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近段時間以來，GhatGPT的各種培訓(xùn)、應(yīng)用推出與迭代、預(yù)測不斷等，讓許多行業(yè)的打工人也陷入了焦慮，但銷售自動化對于AI技術(shù)的應(yīng)用不是從今天開始，我們也不必太過于焦慮。本文作者從自身經(jīng)驗出發(fā)，帶你一起審視AI CRM。

寫在前面

近期，各種GhatGPT的培訓(xùn)，預(yù)測，大佬發(fā)言，應(yīng)用體驗，恍惚間制造焦慮的一波，焦慮中的又一波。

B2B領(lǐng)域從來不該是個節(jié)奏，營銷自動化，銷售自動化對于AI技術(shù)的應(yīng)用不是從今天開始，從業(yè)者也不該如此焦慮。

讓我們穩(wěn)穩(wěn)的，思考，體會，在小珠有限的認(rèn)知下，拋磚引玉，審視AI CRM。

一、應(yīng)用系統(tǒng)的三個階段

每年做部門規(guī)劃時（向上畫餅）都會提到這三個階段：在線化，數(shù)字化，智能化。我們可以從系統(tǒng)能力，應(yīng)用體驗和數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值3個方面來對比下。

在線化：

將業(yè)務(wù)規(guī)則，流程，業(yè)務(wù)信息，經(jīng)過系統(tǒng)性的整理和分析后，在系統(tǒng)中進(jìn)行運行，存儲，完成業(yè)務(wù)流程運轉(zhuǎn)和企業(yè)經(jīng)營運營信息的保護(hù)和保存。這是個不可逾越的階段，后續(xù)的數(shù)字化，智能化都是以數(shù)字和信息資產(chǎn)來驅(qū)動的。我們必須將業(yè)務(wù)過程對象化，并且定義嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)狀態(tài)，IT的世界以0/1為基礎(chǔ)，計算機(jī)可以進(jìn)行高效的計算和處理，但是不能產(chǎn)生“無明確“規(guī)則的運行。

在具體操作和執(zhí)行層面，產(chǎn)品經(jīng)理描述業(yè)務(wù)需求不明確，或者分析人員抱怨抽離不出出來需要的數(shù)據(jù)維度，都是沒有進(jìn)行合理的業(yè)務(wù)過程和對象抽象，比如我們在業(yè)務(wù)中描述客戶，在系統(tǒng)語言中就是業(yè)務(wù)對象，如何設(shè)計具體的字段聚合起來描述對象，客戶名稱，ID , 客戶性別，客戶分類，客戶狀態(tài)等。這些字段（數(shù)據(jù)）的結(jié)構(gòu)設(shè)計和抽象是必須建立在對客戶這個業(yè)務(wù)對象的深入理解，及對其管理過程，分析訴求的前提下。

再往上躍遷即是對象和對象間的關(guān)系，流程和流程的交叉交互。有時候我們抱怨對接的業(yè)務(wù)人員不懂系統(tǒng)或者提不好需求，大體核心原因是無法將一個業(yè)務(wù)過程結(jié)構(gòu)化下來。

傳統(tǒng)企業(yè)在上系統(tǒng)的時候，還沒有涉及業(yè)務(wù)優(yōu)化，在抽離和架構(gòu)業(yè)務(wù)過程就成了攔路虎?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)大體不存在這個過程是因為，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)天然在線，很多業(yè)務(wù)對象生來就是結(jié)構(gòu)化的。

在線化狀態(tài)的系統(tǒng)能幫企業(yè)將核心業(yè)務(wù)過程和對象以數(shù)據(jù)的形式存儲和保護(hù)起來。數(shù)據(jù)梳理，業(yè)務(wù)規(guī)模能被進(jìn)一步的統(tǒng)計展示，我知道企業(yè)有多少客戶，都是什么地區(qū)，他們做業(yè)務(wù)的基本情況是，我這個大客戶的聯(lián)系人是誰？今年特價審批是多少個，總共發(fā)放的優(yōu)惠款項是多少。一句話，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)基本的流程，數(shù)據(jù)統(tǒng)計，信息存儲，固定分析和指標(biāo)。

體感是業(yè)務(wù)都跑到線上了，不用逐級遞送審批，在新開城市，業(yè)務(wù)流程完全可以通過系統(tǒng)快速鋪開，核心業(yè)務(wù)運營數(shù)量和規(guī)模也透明了，核心業(yè)務(wù)對象作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)都保存了下來。

數(shù)字化：

業(yè)務(wù)過程和核心的業(yè)務(wù)對象都以數(shù)據(jù)集合的形態(tài)存在，并不斷積累運營數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能力如果也足夠支持非核心結(jié)構(gòu)的業(yè)務(wù)調(diào)整（如變化組織結(jié)構(gòu)，增加業(yè)務(wù)類型，增加流程分支，迭代運行指標(biāo)，變化權(quán)限層級）這些調(diào)整和規(guī)則升級大多由業(yè)務(wù)運營及管理人員提出。

在這個過程中，當(dāng)企業(yè)是多個業(yè)務(wù)條線，遇到反復(fù)建設(shè)本質(zhì)相關(guān)的系統(tǒng)能力就產(chǎn)生了中臺的建設(shè)訴求，中臺的本質(zhì)是抽象數(shù)據(jù)處理，功能本質(zhì)，分析技術(shù)同一性能復(fù)用和場景分化的關(guān)系。

某一段業(yè)務(wù)過程的在線化完成成熟，抽象和架構(gòu)合理，數(shù)據(jù)安全可信，如實反映了業(yè)務(wù)運營的情況，最容易理解的例子就是，業(yè)務(wù)人員和管理者發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中各種指標(biāo)，報表都非?？煽?，如實反映業(yè)務(wù)運營的情況，業(yè)務(wù)運營原來花最多的時間是提各種需求（上面的組織調(diào)整，增加類型等）變成了花最多時間來使用系統(tǒng)里各級運營數(shù)據(jù)和指標(biāo)，特別是高層，通過指標(biāo)帶來的洞察，去調(diào)整經(jīng)營策略，去迭代流程和策略。

在具體作業(yè)層面，銷售可以每天按照作業(yè)工作臺的提升，去開會，去盤點客戶，根據(jù)自己制定或者系統(tǒng)個人指標(biāo)提升的健康度，去調(diào)整，我要打電話還是要發(fā)消息給客戶，快到月底了，我要提醒客戶一個優(yōu)惠券要過期了，可以使用下單了，這樣我的業(yè)務(wù)完成率可以趕上北方區(qū)的平均水平。

數(shù)字化系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)不僅僅被保存下來，而是能以業(yè)務(wù)運營積累下的分析方法和經(jīng)驗，通過數(shù)據(jù)直接或者間接給出的分析結(jié)果，得到業(yè)務(wù)的洞察幫助業(yè)務(wù)用戶提出調(diào)整的策略，一句話，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)運營和作業(yè)提效。

智能化：

自實現(xiàn)了數(shù)字化能力后，系統(tǒng)也逐步掌握了數(shù)字化運營，數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)智慧和“動作/規(guī)則/流程/”因和“結(jié)果/效率/質(zhì)量”果的關(guān)系，并且不斷提煉這個關(guān)系，使得自己更加聰明，也更加會學(xué)習(xí)。

智能化體系中，不僅僅業(yè)務(wù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)頭腦中掌握的核心策略，還能自己發(fā)現(xiàn)甚至幫助業(yè)務(wù)提煉通過人的計算能力，收集能力，分析能力，作業(yè)能力無法實現(xiàn)的策略提煉。比如，智能分析系統(tǒng)中，當(dāng)管理者看到某區(qū)域的業(yè)績下降異常時，之前他需要一層層下鉆，或者分析更多相關(guān)數(shù)據(jù)，排查，對比后，找到原因，而智能分析系統(tǒng)，能直接告訴他最可能的原因和洞察。當(dāng)他把調(diào)整策略制定后，系統(tǒng)也可以掩飾通過已有數(shù)據(jù)和趨勢，調(diào)整價格后推演的下季度業(yè)績。

在作業(yè)層面，系統(tǒng)更加聰明地幫助銷售收集，定制客戶信息，給出行動建議，如果行動是發(fā)郵寄/信息給聯(lián)系人，可以幫助他完成內(nèi)容編制。之前需要該銷售不停的google /百度/聯(lián)絡(luò)或詢問大客戶的情況，根據(jù)經(jīng)驗分析我是否要上門拜訪了。

在智能化系統(tǒng)中，作業(yè)人員更加聰明或者直接產(chǎn)出了交互內(nèi)容和洞察，管理運營人員大大減少分析和時間和提升業(yè)務(wù)分析的效果。他們的工作重心應(yīng)該集中在如何和自己的AI協(xié)同，訓(xùn)練AI和自己形成互補，比如管理人員更好更多的和BI助手溝通，電銷Leader 把合適的話單給到外呼機(jī)器人，客戶管理者及時評價機(jī)器人的服務(wù)效果，大客戶銷售給AI做到客戶信息洞察打分。研發(fā)和產(chǎn)品要持續(xù)做場景提煉，結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)處理。

這三個層次建設(shè)的節(jié)奏不是全部業(yè)務(wù)范疇的齊頭并進(jìn)，而是場景獨立成長和突破。

二、營銷場景與AI能力的火花

小珠不是技術(shù)專家，是個學(xué)自動化技術(shù)出身的營銷數(shù)字化人，畢業(yè)設(shè)計做過模式識別幫助醫(yī)生診斷的項目，控制領(lǐng)域中也經(jīng)常接觸仿真，控制的專題。作為外行，淺嘗一下，歡迎批評指正。

我們一起樸素地理解下AI – artificial intelligence 人工智能，機(jī)器人，計算機(jī)算法算力實現(xiàn)人的能力。人有哪些能力？聽，看，聞，觸摸，思考，行動，走，跑，跳，畫，說等。總體可以歸納為識別-思考-輸出（行動）。

再看下標(biāo)準(zhǔn)的定義：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究，開發(fā)用于模擬，延伸和擴(kuò)展人的智能理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。在這個概念下我們再體會下剛剛提到的數(shù)字化系統(tǒng)和智能系統(tǒng)的差別。

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。這些領(lǐng)域和上面的聽，看，思考，行動等諸多能力對應(yīng)。

近些年來，我們在企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)營銷體系里遇到的相關(guān)技術(shù)主要表述為語言識別，圖像識別，自然語言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。

這些能力具體表現(xiàn)為：

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心能力之一，它使得計算機(jī)可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式來自主地改進(jìn)和優(yōu)化算法，從而實現(xiàn)更加準(zhǔn)確和高效的任務(wù)處理。

自然語言處理是指計算機(jī)對自然語言進(jìn)行理解、分析和生成的能力，包括語音識別、語義理解、機(jī)器翻譯等。

計算機(jī)視覺是指計算機(jī)通過圖像和視頻等視覺信息進(jìn)行理解和分析的能力，包括圖像識別、目標(biāo)檢測、人臉識別等。

我們再回歸到營銷場景本身：因為行業(yè)不同營銷的場景千差萬別，這里小珠繪制了一個大C業(yè)務(wù)的基本場景，比較符合在線教育，房產(chǎn)，保險，金融等業(yè)務(wù)形態(tài)。

大部分產(chǎn)品和項目人員，可能無法繪制業(yè)務(wù)總圖，這樣在梳理，結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)時就非常零散，點狀，塊狀，不具備抽象的前提，也無法系統(tǒng)性規(guī)劃和設(shè)計，這里小珠采用的是“客戶生命周期分析法“和”應(yīng)用系統(tǒng)分層法“在小珠的“營銷系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計”課程中有詳細(xì)介紹“。需要晉級高級產(chǎn)品經(jīng)理和整體架構(gòu)項目的同學(xué)可以學(xué)習(xí)交流。

簡單介紹下這個場景的背景：一個在線教育的行業(yè)，客戶可能通過各種如何學(xué)英語的內(nèi)容, 廣告等，注冊了app， 或者參加各種初級客戶的直播，傳播，試聽課程，變成了公司的熱線索（有可以再觸達(dá)的可能，明確意向，交互活躍區(qū)別于冷線索）；通過電銷的聯(lián)絡(luò)，介紹，邀請到去試聽課程，完成了解課程階段的推進(jìn)，這里通用的客戶生命周期就是“了解你”到“好感你”的轉(zhuǎn)化，而在這個業(yè)態(tài)下特有的場景就是試聽，在房產(chǎn)行業(yè)，可能就是到現(xiàn)場看房了。

接下來，銷售對客戶進(jìn)行1v1的轉(zhuǎn)化，介紹課程，介紹價格，在節(jié)奏上去“逼定成交”等。完成客戶好感到購買你的轉(zhuǎn)化；同時后端銷售在成交后促進(jìn)客戶去使用權(quán)益，解決客戶使用的問題，提供好的學(xué)習(xí)方法，核心目的促進(jìn)其續(xù)費，完成認(rèn)可你的過程，如果服務(wù)口碑良好，客戶甚至愿意介紹推薦自己的朋友購買課程。在社會化廣義銷售策略下，有些家長甚至愿意專注于傭金獲取，這時候我們要對其推薦能力進(jìn)行賦能，并幫助家長以“成長里程”的方法將學(xué)習(xí)效果外化，達(dá)到傳播和獲客的目的。

三、營銷數(shù)字化全場景 （大C類）

請讀者耐心花點時間去理解本圖，比如各層級的劃分等等，也可以去映射你所熟悉的行業(yè)的營銷場景，更歡迎與我們溝通探討。

上圖哪個場景或者領(lǐng)域已經(jīng)被AI 賦能甚至改變了？我曾經(jīng)試圖在上面的模塊標(biāo)記，發(fā)現(xiàn)5成的場景已經(jīng)被影響，一方面因為圖片篇幅有限，無法細(xì)分場景，一方面從底層能力看：內(nèi)容產(chǎn)生，分析預(yù)測，客戶和市場洞察，機(jī)器人流程自動化，情緒意圖洞察的應(yīng)用演化十分豐富，涉及交互層，運營層和管理層的方方面面。

營銷數(shù)字化全場景

（粉色場景/粉色職能/紅色能力及應(yīng)用為AI應(yīng)用相對成熟）

我們逐層分析下：

客戶交互層：客戶交互層的營銷數(shù)字化改造的主旨是全視角，全生命周期，個性化體驗。其中個性化體驗是我們理解的重點，傳統(tǒng)的經(jīng)典營銷理論教我們用市場和客戶細(xì)分，選擇目標(biāo)定位，根據(jù)這個定位來完成渠道/定價/推廣/客戶的策略。在算法算力大大增強的今天，業(yè)界先實現(xiàn)了，投放精準(zhǔn)，千人千面的內(nèi)容以獲取流量和線索已經(jīng)相對成熟，而交互領(lǐng)域的在技術(shù)發(fā)展到AI時代，各種個性化的內(nèi)容傳播會不僅僅發(fā)生在投放階段（潛在-線索）階段，商機(jī)階段中哪些根據(jù)客戶洞察分辨出的客戶會在某次促銷活動中被投放了她感興趣的，反復(fù)觀看的某幻妝品的廣告。

1）我們可以看到在營銷矩陣這些非人員傳遞，而由在線工具傳遞的場景里，因AI強大的篩選匹配內(nèi)容，客戶洞察及內(nèi)容生成的能力，基本都被改變了。

2）電銷，客服，運營職能在該樣例行業(yè)（大C在線教育）明顯的AI應(yīng)用就是智能機(jī)器人，機(jī)器人外呼，機(jī)器人客服，機(jī)器人社區(qū)運營等，實現(xiàn)了流程自動化，同時在語音語義識別，自然語言分析的能力，不僅可以替代人員與客戶進(jìn)行語言，文字的溝通，同時還可以通過情緒，語言，辨識客戶意圖，預(yù)判客戶情緒，并提煉客戶標(biāo)簽，豐富我們對客戶的認(rèn)知。

在客服回答客戶的疑問，能夠快速辨識客戶的疑問，給出合理的回答， 并調(diào)用客戶信息集合生成的洞察，提供給適合客服了解問題的洞察，比如，客戶曾經(jīng)購買了什么，那么問題大概率來自這類產(chǎn)品，客戶曾經(jīng)問了什么，去利用這些信息給到咨詢客戶好的體驗。

這本質(zhì)效果和一個合格的電銷人員，和客戶聊完后要把客戶跟進(jìn)記錄添加系統(tǒng)一樣，當(dāng)AI 足夠聰明時，效果要遠(yuǎn)好于人員作業(yè)。

3）在2）的意味上銷售職能目前還需要在客戶后期轉(zhuǎn)化保留人為的溝通（本樣例中），而很多AI對銷售的賦能體現(xiàn)在業(yè)務(wù)運營層。

業(yè)務(wù)運營層：這層講營銷要素，人，客，產(chǎn)品，內(nèi)容的運營維度，這里特意強化廣義的內(nèi)容，因為AI在交互層的落腳點，主要是各種個性化，智能內(nèi)容的傳播。

本圖的紅色部分都是AI 應(yīng)用的場景和部分。

客戶部分：對運營層的架構(gòu)一般從客戶信息的獲取，聚合，加工使用維度+客戶資源的管理維度2個層面展開。在信息加工維度我們在潛在客戶階段的以各種設(shè)備號，基本注冊ID為CDP主數(shù)據(jù)聚集客戶標(biāo)簽和客戶初級信息，并根據(jù)以往線索的質(zhì)量來優(yōu)化線索分層的邏輯，并實現(xiàn)精準(zhǔn)的投放策略，這是相對成熟的營銷自動化的部分，使用大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)提高投放的效果。

在線索及客戶不斷轉(zhuǎn)化的后期，可以不斷的優(yōu)化CDP的ID（如電話號碼，身份證）等，來聚合和信息，進(jìn)行標(biāo)簽化和畫像的繪制。（畫像的繪制要看使用的場景，具體對信息聚合，主數(shù)據(jù)，客戶標(biāo)簽畫像的產(chǎn)品體系和業(yè)務(wù)理解可以參考小珠的“營銷系統(tǒng)規(guī)劃課程”- 客戶畫像和標(biāo)簽體系；

我們在線索的質(zhì)量上進(jìn)行打分和分類，會支持各種場景，比如公?？蛻舴謱?，讓好的線索不要沉淀，也可以更近銷售成交特點推薦給適合他/她的線索。

在客戶轉(zhuǎn)化的諸多場景下，對客戶的洞察會不斷生成，無論是當(dāng)企業(yè)客戶發(fā)布重要業(yè)務(wù)規(guī)劃，涉及對產(chǎn)品的需求，我們要提醒銷售適時對客戶拜訪，展示相關(guān)產(chǎn)品。也包括本例中，在微信聊天時，客戶透露的一個信息，看出她要推薦課程給孩子同學(xué)，系統(tǒng)會自動發(fā)送轉(zhuǎn)介紹政策或者會員介紹的話術(shù)對她進(jìn)行賦能。

這里需要注意是，客戶洞察不是一個單點，在客戶不同周期，身上有多個需要推進(jìn)業(yè)務(wù)時，都可以來孵化該場景的洞察，并給出行動建議。機(jī)器學(xué)習(xí)，語言識別，自然語言分析，使得我們收集各種形式的客戶發(fā)言，語言，預(yù)測其意圖和疑惑，并根據(jù)這種情況下，行動和結(jié)果的關(guān)系，采用（直接交互）或者推薦人員采用行動。

如：一個注冊了英語學(xué)習(xí)軟件的app, 沉寂X年以上的客戶重新登陸了，根據(jù)她的行為，我們判斷她有高的使用意向，并生成了讓Y級以下銷售立即在Z以內(nèi)的早上N點作業(yè)電話，轉(zhuǎn)化效果最佳。這里X,Y,Z,N可以利用該公司外呼記錄，銷售基本信息，成交客戶數(shù)據(jù)等歷史海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，回歸到最佳取數(shù)值。

我們再看下人員維度，這里的人員，包括我們的銷售（各端），客服，電銷，各種行業(yè)里的運營（比如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的在線醫(yī)生助手等），他們直接和客戶交互，目前AI對他們的賦能，一類是直接取代和部分取代，另一部分是對這些職能作業(yè)的支持：比如對各種郵件內(nèi)容，話術(shù)編寫的支持；也包括IM現(xiàn)場作業(yè)時，彈出各種客戶的信息數(shù)據(jù)。

一個客戶主動電話客服人員時，客服人員的屏幕就可以彈出該客戶的信息，如果只是簡單羅列客戶詳情，我們還不能把這作為AI場景，當(dāng)彈屏聰明的告訴你，客戶有點憤怒，不耐煩，或者她已經(jīng)對產(chǎn)品興趣滿滿了，AI就極大的助力的客服的工作。

還有個ABM的例子，之前我們的企業(yè)服務(wù)特別是服務(wù)大客戶的銷售，比如他負(fù)責(zé)石油巨頭美孚南美市場的數(shù)字化系統(tǒng)，他要保持和美孚聯(lián)絡(luò)人的溝通溫度，還有了解美孚近期是否有關(guān)于明年，下半年的需求。他自己要關(guān)注美孚是不是要建立數(shù)字化工廠，并且考慮MES系統(tǒng)的建設(shè)，但是反而裁剪了數(shù)字化部門的相關(guān)人員。

這意味著在該市場的外采購需求加重。而該部門負(fù)責(zé)人換了新的負(fù)責(zé)人，是時候通過郵件再介紹下自己了。沒有ABM之前，他需要自己獲取，可能要瀏覽網(wǎng)頁定期搜索美孚的新聞，并篩選數(shù)字化，南美，等關(guān)鍵字，現(xiàn)在他不需要，他需要給到關(guān)鍵字給AI，并把AI收集線索，和AI給到的行動建議打分，當(dāng)AI足夠聰明時，他的工作會被大大助力。

當(dāng)一個客戶考慮購買家電，而恰逢雙11時期，客戶的購買家電的意圖是否可以通過他在電商上的瀏覽行為，他和客服交談的語言所俘獲。以往的購買記錄都是在發(fā)放優(yōu)惠卷下激發(fā)的，這個判斷是否正確，要靠AI對以往客戶數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，如果答案是對的，我們可以針對性地當(dāng)客戶瀏覽時發(fā)放這個家電的優(yōu)惠卷促進(jìn)客戶的購買。而回到本例，如果銷售在逼定成交時可以給付優(yōu)惠券，AI可以幫助判斷優(yōu)惠價是否發(fā)放，建議銷售何時發(fā)放給客戶。

同樣的市場活動中，AI可以幫助活動舉辦者錨定適合參加的客戶。

在內(nèi)容維度：需要說明的是，隨著我們對客戶關(guān)系推進(jìn)，線索階段我們對客戶了解少，可以將客戶分成大類，發(fā)放適合大類的通用型的內(nèi)容進(jìn)行交互，比如統(tǒng)一的郵件，在客戶第一次注冊app時，或者第一次預(yù)約試，我們發(fā)放了試聽注意事項，試聽注意事項是通用文檔，但是在一些部分可以讓他看起來更加個性和有溫度，比如稱號是客戶的名字，署名改為專屬的銷售等等。而當(dāng)客戶已經(jīng)購買了課程并進(jìn)行了一段時間的學(xué)習(xí)后，AI可以幫助客戶生成個性的學(xué)習(xí)報告，成長里程來增加交互的溫度，提升客戶的體驗，在服務(wù)成本和客戶體驗上找到最佳匹配。