聊天機器人和自然語言處理（NLP）等AI技術推動著企業與客戶互動的方式不斷發展。它為公司提供了通過越來越多的渠道與客戶互動，收集和匯總數據的潛力，從而可以更深入地了解客戶。但是，這項技術對客戶和員工的經驗有何價值？

客戶的胃口是什么？

在SugarCRM和Flamingo 的最新調查中，四分之三的受訪者表示，他們很喜歡使用聊天機器人，并認為聊天機器人可以改善在線體驗。語音技術和CRM的交叉應用潛力巨大，而Siri和Alexa等語音激活助手則為這一切鋪平了道路。人們正在以甚至幾年前都無法想象的方式與這些設備進行交互，并且每個連接都成為一個數據點。這將對客戶參與度和CRM的基礎產生巨大影響。

但是人工智能需要增加價值

機器學習只有在有益于改善客戶體驗并改善員工工作方式時才有用。例如，如果客戶想要執行簡單的任務，例如檢查訂單狀態，那么通常對于此信息的傳遞而言，人工并不是必需的。這就是AI技術應該發揮作用的地方–自動化不需要人類的工作。

由于多達98％的客戶互動都是某種簡單的查詢，因此漫游器對于擴展和簡化參與度具有巨大的價值。您不想對答案感到高興；你只想要答案。那就是AI的價值：無需普通人就能學習的能力。

面向消費者的企業通常會推出這項技術，例如RBS的聊天機器人“ Luvo”或O2的Aura，它們能夠解決基本的客戶問題；因此有可能減少對盡可能多的客戶服務員工的需求。甚至更復雜的行業也正在與英國初創公司Habito一起嘗試AI，為客戶提供世界上第一個抵押咨詢聊天機器人，這打破了通常認為漫長的過程。

但是聊天機器人具有局限性，因為它們沒有能力理解復雜的問題或情緒信號（例如語氣）。在這里，仍然需要員工，以保持客戶關系并避免使客戶受挫-或使他們將業務轉移到其他地方。

可以公平地說，迄今為止，圍繞AI的最大雜音一直是AI在客戶服務中所扮演的角色。但是，營銷也具有令人興奮的潛力，尤其是在分析客戶數據以及基于數據優化銷售和營銷策略方面。而且大多數營銷人員對AI持樂觀態度。eMarketer的研究發現，有75％的營銷人員對將AI添加到營銷和銷售工作中充滿信心。

質量數據管理對于推動AI的意義至關重要

人工智能，機器學習和預測技術都取決于他們正在解釋和學習的數據集的質量。這項技術的全部目的是研究數據的行為模式，并構建可從中學習并做出預測的算法，從而提高效率并減少人工流程。

最終目的是減少對機器進行編程所需的投資和資源–有理由將其稱為機器學習。客戶關系管理（CRM）系統可能是此系統的核心，它可以從豐富，可靠的數據中獲得洞察力和寶貴的經驗教訓。

隨著CRM系統越來越善于使用大量數據，并利用機器學習算法更快地生成見解，它們將使每個用戶都能更好地了解每個客戶，并更有效地預測和預測客戶的需求。

收集各種非結構化數據，包括社交媒體帖子，電子郵件和呼叫中心記錄，并將此行為數據與交易數據相結合，CRM系統將能夠提供有關客戶偏好的更深刻見解，從而加深客戶關系。尤其是社交數據可以幫助組織更全面地向客戶學習并與之互動。

我們已經看到，隨著去年Sugar Hint的推出，這已經成為現實。它可以幫助營銷人員從名稱和電子郵件地址中收集有關企業和個人的大量關系情報。它消除了對大量手工研究和數據輸入的需求，并從廣泛的社交數據源中收集了客戶情報，因此用戶可以快速而有效地了解有關其潛在客戶的更多信息，以建立生產性關系。

雖然聊天機器人是AI在行動中的第一個明顯體現，但下一步是關系智能等創新。他們將徹底改變我們與客戶互動的方式-告訴我們一些我們尚不了解的信息，否則將需要數小時才能手動發現。通過AI，企業將能夠獲得有關最佳行動，優先事項和可能結果的明智建議，并利用此見識來產生真正引起共鳴的營銷。通過將AI和CRM結合起來，我們所有的互動將變得更加有意義和有效。