關于AI人工智能的迅速發展，我們個人從業者更應該不要焦慮，我們應該充分理解業務的營銷場景，跟得上AI能力發展，去思考、學習和交流。本文作者繼上篇文章繼續給大家講解，感興趣的童鞋快來看看吧。

一、接著看場景

上篇我們討論了，客戶交互層和業務運營層已經在發展的AI場景，我們現在聚焦在管理運營層，該層級聚焦了營銷業務運營的結果，狀態，分析監控以及策略優化，這一系列能力的目的其實就是我們經常聽到的一個詞語：數據驅動的業務運營決策。

各級管理者根據管理權限半徑和關注重點，需要關注一些核心的運營指標，客戶及市場大盤，和團隊績能等。這三大類涵蓋了營銷BI的核心數據主題和指標。

這是靜態的分析過程，即是查看，比如查看各級團隊業績及目標的達成，并引入適當的分析，這里面分析是指，比如對某團隊業績完成率排名，趨勢變化，是否在設定的閾值，環比同比等。還有對市場大盤和客戶大盤的剖析，對客戶大盤的深度剖析是營銷業務的特有指標，相對一般的運營監控系統，營銷業務會更加注重客戶各個階段轉化率，各城市/市場和競爭對手的資源情況，比如某房產品中介平臺，各地運營需要定期匯報當地競爭對手的定價，市場活動，客戶挖取情況，某二手車的金融公司也是這樣的情況。公司級的市場分析部門需要匯總各種權威網站發布的市場數據，來綜合形成市場大盤。

這一層的動態過程是指各級管理者看到各種運營數據，并進行進一步歸因分析后，比如看到某區域的客戶新增數大量減少，需要定位問題原因。他需要跳轉頁面進一步下鉆到哪個城市，或者跳轉主題，看該城市的競爭對手是否出了大招，該城市的銷售人力變動，市場政策后，再結合線下的溝通和分析會議，得到真實的下降原因。

進一步是選擇采取策略變化，比如降低產品價格，提升渠道傭金，或者降低城市的去年的銷售預測和目標。在營銷業務里可能涉及的調整有渠道定價，渠道準入政策，客戶分配機制，銷售資源調整，銷售激勵及薪酬政策調整，市場銷售活動，市場政策和定價策略，產品權益政策，會員權益政策，渠道拓展等。

在我們理解AI能力在營銷體系應用一頭霧水時，是否要先思考下，其實對營銷基本的場景還缺乏整體視角，更別提其和AI能力結合了。

在管理運營層的AI能力：

1. 體現在對獲取數據形成洞察的能力，比如上面提到的市場大盤信息，可以使用獲取市場信息的數據爬取和聚集能力，直接形成市場洞察。
2. 在從發現問題到正確歸因的復雜多維度分析，線下線索的多主題，多角度分析過程，可以直接使用歸因模型來支持（專家系統幫你通過多維度數據直接歸因形成洞察）；這樣成熟的歸因模型也可以直接將頁面聚集成主題，讓管理者直接歸因。（某管理者的使用習慣出發，每次看到指標，都要再去點擊其他5，6個其他數據，可以形成個性化數據匯集，直接給管理者匯集這個幾個數據的視圖）。
3. 在行動閉環時，我們發現了某城市數據下降時，打算增加該城市的銷售數量，而該增加多少，增加后對成本，對新增客戶的數量預計會是多少，會不會超過業務指標，專家系統支持我們快速得到變革的預測，而不是僅僅使用A/B測試，提高優化的效率。

再次說明，大家無論全視角思考AI應用時，大概率不是對AI不理解（非專業AI工程師的要求）而是對營銷場景的本身理解和認知不夠。（小珠的營銷系統規劃和設計課程會幫助你具備這樣的分析和理解能力）。

二、業界動態匯集

上面2位大咖的發言就是我想說的，AI在CRM領域的應用，已經有十余年的發展了。營銷自動化，銷售自動化，ABM都是這些領域的典型代表模式。

目前Chat GPT的火爆，使得大家重新審視了AI和CRM結合這個領域。但是這個領域的發展限制大多不是AI技術，而是數據資產底座和營銷場景認知不足。

我們再看看CRM巨頭，SALES FORCE的AICRM,根據Salesforce 在Dreamforce 大會上介紹的Einstein 平臺：Salesforce Einstein 也是 CRM 的唯一一款全面AI 產品。

世界上聰明的 CRM =消費者數據+人工智能 + Salesforce 平臺,

從上述公式看出，數據+AI+CRM平臺是構建AI CRM的核心要素，這類營銷SAAS類的小伙伴可以思考下，國內是否有公司具備數據的底座？（在微軟，甲骨文，salesforce三大巨頭的數據底座之爭中，salesforce尚處于劣勢）。

下面是salesforce對Einstein應用的一些描述：

目前為止，鑒于 AI 的復雜性和高昂費用，只有少數企業才能切實利用這項技術。Salesforce Einstein 將徹底顛覆這一局面?，F在，任何組織中的所有成員都可輕松利用 AI 分析數據、預測和計劃后續步驟，同時自動執行任務和制定決策。憑借 CRM 的全面 AI 產品 Einstein：

• 銷售人員能夠先于顧客了解他們的需求，從而預測潛在業務機會并超出客戶期待
• 服務人員可以預測情況，避免潛在問題發生，提供主動的服務
• 營銷人員可以開展預見性的活動，營造前所未有的個性化客戶體驗
• IT 人員則可以將智能融入每個角落并為員工和客戶創建更加智能的應用程序

微軟作為另一個CRM領域巨頭，我們比較熟悉的Dynamics365，早在2022年6月微軟即推出了Viva Sales的全新銷售人員體驗應用，微軟表示該應用“重新定義賣家體驗并提高生產力”，旨在將其Office和視頻會議程序與客戶關系管理軟件（微軟旗下軟件以及競爭對手的客戶關系管理軟件）連接起來 。

它可以讓客戶管理應用的用戶們同步這些產品與微軟Outlook通訊簿、日歷或Teams會議與聊天系統之間的信息等。Viva Sales還使用人工智能（AI）工具掃描通話以及與客戶的互動，分析客戶情緒，看看哪些行動和營銷材料運作良好，并向銷售代表提供反饋意見。

微軟將其定義為：一款全新的智能化CRM互聯應用，該應用允許銷售代表在Outlook聯系人列表中將某些聯系人標記為客戶，這將使交互功能與客戶管理程序同步。Viva Sales通過日歷連接，查看何時召開客戶會議，并向用戶顯示哪些其他的聯系人或LinkedIn鏈接與他們的客戶相關。在Teams召開的會議中，銷售代表可以查看與客戶相關的所有數據。（這里還是強化數據底座能力，及與Linked in平臺的數據打通，國內saas 小伙伴思考下，國內用脈脈嗎？國人一定不用郵件，那么微軟同產品生的能力在國內就無法徹底施展，國內的生態對標是什么？企業微信嗎？生態是否足夠開放）。

Viva Sales與任何銷售方的CRM軟件合作，實現數據輸入自動化，并為使用Microsoft 365和MicrosoftTeams的銷售方提供AI驅動的智能。（這里與Enistein的差別？歡迎巨頭的前輩們指正。）我想將這個生態定義為：

全新智能化的CRM 互聯應用=生態數據+微軟人工智能+微軟生態產品+ 任何CRM平臺。

近期火爆的Dynamics365Copilot已經植入到微軟office的全家桶，Copilot 用于輔助用戶在 Microsoft 365 應用和服務中生成文檔、電子郵件、演示文稿等，由 OpenAI 的 GPT-4 技術驅動，像一個助手一樣出現在 Microsoft 365 應用的側邊欄，作為一個聊天機器人，讓 Office 用戶可以隨時召喚它，在文檔中生成文本、根據 Word 文檔創建 PowerPoint 演示文稿，甚至幫助使用 Excel 中的數據透視表等功能。銷售，市場，人員已經可以在Copilot的幫助下，撰寫郵件，繪制廣告物料等。

銷售易：本周發布了智能找客戶的應用場景

對于已經掌握了具體客戶畫像的銷售人員，或按照地區、行業劃分銷售組織的企業來說，如何能更加精準找到潛在客戶呢？銷售易發布的智能- 找客戶-能夠解決以上問題。銷售易集成了海量工商數據，在此基礎上提供了強大的標簽引擎提供包含行業、地區、員工數、成立年限、公司類型等10個維度在內的數百個標簽，銷售人員通過標簽篩選，即可快速鎖定某地區某行業的所有客戶，同時支持一鍵轉化為線索/客戶，方便銷售人員快速跟進。

1. 10個維度、數百個客戶標簽，讓篩選更精準！
2. 通過客戶列表查看企業信息，提前洞察，規避風險
3. 一鍵添加線索/聯系人，快速補充目標潛客支持公司名稱、人員姓名檢索，提升打單速度功能還支持檢索公司名稱、人員姓名等，銷售人員可以通過該功能快速找到對應客戶，快速了解企業控股情況、分公司情況等，輔助銷售人員決策，提升打單速度。

這個場景的典型結構=海量工商數據+并已經掌握了客戶畫像（地區/行業）+一鍵查找。

三、數據生態與冰山下

啰嗦一大段，反復強化一個詞：數據底座，沒有數據底座的AI CRM只是個DEMO。

我曾經負責過某互聯網公司數據中臺的搭建，對于數據的基礎工作的難，苦，累深有感觸體會，企業內部想要實現數據運營，基礎層要做個數據的來源統籌，加工，分析，場景化，而且數據中臺的價值在大多數公司都不是一層一層建設的，可以分場景的從數據底層到應用層建設。

所以我們不可能一下子建設好數字化再到智能化系統，可以逐個主題突破，回應上面的在線化，數字化，智能化的系統差別，期望中國市場涌現出可以自信說真正全場景的AI CRM。

對于個人從業者，不要焦慮，一方面對營銷場景又深刻的認知，對基本營銷場景的片面，零散認知，是不足以幫助你完成對AI應用的設計和想象的。

充分理解業務的營銷場景，跟得上AI能力發展，并牢記數字化，智能化的順序，判斷數據底座的充分性，判斷業界數據生態的可能性，任何一點去思考，學習，交流，都好過焦慮，企業應用不可能照搬照抄，從業者也不能急于求成。