聊天和自然语言处理等人工智能技术促进了企业与客户互动方式的不断发展。它为公司提供了通过越来越多的渠道与客户互动、收集和汇总数据的潜力，从而更深入地了解客户。然而，这项技术对客户和员工的体验有什么价值？
顾客的胃口如何？
在SugarCRM和Flamingo的最新调查中，四分之三的受访者表示喜欢使用聊天机器人，认为聊天机器人可以改善在线体验。语音技术与CRM的交叉应用潜力巨大，Siri、Alexa等语音激活助手为这一切铺平了道路。人们正在以甚至几年前都无法想象的方式与这些设备进行交互，每个连接都变成了一个数据点。这将对客户参与度和CRM的基础产生很大的影响。
但是人工智能需要增值。
机器学习只有在有利于改善客户体验和员工工作方式时才有用。例如，如果客户想执行一项简单的任务，如检查订单状态，则通常不需要手册来传输该信息。这就是人工智能技术应该发挥作用的地方——自动化不需要人工。
由于高达98%的客户交互都是简单的查询，因此导航器对于扩大和简化参与度非常有价值。你不想对答案感到高兴；你只是想要答案。这就是AI的价值：不用普通人学习的能力。
面向消费者的企业通常会引入这项技术，比如RBS的聊天机器人“Luvo”或O2的Aura，可以解决基本的客户问题；因此，有可能减少对尽可能多的客户服务员工的需求。甚至更复杂的行业也在尝试AI与英国初创公司Habito合作，为客户提供世界上第一台抵押贷款咨询聊天机器人，这打破了通常被认为是漫长的过程。
然而，聊天机器人有局限性，因为它们没有理解复杂问题或情绪信号(如情绪)的能力。在这里，员工仍然需要维护客户关系，避免让客户感到沮丧——或者让他们把业务转移到其他地方。
平心而论，到目前为止，围绕AI最大的噪音一直是AI在客服中的作用。然而，营销也有令人兴奋的潜力，尤其是在分析客户数据和基于数据优化销售和营销策略方面。而且大多数营销人员都对AI持乐观态度。EMarketer的研究发现，75%的营销人员对在营销和销售中加入AI充满信心。
质量数据管理对提升人工智能的意义非常重要
人工智能、机器学习和预测技术都依赖于它们正在解释和学习的数据集的质量。这项技术的整体目的是研究数据的行为模式，并构建我们可以从中学习和做出预测的算法，从而提高效率并减少手动过程。
最终目的是减少对机器编程所需的投资和资源——这被合理地称为机器学习。客户关系管理系统可能是该系统的核心，它可以从丰富可靠的数据中获得洞察力和宝贵的经验教训。
随着CRM系统越来越善于利用大量数据，利用机器学习算法更快地生成意见，它们将使每个用户更好地了解每个客户，更有效地预测和预测客户需求。
收集各种非结构化数据，包括社交媒体帖子、电子邮件和呼叫中心记录，并将这些行为数据与交易数据相结合，CRM系统将能够提供关于客户偏好的更深入的见解，从而加深客户关系。特别是，社交数据可以帮助组织更全面地向客户学习并与之互动。
我们已经看到，随着去年Sugar Hint的推出，这已经成为现实。它可以帮助营销人员从姓名和电子邮件地址中收集大量关于企业和个人的关系信息。它消除了大量手动研究和数据输入的需要，并从广泛的社交数据源收集客户信息，因此用户可以快速有效地了解更多关于其潜在客户的信息，以建立富有成效的关系。
虽然聊天机器人是AI在行动中的第一个明显表现，但下一步是关系智能等创新。它们将彻底改变我们与客户互动的方式——告诉我们一些我们还不知道的事情，否则需要几个小时才能手动找到。通过人工智能，企业将能够获得关于最佳行动、优先事项和可能结果的明智建议，并利用这种洞察力产生真正的共鸣营销。通过将人工智能与客户关系管理相结合，我们所有的互动都将变得更加有意义和有效。
