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」。
题图及未标明来源的图片均来自 Pixabay
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