尽管我们依然对营销的本质是技术还是艺术争论不休，尽管我们仍然对大数据以及所谓的“数字化决策”怀有戒心，但是我们对CRM的热情依然不减。在“营销即价值交换”的共识下，客户关系管理是数字营销的起点和终点，也是粉丝经济、体验经济等“新经济”的战略支点和实现平台。上世纪80年代初，由Oracle、Siebel 带领的软件公司开创了CRM行业，把电讯科技带入了传统销售。90年代末，在1999年第一次将CRM带入了云，用户通过浏览器即可使用。Crowd Companies创始人、数字营销专家Jeremiah Owyang把这一类CRM称为“你爸爸时代的CRM”。他认为Social CRM才是社交媒体和移动互联时代管理客户关系的正确方式。但是，CRM专家Paul Greenberg却并不认可Social CRM的说法。他认为在互联网时代，作为沟通媒介和新经济载体的社交媒体（social）已经不需要再被刻意强调了。当年贝恩咨询的三位大牛 Darrell Rigby、Frederick F. Reichheld和Phil Schefter在《哈佛商业评论》提出的“CRM四大风险”现在依然是困扰大多数企业的泥潭：★在没有搞清楚目标受众之前就部署CRM；★在内部流程没有理顺之前就推行CRM；★CRM功能越多就越有效；★用刻意和讨好的方式接近消费者。但CRM和Social CRM面临的困境不仅是战略上的，更是技术上的。我们必须承认，在中国无论是CRM还是Social CRM，都会面临这样尴尬的提问：这个系统能接入微信吗？能监测天猫京东的顾客行为吗？更尴尬的提问是：你这个系统能在手机上看到客户在用什么APP吗？在中国没有用邮件，这个系统能支持微信吗？受限于API或者缺少有效的DMP支持的CRM，尽管得到了CIO的亲睐，却并不能让CMO和CEO买账。这是大多数很牛的国际大牌CRM系统在中国水土不服的主要原因。再强大的功能只是依靠邮件作为客户沟通方式也是“然并卵”，再完美的系统如何不能在手机上运行也只能“呵呵”了，“一直在路上”的销售大爷们谁会搭理你呢？近5年，国内新型CRM涌现，在“吸收”国外同行先进经验的基础上加入了本地化的功能。我们可以简单对比一下中美CRM行业以及技术趋势，从技术的角度分析我们到底需要什么样的CRM。云端上的CRM1999年将CRM以SaaS、云服务的形式推出后，在美国使用CRM的公司中，以“云”作为服务的百分比在过去15年内由零上涨到了47%。在中国，以云服务部署的CRM才刚刚起步。CRM的传统用户是具有巨大销售团队的大型企业，对企业软件的理解比较守旧，不愿意把公司的信息存在云上。提到“云”，公司担心的是数据安全性和应用的可靠性，再有就是对云效应的理解尚待清晰。让我们看看“数据放云上不安全”的观念。“数据放云上不安全”是个严重误区。以CRM行业为例，销售数据需要存储在数据库里，而数据库需要部署在服务器上。“云”是指服务器将部署在CRM提供方的数据中心，而非公司内部的机房的服务器上。而云服务商的前提，就是用更加专业的技术手段确保自己公司的信誉，即确保云数据平台的数据存储正常，尤其不会故意泄露，因为一旦他们服务的一家客户数据出现安全性问题，所有客户都有理由质疑云服务商的信誉，这将直接影响云服务商的商业生命。RelateIQ高级工程师，ChromeExtension项目负责人汪科道认为，除了安全、可靠性之外，“云”和传统的本地部署相比，还有一系列其他优势。首先，云的成本低。公司不需要雇佣三个全职的IT人员管理专门购买的服务器，而只需要和其他用户分摊IT成本和服务器成本。其次，云能快速更新迭代。云计算，使CRM提供商能轻松地更新代码。最后，云能使公司IT架构更加标准化。云服务使用常用的HTTP协议和用户沟通。这使得公司的IT部门能利用标准的手段来维护、加密或拓展CRM服务的功能。开放和整合的CRM在美国，企业软件各个环节已经有较成熟的应用出现，诸如售前自动化市场营销软件（比如Pardot和 Hubspot），售后用户服务软件（比如 和 Zendesk），还有监测社交网络用户反馈的软件（比如ExactTarget和Radian6）。这些软件都有导入、导出数据的API端口，有清晰易懂的API开发者文档。企业只需投入一个程序员的部分时间，就能将这些上下游软件串联起来，真正达到市场营销、销售、守候服务的流程自动化。构建一个这样一个生态链，也需要企业软件的心态调整。以CRM举例，软件提供商要能以“开放平台”的定位，提供API端口，让第三方应用能轻易地导入、导出数据，使数据能自动一条龙式地穿梭于广告点击、销售接洽、合同签订、履约以及售后服务。在国内，我们期待更多做CRM上、下游的软件出现，提供优秀的API接口，让第三方软件容易地导入、导出数据，从而帮助用户企业对市场的反应更加敏捷。优化业务流程的CRM在业务流程中，CRM应该与销售人员常用的通讯方式进行结合。在美国，邮件和电话是重要的沟通方式。CRM需要减少销售人员的手动数据输入，让CRM里记录订单信息变得更加便捷高效，因而更加乐于主动使用CRM系统。在一个销售离职时，完善的CRM信息能够让接班人“不掉链子”，把握充分的历史信息继续服务客户。这样，订单纪录也自然完善，而公司知识管理的数据基础也得以保障。以美国新一代CRM软件RelateIQ为例，第三方应用能够把用户邮件导入CRM系统。RelateIQ利用先进的邮件抓取后台将用户邮件实时地导入，将邮件历史呈现在每个线索、机会页面。销售A甚至可以看到销售B和客户的联系历史。更为重要的是，CRM作为优化流程和提高沟通成本的解决方案，降低撞单的可能性，使多个销售间的合作更加协调。虽然国内销售主要联系方式与美国不同，而且流行的QQ和微信对第三方下载发送有限制，但是CRM与短信，电话，邮件结合的机会依然存在。智能的CRMCRM系统自动导入了用户的联系历史之后，能够在这海量的数据上进行分析挖掘。通过对关键字的提取，可以预测出销售流程所在的阶段，提高数据的完整度。更进一步，随着自然语言分析技术的进步，我们可以判断出客户文字中流露的情绪，进一步预测这个线索成功拿下的概率。例如RelateIQ的“数据分析”应用从技术上提供了主动分析和提醒功能。销售人员每周可以通过这一功能把客户进行排序，按联系生疏的程度逐一跟进接洽。另一应用是根据邮件自动生成的提醒。例如：根据邮件的发送、接收实际情况，RelateIQ会向用户推荐：“客户A的邮件已经收到第三天了，考虑回信吗？”自然语义识别，在特定的场景中也有用武之地。例如，如果邮件中含有问题，RelateIQ会自动将问题抽取出来，并生成推荐，提醒用户回答邮件中的问题。对销售部门来讲，很重要的工作是预测销售业绩。CRM是个数据库，记载了大量的销售记录。类似通讯纪录的数据分析，基于销售历史数据的分析来进行挖掘，预测，推荐，也有巨大的机会。最简单的方法，就是根据历史销售数据，预测出在某个阶段的机会，有多少成交的概率；以此线性回归，预测销售业绩。再深一步，可以根据销售对象的属性特征，诸如潜在客户的行业、人数、市场情况等信息等等，对公司进行需求分析及分类。再为各个类别的业务机会进行预测，能够获取更精准的预测。要进一步提升预测精度，有必要对每一销售过程数据进行分析，这包括联系纪录、内容、内外场景等等。神经网络这两年突飞猛进的发展，使自然语言分析有突破性进展的可能。这对CRM行业的智能化影响也会是巨大的。美国Everstring公司的产品声称通过分析互联网上数万个数据源，来预测某个公司最终购买某个产品的可能性。经过实战考验，Everstring的评分系统被证明是能提高销售成功率的。公司在最近得到了硅谷顶级风投1200万美金的A轮融资。跨屏和体验为先的CRMCRM从电脑到了手机，将来会进入手表和眼镜等可穿戴设备。在这个过程中，应用变得无处不在，并且能够在关键的时刻推送相关的信息。于此同时，用户的交互时间会缩短，从手机交互的以分钟为单位，到手表交互的以秒为单位，用户使用率会变高，及时相关的推送消息变得更重要。近五年，Chrome Extension（Chrome浏览器插件）以一种全新的形式为用户提供了CRM信息。在用户不用切换页面的情况下，就能完成CRM的操作。RelateIQ Chrome Extension的负责人汪科道说，RelateIQChrome Chrome Extension的简化操作为销售人员节省的时间，每天可以达到数个小时。另外，由于Chrome Extension的简易操作，使得销售人员更愿意向CRM里记载信息，使得CRM信息完整度提高。在企业管理应用软件面市的早期，市场对企业软件普遍感到陌生。软件开发商为了推广产品，说服CIO是软件公司的首要目标，由此导致软件公司急于取悦CIO，难免忽略了产品的真正意义－提升最终用户的体验。随着CRM软件的普及，企业管理者愈发意识到，如果选择的软件是销售人员不愿意用、不愿输入数据的，CRM软件对公司就没有价值，而企业花费巨资引入的CRM最终就如同虚设。前端销售人员作为最终用户，对CRM软件的话语权越来越大，他们的需求是CRM发挥效力的关键所在，值得企业管理者、CIO们更加关注。企业软件行业对用户需求的逐渐觉醒，也使得软件开发商更加关注用户体验：前端销售人员愿意接受并使用，销售团队就愿意接受，公司的IT部门也就更容易接受，并最终主持或促成公司的软件采购决策。Slack是美国最近一年出现的企业聊天软件，以风卷残云之势获得市场接纳，侵吞着同行的市场份额，使Hipchat等市场老兵输的落花流水。如今硅谷的新公司都以用Slack为时髦的标志。可怕的是，Slack进军市场基本没有用到销售人员，也就根本不用说服IT人员。Slack用心做了些取悦最终用户的功能，例如在应用加载、用户等待时显示一个笑话。同时有机器人（slackbot）观察常见问答，时不时地回答用户的常见问题。从体验开始，以体验结束。点击阅读原文了解更多详情e行网(exingwang)　
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Bot 崛起：你的企业需要考虑这11个重要问题
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Bot 产业大爆发的时机几近成熟。基础技术已经准备好，产业巨兽正在喷火，用户要求更好的体验，企业们都在寻求优化财政状况的新方法。你准备好了吗？
很多企业都会用机器人来降低客服成本，并提升对顾客请求的响应。虽然现有大部分的机器人并不具备真正的智能，但在人工智能（AI）和机器学习的帮助下，这一情况正在快速改变。亚马逊、Facebook、谷歌、微软等产业巨头都已加入了这股 Bot 热潮。「你现在可以给你的 Bot 加上人工智能、机器学习和技术资源，而不需要有技术堆栈之外的部分。」托管分析解决方案提供商 Ugam Solution 的市场调研部技术创新主管 Felix Rios 在某采访中说道，「（同时），我们的社会整体正逐渐接受与机器对话这个概念，而且我们也越来越喜欢在打电话的同时聊天。总而言之，看起来 Bot 产业大爆发的时机已经成熟。 」
那么，机器人产业的增长到底对你的企业意味着什么呢？
机器人正越来越多地被用于自动化任务、加速搜索、以及与人类进行对话。当然也有巨大的失败的情况，比如微软的 Twitter Bot，而且以后也很可能会有更多这样的「高调的」失败案例。即使如此，由于现代聊天机器人（chatbot）的接口都是用自然语言处理（NLP）设计的，所以用户能享受到比以往更快捷和更自然的用户体验。「直到几年前，我们完成任务的方式还是用鼠标指指点点，或者在菜单中搜寻要如何将我们的意图表达给系统，」语音接口研发公司 Voxable 的工程师兼联合创始人 Matt Buck 说道。「告诉计算机你想做什么，有时最简单的方法就是用自然语言。」
大多数自然语言处理系统仍需要很多改进才能真正实现，这就是机器学习和开发者的聪明才智的用武之地。鉴于 NLP 还不够完美，所以企业组织还需要认识到 Bot 实现上的限制。
不能对机器人模仿人类沟通的能力抱有盲目的信心。机器人毕竟很难理解语言的细微差别和语境，也很难理解人类在特定刺激下的情感反应。「我们对人工智能的定义分为三个阶段，」Pricewaterhouse Coopers (PwC) 公司首席技术专家 Anand Rao 在一次采访中说，「 辅助智能、增强智能和自主智能。今天很多企业或消费应用所采用的绝大多数都是辅助智能。 它们只起到了帮助常规任务自动完成的作用，并没有从根本上定义我们完成这些任务的方式。」
虽然还有很多需要学习的，但 Bot 确实在快速进化中。那么应该如何做好迎接 Bot 纪元的准备呢，下面列出了11个需要考虑的问题。
包括 Bot 在内的任何新技术的使用最好都从一个试点产品开始，然后再进行测试、改良、论证，最终才是扩展更广泛的应用。考虑到 Bot 各种非常广泛的潜在应用，企业最好要能认识到 Bot 对自身意味着什么。做到这一点不仅需要找到 Bot 可能的应用领域，还要做好潜在风险收益评估。「当新事物出现时，比如互联网和手机这样的，明智的企业会坐下来制定出一个策略。因此企业现在就需要想出自己的机器人策略，」Bot 平台供应商 Kore 的 CEO Raj Koneru 在采访中说道。「我需要考虑我的 Bot 策略能带来什么样的生产力提升，从而带来收益增长并降低成本。」
培养情绪机器智能
如果聊天机器人不能真正感知到人类情绪，它们就无法与人类在同等水平上交流。类似地，如果一个聊天机器人无法即时检测到我们的情感，它就不能据此适应人类的行为。初代 Siri 就是一个典型。Imperson为电影《疯狂动物城》的家庭放映推广而开发的 Facebook &Messenger Bot 则是另一个例子。这个 Bot 在电影放映周活跃在它的 Facebook 页面上，负责即时回应各种问题。但它对本文作者的问题的回答却是完全不相关的。
真正的智能会区分不同的品牌，所以要小心那些没头脑的 Bot 了。
时刻关注你的品牌形象
品牌形象无论何时都很重要。然而，有些企业把客户服务相关任务自动化时，忽略了那些达不到顾客期待水平的聊天机器人可能引起的负面效应。「当新接口出现时，新市场和中介机构就会随之出现，企业需要转变模式，让它们的品牌形象从这些接口中恰到好处地浮现出来，」科幻原型设计公司 SciFutures 的合伙人及 CTO Scott Susskind 说，「通常有与公众直接打交道人员的公司会不得不的询问是否存在能够概括他们的品牌和沟通方式的人工智能。」
用户产生内容营销软件供应商 BazaarVoice 的内容完整及商业观察副总监 Jennifer Griffin 对聊天机器人的人际沟通能力持怀疑态度。她在一次采访中表示，如果执行得不好，它们会严重损害用户体验。
考虑生态系统
大多数 Bot 专注于完成特定任务。有限的工作范围能让辅助人工智能很好的执行单一功能或狭窄的功能集合，而且还能发展出可能对其它 Bot 及流程编排层有用的深度领域知识。某些未来学家和技术专家预言未来会出现比现有的功能更强大的虚拟个人助手。SciFutures 的未来学家及 CEO Ari Popper 在一次访问中说道：「起初，个人助理具备处理日程、交通及天气这样日常事务的功能。随着算法的改进，再加上我们会给它们读取生物反馈和生物统计信息的权限，个人助理会更关注我们的情绪、情感，并且提供积极建议，比如我们应该读什么书、看什么节目以及与谁交往。」
目标定位，重复性任务
定位目标顾客群以及选出其中的领头者需要很多手动工作，而这些工作交给 Bot 完成会更快捷高效。比如说， Voxable 开发了一个绘画接口，让销售人员可以获取他们的目标领先者的信息。「我们正在替代传统的搜索方式——通过谷歌搜索或使用 CRM（客户关系管理）工具手动完成的方式。」Voxable 的 Matt Buck说，「用 Bot 而不是用新工具或者 GUI 的优势在于你可以要求它做某事。」
扩展企业应用的功能
扩展企业应用的功能通常需要很多开发工作。商业软件公司 Unit4 声称他们找到了一种新方法：可使用用自然语言接口和 Bot 来简化日常办公任务，比如时间表、开支报表和旅行计划。Unit4 的全球技术创新总监及首席工程师 Claus Jepsen 说道：「企业资源计划（ERP）系统很庞大，它是一个需花费很长时间去扩展的大型结构。加入了 Bot ，我们就能用自然语言能力创造出新的特征功能，而不需要把它内建到应用中。事实上，它们有自己的生命周期。」
Bot 平台供应商 Kore 让企业可将聊天机器人加进 ERP、CRM、供应链和其它企业应用中。它同时具备一个能让用户给 Bot 发送邮件或文本的自然语言接口。人们可以通过 Facebook Messenger、Slack、HipChat 等这些消息应用访问这个 Bot 。还有相应的软件开发工具包（SDK），让网页和手机应用开发者可将 Bot 放入他们的应用中。
快速商业运作促使企业把更多任务和进程自动化，包括某些形式的决策。目前的自动决策普遍是基于一定规则的。不过随着 Bot 智能化程度的提高，这个基础会发生转变。人工智能平台供应商 Nara Logics CTO 及联合创始人Nathan Wilson说：「 Bot 一个尤其强大的应用领域将会是帮助自动化和支持企业决策。这是因为企业通常都有非常先进和定义清晰的工作流程，还有加入自动化辅助以获得更高准确度、安全和速度的财政激励。」
重新思考搜索
很多人对搜索又爱又恨。有时它能提供给你有用的信息，但有时搜索结果却是完全无关的。关键词和关键短语有一定局限性，因此现在人们推测搜索引擎用了推荐机制（但有时用得并不好）。「传统的『索引和搜寻法』已经到达极限了。这些方法擅长返回一长串搜索结果，但在整合信息方面的表现却非常糟糕。」 风险聚焦人工智能和大数据公司 OutsideIQ 的 CEO 及创始人 Dan Adamson 说。「我们的 Bot 经过了训练，能够像调查者或研究者一样思考和行动，它们可以识别出非常耗时且手动搜寻代价高昂的关系和风险。」
Stationfy 也用 Bot 进行搜索。它的自然语言接口能跟用户进行一对一交谈，能谈论他们最喜爱的运动、生活时间和热点新闻。无需再用搜索引擎和标签，Stationfy 的 Bot 可以快速为你找到昨晚比赛中的最佳瞬间。与它类似的还有一家内容探索平台 Outbrain，它的 Bot 具备推荐引擎内核，能让用户搜寻到感兴趣的内容。该公司目前正和 CNN 着手扩展 beta 开发，后面将是试点测试。
聊天机器人可以用作定性研究的可用的调查引擎，因为如果设计合理，它们就能进行智能管理，并且从参与者的智能手机使用情况、位置和时间这些信息中提取出背景相关的调查问题。Ugam 的 Felix Rios 说：「传统市场调研要花费很长时间，而且经常被放弃。而 Bot 则能够整天管理调查问题，依据的是参与者的位置以及他或她在用手机做什么。」当她离开一家商店或餐馆时， Bot 也可以提醒她分享体验反馈。
从中获取的行为数据是非常有价值的。企业可以利用它更好地理解用户们的行为模式，以在自动化和个性化的基础上改善他们的顾客享受到的服务体验。
并非所有 Bot 都是面向顾客的。它们中很多都是在幕后运行，提升网络安全。还有其它一些被用到了流线型商业运作中。集成式「平台即服务（PaaS）」公司 Built.io 就为自己打造了一个管理办公室工作环境的 Bot 。Built.io 的科技福音（technology evangelism ）及合伙人主管Kurt Collins说：「我们成功从办公室制冷和制暖费用里节省了每人几万美元的开支。」
把 Bot 看作是另一种渠道
软件和应用探索门户 Softonic 为给用户提供另一项可选择的用户体验而开发了一个 Bot 。「尽管我们正在打造的 Bot 可帮助发现游戏和应用，但它们并没有取代其它方法。」Softonic 产品副总监 Gino Micacchi 说，「它们只不过是跟用户交互并帮助他们实现目标的另一种方法。」
本文选自：Information Week，作者：Lisa Morgan；机器之心编译
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