CRM中的AI代理：诺言与现实之间

AI在客户关系管理中的发展

客户关系管理中人工智能的景观是一个令人兴奋的变化。尽管许多提供商在CRM地区宣传了AI代理商的革命性可能性，但仔细观察揭示了高空承诺与这些技术的实际绩效之间的差异。在对生成AI系统充满热情的阶段之后，由于无法满足许多初始期望，因此现在已经发生了一定的幻灭。

生成AI解决方案的最初欣喜为更现实的评估提供了空间。现在，众多专家和分析师从根本上质疑当前的生成AI方法是否有可能满足现代公司的复杂要求。希望现在越来越多地针对新一代人工智能：AI代理商。这些高级系统不仅应提供信息和回答问题，而且可以独立做出决策并能够自主管理复杂的任务。

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AI代理：下一阶段的发展

人工智能代理代表了人工智能发展的重要飞跃。与主要针对数据分析和模式识别的常规AI系统相反，AI代理具有独立行动并做出决策的能力。您可以在不干预的情况下执行复杂的任务，并从经验中学习，以不断提高您的绩效。

新一代的AI系统正在经历明确的成熟过程。他们通常是基于基于助手的助手，并逐渐发展为可以做出独立决策的精心策划的自主单位。在开发的第一阶段，他们主要充当处理非结构化数据，对信息进行分类和提取知识的自动化助手，但要遵循严格的工作流程。一个典型的例子将是基于AI的电子邮件分类系统，该系统对消息进行分类，但并未提出自己的答案。

在下一阶段，AI代理人开始做出与上下文相关的决策，但在结构化工作流程中继续进行。您可以比较信息，识别差异并提出采取行动的建议。一个例子是财务中的AI，它可以检查欺诈费用的费用，并标记了异常的进一步审查。

最高水平的开发量可以用工具和护栏来吸引自主代理。这些AI代理不再仅执行任务，而是动态选择正确的工具和工作流以实现目标。一个例子是基于AI的DevOps助手，他认识基础架构问题并独立选择并实施了最佳解决方案。

客户关系管理的潜力

事实证明，客户关系管理（CRM）是AI代理的一个特别有希望的应用领域。尽管进行了渐进式数字化，但营销，销售和客户服务仍然需要大量的人力工作。这正是AI代理人可以通过承担经常累人并容易遇到人类错误的重复任务来发挥自己的优势的地方。

在营销，销售和客户服务中，有许多重复的活动是AI代理商自动化的理想选择。这包括客户数据的输入和更新，电子邮件的跟踪，约会协调以及营销活动的管理。人工智能系统不会疲倦，不要犯粗心的错误，并且可以全天候完成这些任务。

AI在CRM领域的另一个决定性优势是能够自动从大量数据中获得有价值的见解。这些发现可用于设计与客户的个性化互动，从而增强客户忠诚度。鉴于经济活动从生产到服务的不断变化以及密切客户关系的重要性越来越重要，服务部门的压力增加，绩效的增加。人工智能代理商可以通过执行常规任务并为人类员工创造自由来在这里发挥关键作用，然后他们可以专注于更复杂和创造性的客户服务方面。

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来自CRM中AI代理的特定申请示例

客户服务和支持

在客户服务中，AI代理彻底改变了公司与客户互动的方式。现代AI客户服务代理商远远超出了简单的聊天机器人的技能，并且可以承担各种复杂的任务。您可以代表用户采取行动，例如更新客户数据，编辑报销甚至更改密码。通过分析客户互动和偏好，您可以提供个性化的产品建议，从而增加销售的可能性。他们诊断和解决复杂的技术支持问题的能力特别令人印象深刻，这减少了对人类干预的需求，并且响应时间减少了。

成功使用AI在客户服务中的一个具体示例为阳光车辆提供了租赁汽车服务的领先提供商。该公司面临着有效的挑战，并面临着越来越多的客户查询。通过使用AI解决方案，Sunny Cars能够优化其服务流程并显着改善客户体验。 AI支持使员工能够更快地对客户查询做出反应，并更有效地解决复杂的问题。

销售和潜在客户管理

在销售区域，AI代理可以支持和优化整个销售流程。他们分析客户数据，确定潜在潜在客户并根据其得出结论的可能性将其优先级。通过对潜在客户的自动评估，销售员工可以将时间和资源集中在最有希望的联系人上。

销售中AI的一个特别有价值的领域是领导培养。在该领域提供出色服务的公司产生的愿意增加50％，成本降低了33％。 AI代理可以自动化，个性化和优化与潜在客户的沟通，并在整个客户旅程中优化承诺。实际上，AI的营销人员中有51％已经用于提高领先地位，转化率增加了63％。

AI代理商（例如对话AI助理地址）通过有关电子邮件和SMS的个性化自然对话进行了领导。这些工具旨在在自动执行重复任务的同时保持人体注意，以便销售团队可以专注于高质量的活动。

营销和活动管理

在营销领域，AI代理可以支持广告系列的计划，实施和分析。您可以分析客户数据以细分目标群体并创建个性化的营销信息。得益于对广告系列绩效的持续监控，您可以实时提供优化建议。

营销领域的高级AI代理的一个例子是Salesforce的广告系列优化器。这可以通过AI自动化整个活动生命周期，以根据公司的业务目标进行分析，生成，个性化和优化营销活动。通过分析客户数据，代理可以创建针对目标组的个人偏好和需求量身定制的个性化内容。

营销中基于AI的个性化使用算法实时分析客户数据并根据此数据播放内容。根据行为，客户的偏好和互动，AI创建了一个单个个人资料，以优化营销活动，例如产品建议，内容调整和有针对性的广告活动。该技术可以跨不同渠道进行个性化地址，并增加了目标组内容的相关性。

数据分析和决策支持

AI代理可以分析大量客户数据并获得宝贵的知识。您可以确定可能无法识别的人类分析师的模式和趋势。这一发现可以帮助公司做出合理的决策并优化其策略。

使用AI进行决策支持的一个例子是领导与机会得分。 AI考虑了人群特征，分析网站上的行为以及与销售的早期互动。同时，她检查了与目标组的联系是否适合 - 例如基于行业，公司规模或职能。此外，如有必要，诸如公司数据库之类的外部资源流入评估。在预测分析的帮助下，创建了动态分数，不仅显示了潜在客户的相关性，而且还显示了机会的结论有多大可能性。评估直接在CRM中自动，连续和实时进行。

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CRM成功AI代理的具体示例

Salesforce Agentforce

借助其代理Force平台，Salesforce在CRM的AI代理领域处于领先地位。该平台使公司能够创建单独调整的自主AI代理，以全天候为员工和客户提供支持。这些代理已完全集成到现有的CRM系统中，可以为不同的角色，行业和应用程序配置。

可用代理包括：

- 服务代理：该代理使用AI来管理整个服务过程，而无需预编程的方案，并确保更有效的客户服务。

- 销售开发代表（SDR）：该代理商与感兴趣的各方全天候互动，回答问题，无效异议并接管会议的时间表。这样，销售员工可以完全专注于维持客户关系。

- 销售教练：为销售团队提供个性化角色 - 玩游戏。基于Salesforce数据和生成AI，销售员工学会了优化特定商店的销售谈判并使不便。

-Merchandiser：电子商务中的商品商品使每日工作从将网站设置为目标和个性化的广告活动，以使产品描述和基于数据。

成功使用Salesforce Agent Force的一个具体示例是Sophie，Sophie是一位自主的AI代理，他在SAKS Fifth Avenue的客户服务中使用。例如，如果客户订购了尺寸错误的毛衣，他可以打电话给Sophie，这会导致他完成整个回报和交换过程。关于索菲（Sophie）的特殊之处在于，它不仅遵循预定义的脚本，而且还可以响应客户的个人需求并灵活地做出反应。

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Microsoft Copilot服务

使用Copilot进行服务，Microsoft为CRM系统中的嵌入式AI代理提供了解决方案。这些代理商使客户服务员工能够直接与客户聊天，并提供基于生成的AI支持内容，他们可以提高其生产率，准确性和客户满意度。

AI代理商为服务员工提供实时说明，以提高性能，并可以将其无缝集成到现有的工作流程中。它们有助于更快的问题解决方案，并且可以嵌入到Salesforce，ServiceNow或Zendesk等各种CRM系统中。

Microsoft Copilot还提供自动对话摘要，使销售员工能够快速为客户呼叫做准备，而无需搜索长电子邮件或会议协议。 AI将所有相关信息汇总给客户，并将其提供给员工。

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Viger CRM与AI代理商

Viger CRM已将AI代理集成到其CRM平台中，以优化客户关系管理的各个方面。这些代理可以总结数据，生成内容并与潜在客户和客户互动。

Viger CRM中的AI代理扩展了现有的LLM模型，并将其引导到特定的流程，这些过程与公司的个人或专业应用程序有用且相关。他们采取措施实现目标，并可以自主处理复杂的任务。

在Viger CRM中使用AI代理的一个例子是铅的自动资格。代理商分析了潜在客户的行为，评估他们购买的意愿并相应地将其优先考虑。这样，销售员工可以将时间和资源集中在最有希望的线索上。

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CRM中AI代理的挑战和限制

尽管AI代理在CRM地区具有巨大的潜力，但在这些技术能够发挥其全部潜力之前，仍然存在许多挑战和限制。

技术挑战

在技​​术上，将AI代理集成到现有的CRM系统中可能是苛刻的，尤其是在较旧的系统时。诸如不兼容的数据格式，过时的API和有限的通信协议等问题可能会延迟或阻碍实施。

AI模型的复杂性和能耗也代表了巨大的挑战。高度发达的AI系统需要巨大的计算能力，这可能会限制其应用程序。此外，生成的CI有时会产生不正确的结果，从而限制了它们的可靠性。

另一个问题是可伸缩性。尽管AI代理在受控环境和特定任务中可以很好地工作，但通常很难在更大，更复杂的场景上扩展它们。如果用户数量或任务的复杂性增加，则该服务可以减少。

道德和数据保护问题

在CRM中使用AI代理也提出了道德问题。人们担心AI算法可能会增加偏见并导致歧视。如果训练数据包含扭曲，它们可以转向AI代理的决策。

数据保护也是一个重要的主题。 AI代理处理大量客户数据，这引发了有关安全性和保护敏感信息的问题。公司必须确保其AI系统符合适用的数据保护法，并尊重客户的隐私。

AI决策的透明度和解释性是另一个关键点。如果AI代理做出自主决定，则可能很难理解和解释决策过程。这可能导致不信任并阻碍对技术的接受。

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索赔与现实之间

CRM中AI代理领域最大的挑战之一是提供商的承诺与系统的实际绩效之间的差距。许多提供者将其AI代理称为革命性解决方案，可以自主掌握复杂的任务。但是，实际上，其中许多系统仍然远离实现这些诺言。

现实检查表明，CRM区域中的大多数AI代理仍处于第一或第二开发水平。您可以在决策中自动化和支持某些任务，但尚无法完全自主行动并解决复杂的问题。

大多数大型提供商目前都依靠预测性AI和预制的AI代理，这些代理商已针对特定任务进行了优化。借助其AgentForce平台，Only Salesforce提供了广泛的机会来创建自己的AI代理，可以适应公司的个人需求。

CRM中AI代理商的未来前景

尽管目前面临挑战和限制，但AI代理商在CRM地区提供了有希望的未来前景。随着技术的持续发展，AI代理人变得越来越强大，并且可以执行日益复杂的任务。

技术开发

人工智能领域的技术发展正在迅速发展。新的算法，改进的计算能力和创新方法将有助于提高AI代理的性能并扩大其应用程序。

一种有前途的方法是不同的AI技术的结合，可以利用每种技术的优势并弥补其弱点。通过集成机器学习，自然语言处理，计算机视觉和其他AI技术，可以开发更强大，更广泛的AI代理。

可以从较少数据中学习的AI代理的发展是另一个重要趋势。这也将使数据有限的较小公司从AI的优势中受益。

新的应用领域

随着技术的进一步发展，CRM地区AI代理的新应用领域也将开放。除了已经建立的领域，例如客户服务，销售和营销，AI代理商还可以在客户关系管理的其他领域中使用。

有希望的应用领域是流失管理，即对客户迁移的预测和预防。 AI代理可以充当“预警系统”，以认识到可能的客户迁移的迹象，并启动相应的措施以保持客户。

可以使用不同渠道和平台的AI代理的开发是另一个重要趋势。这些代理商可以在所有接触点上提供无缝的客户体验，从而增强客户忠诚度。

集成到现有系统中

AI代理在现有的CRM系统和其他公司软件中无缝集成将是成功使用的重要因素。提供商正在努力使其AI解决方案与各种CRM平台兼容，并提供简单的集成选项。

AI代理集成的标准和界面的发展可以帮助克服技术挑战并促进实施。这也将使较小的公司能够从AI的优势中受益，而不必投资大量的技术资源。

AI代理与其他技术（例如机器人过程自动化（RPA）和物联网（IoT））的组合可能会导致更强大，更广泛的解决方案。这些集成的系统不仅可以分析客户数据，还可以监视和控制物理过程。

CRM中AI代理商的未来

AI代理有可能从根本上改变客户关系管理，并帮助公司加强其客户关系并提高效率。尽管目前面临挑战和索赔与现实之间的差距，但仍有有希望的发展表明，未来AI代理商将在CRM地区发挥越来越重要的作用。

但是，在CRM中成功实施AI代理需要一种现实的方法。公司应批判性地质疑提供者的承诺，并将其期望适应技术的实际可能性。您应该从小型，明确的项目开始，并在从经验中学习时逐渐扩大您的AI策略。

最终，CRM中AI代理的成功将取决于他们能够为公司及其客户创造真正的附加值。如果您可以帮助提高客户体验，提高效率并发展新的商机，那么您将成为现代客户关系管理必不可少的一部分。

CRM的未来不是完全自动化和替代人类雇员，而是人类专业知识和人工智能的智能结合。 AI代理人将通过执行常规任务并提供宝贵知识来支持和补充人类员工。这样，员工可以专注于需要人类关系管理的各个方面，这些方面需要人类的能力，例如同理心，创造力和战略思维。

在一个客户关系变得越来越重要的世界中，竞争客户的关注和忠诚度变得越来越密集，AI代理可能会成为决定性的竞争优势。设法利用这项技术的潜力并成功地将其整合到CRM策略中的公司将能够为客户提供更好的体验并建立长期，有利可图的关系。

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