 月《哈佛商业评论》的一篇文章讲了这样一个故事:
Asaf Jacobi,一个哈雷·戴维森摩托车的代理经销商,本来他的生意非常惨淡,每个星期只能卖出 1-2 辆车。有一天他遇到了人工智能公司 Adgorithms 的朋友 Or Shani,朋友给他推荐了自家的人工智能营销平台 Albert。
Albert 能够在 Facebook、Google 这些线上渠道和平台上,为商家自动评估和优化营销推广活动的效果。Asaf Jacobi 使用 Albert 的第一个周末,卖出 15 辆摩托车,第三个月,他获得的潜在客户数量上涨了 2930%,其中一半人有强烈的购买倾向。
(哈雷·戴维森摩托车)
Albert 是怎么做到的?
Albert 把历史 CRM 数据和营收数据相结合,再将信息细分到不同的客户群。它将所搜集到的信息重新分析后,再把宏观的客户种类进一步细分成微观的客户种类(micro-segments),使用数千个变量进行组合,对微观客户种类进行测试分析,从而确定不同种类的人群,应该如何转化为潜在客户。
哈佛商业评论的文章中说:
人一次能处理的关键词顶多几百个,还要做到把结果有效、准确地运用到营销渠道上,难度很高。而 AI 在一分钟可以处理数百万次的互动,几十万个关键词,硅片上一秒钟可以发生大量的测试与运算,得出最优化的结果。
文章还举了一个例子,Albert 还计算出摩托车的广告文案,使用 “call” 比 “buy” 的效果要好上 447%,因此 Albert 会立刻将投放在 Google 等平台的广告文案进行修改。而这些本来是销售和营销人员的工作。
工业时代和信息时代的一大特点,就是一切标准化、流程化,不仅是体力劳动如此,脑力劳动也同样被卷入这场洪流。
在摩尔定律下的信息时代,计算机是比人力更低成本的资源。因此,AI 替代大脑去完成那些可以被标准化、流程化的脑力劳动,也是不可阻挡的趋势。
对于销售和营销人员,CRM 是日常工作中不可获取的工具。CRM 是较早能够运用人工智能,并且快速得到应用效果的场景。
(CRM 链接的数据庞大,图片来自:blogs.plymouth.ac.uk)
CRM,又称客户关系管理,作为一种客户信息管理系统,它通过将客户、市场等多渠道的信息进行管理、分析和处理,为企业处理客户关系提供参考。
汇集了大量客户和销售数据的 CRM 产品,本身就是一个商业大数据集合。人工智能作为数据驱动的技术,通过数据挖掘和学习客户的消费行为、销售人员使用传统 CRM 的行为习惯,能够为企业提供销售预测和建议,寻找更优质的潜在客户,实现个性化的营销。
比如我们邮箱中每天收到的营销邮件,绝大部分都是群发,有些则是系统按照年龄、收入、历史消费行为等进行粗略的人群分类,总之同一个人群分类收到的邮件都是同样的内容。
如果要实现针对每一个客户进行超个性化订制和营销,则需要销售人员进行大量的人工操作来单发邮件。当然这些营销邮件的内容也会根据收件人的背景信息、消费水平、购买习惯等等进行撰写编辑,但这大多是基于历史数据和销售人员的经验进行推断。人类所能考虑的变量不多,但 AI 能够不知疲倦地考虑无数多的变量,因此人类的操作与 AI 比起来,是相当粗糙的。
AI 在 CRM 中的运用,能减少销售营销工作中碰运气的成分。收集和分析大量的数据,同时进行深度学习,然后将分析结果运用到操作中,最终达到提升回报率的效果,这是人工智能的优势。
因此,人工智能与 CRM 的结合,能够让人们将耗时耗力的录入数据、人群调研及分析等工作,全都交给 AI 完成。一些销售人员为主要员工的企业,就能够尽可能地少雇佣相关人员,降低人力成本。
从去年开始,人工智能在 CRM 领域也有不少动态:
2016 年 10 月,Salesforce 发布 CRM 全方位 AI 平台 “爱因斯坦” ;
2017 年 3 月,百会(Zoho)发布第四代 CRM 产品,融合了数据挖掘和机器学习技术;
2017 年 3 月,AppDynamiccs 的首席数据科学家赵宇辰加盟销售易
随着 AI 逐渐进入我们的生活,或许在将来,不仅邮箱收到的营销邮件是 AI 发来的「私人订制」,连接到的营销电话,也是由 AI 加上语音技术提供的「私人客服」。
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