|机器学习和人工智能如何协同工作赋能CRM？( 二 )

受益于机器学习和人工智能用于 CRM 的企业用例随着效率的提高，公司正在使用人工智能技术来获得竞争优势。因此，他们正在更深入地研究他们的数据，以提高利润并优化运营。看看其中一些已成功采用该计划的组织：
1. Spotify流行的音乐流媒体应用程序将机器学习用于各种目的，包括为每个用户创建自定义播放列表和帮助推荐歌曲。机器学习也在公司的 CRM 战略中发挥作用。 Spotify 使用该技术分析客户数据并识别客户流失风险，以便采取措施防止客户离开。
2. 星巴克同时，这家咖啡连锁店使用机器学习来个性化客户体验。例如，该公司使用该解决方案根据客户的订单历史向他们推荐食品和饮料。机器学习还有助于忠诚度计划管理。例如，星巴克可以识别哪些客户有可能离开该计划，以便通过分析客户数据采取行动保持他们的参与度。
3. 网飞另一方面，流媒体服务将机器学习用于各种目的，包括内容推荐和个性化。 Netflix还使用该解决方案来优化其流媒体服务的质量。例如， Netflix 使用机器学习来增强电视节目和电影的制作、定制比特率选择以及音频和视频编码。
4.谷歌谷歌使用机器学习有多种方式。例如，该公司在 Gmail 中使用机器学习及其智能回复和撰写功能，允许 Gmail 应用程序建议对电子邮件的回复并根据过去的通信编写新电子邮件。此外，它使用谷歌搜索和地图中的解决方案为附近的餐馆和景点提供实时交通更新和建议。
随着业务的不断发展，许多高管正在利用创新的解决方案。报告显示，由于 80% 的零售行业声称他们的组织将在 2020 年至 2027 年之间采用人工智能技术，因此零售行业取得了显着进步。
在 CRM 软件中使用机器学习和 AI 有哪些风险？毫无疑问，机器学习和人工智能正在改变企业的运营方式。 CRM 平台是公司越来越多地使用这些技术来简化流程和增强客户服务的领域之一。然而，在最好的 CRM系统中实施机器学习和人工智能也存在一些风险。
主要风险之一是数据安全。由于机器学习算法旨在从数据中学习，因此程序需要访问大量数据才能正常运行。但是，这种情况可能会导致访问敏感的客户信息和未经授权的各方滥用。
与使用机器学习和人工智能相关的另一个风险是偏见。如果没有经过适当的训练，机器学习算法可能会对某些人群表现出偏见。这种情况可能会导致对被认为价值较低或转换可能性较小的客户的歧视。
此外，机器学习和人工智能也会使人类员工过时，这也是一个惊人的风险。最近的一项研究表明，到 2030 年，这些技术的增长趋势可能会取代多达 16% 的美国工作岗位。如果 CRM 软件过于擅长自动化任务和提供建议，那么人类员工可能不需要与客户互动。
企业不应忽视这些风险，并且有办法克服它们。例如，减轻数据安全风险的一种方法是在将客户数据输入机器学习算法之前对其进行加密。这种技术将确保只有授权方才能访问数据。另一种减少偏见的方法是针对不同的客户群使用不同的算法。这样，应用程序将公平和平等地对待每个组。
最后，组织可以通过与人类员工一起使用机器学习和人工智能来保持竞争优势，而不是完全取代它们。通过了解这些技术风险，企业可以采取措施克服这些风险，并从使用这些解决方案中获益。
AI ML 将继续塑造未来很明显，机器学习和人工智能正在重塑商业格局， CRM 软件也不例外。机器学习基于客户数据提供有价值的见解，帮助企业提高对客户偏好的理解。