3、CRM与分布式语义学：现状与挑战

CRM与分布式语义学：现状与挑战

1. AI CRM公司实例

在AI CRM领域，有一些公司的产品表现较为突出。例如，Zendesk CRM能够与消息应用集成，作为支持渠道，同时还能与第三方分析工具整合，为企业提供更全面的客户关系管理解决方案。另外，Tact.ai为销售人员提供了一套工作流程系统，该系统由运行在边缘设备上的AI驱动，能让销售人员更流畅地与各种应用程序协同工作，其AI平台可以将任何应用连接到任何设备。

2. CRM的现状与挑战

当前，尽管在开发帮助客户在产品和服务消费各阶段的技术方面投入了大量精力，但在很多情况下，客户的处境比一二十年前更糟糕，这在新冠疫情期间尤为明显。大多数CRM系统无法处理高通话量，也难以应对超出基本知识和操作范围的问题与请求。许多公司甚至无法通过电子邮件通知客户服务取消的信息。

同时，现代CRM技术面临着多方面的挑战：
- 客户获取与留存的差距 ：随着客户获取策略变得越来越复杂，如通过主要社交渠道进行程序化广告投放，但客户留存策略却相对滞后。通常，客户首次与企业互动时就进行购买，而此时企业对这些客户的了解最少。因此，处理包括cookie在内的获取数据以维持增长和留存是一大挑战。
- 基于行为的个性化 ：在广告和营销中，目标定位成为备受争议的话题。企业承认在Facebook广告投放上过于宽泛，微细分内容质量不佳。重要的是要区分基于人物角色和基于行为的营销，应根据客户的实际购买行为做出决策。
- CRM内容决策 ：零售商在向客户发送促销电子邮件之前，必须为某个类别或产品设置客户浏览次