干货 | 资讯2021-07-23T09:23:59+00:00

干货|资讯

行业干货

80%试用、80%放弃!一场AI CRM的“数据”与“场景”生死考

在销售易Engage2025用户大会《夯实AI应用底座:让CRM更好用》分论坛上,一组刺眼的数据揭示了企业AI应用的残酷现实:尽管80%的企业已在试用生成式AI,但同样比例的企业并未从中获得显著业务价值。这场技术狂欢的背后,是多数企业在落地实践中的无所适从。AI+CRM的未来图景究竟如何?企业又该如何穿越迷雾,成为那成功的20%? 这组 “80% 试用却 80% 无价值” 的数据,成了论坛上最受关注的焦点,也引出了所有参会者共同关心的核心矛盾 —— 为何 AI [...]

服务云:数字化管理提升客户体验——CRM如何将数据转化为客户满意驱动力

在客户期望值日益升高的今天,卓越的客户体验已成为企业核心的竞争壁垒。然而,许多企业的客户数据分散在多个系统中,导致信息割裂,难以形成统一的客户视图。这不仅影响了运营效率,更直接损害了客户满意度。如何破局?关键在于通过CRM系统实现高效的数字化管理提升客户体验,将零散的数据转化为持续的客户满意驱动力。这不仅是技术的升级,更是企业以客户为中心的经营理念的落地。 一、数据分散:客户体验的隐形“杀手” 当客户数据无法有效整合时,企业为客户提供的服务必然是割裂和滞后的。这种局面严重阻碍了企业通过 数字化管理提升客户体验的进程: 信息断层: 客户在官网咨询过产品,致电客服时却需要重复描述需求,浪费彼此时间。 服务无连续性: 销售承诺的优惠与售后服务条款,服务团队可能无法及时获取,导致承诺无法兑现。 个性化缺失: 企业无法基于客户的完整历史行为提供个性化的推荐与服务。 决策盲目: 管理层无法准确衡量客户满意度与生命周期价值,优化体验的策略无从下手。 这些问题的根源,在于缺乏一个统一的平台来打通所有客户触点,进行有效的数字化管理。 二、CRM系统:实现数字化管理提升客户体验的核心引擎 [...]

服务云:实现从全渠道接入到现场服务——您的企业需要一个智能CRM中枢

在当今的商业环境中,客户触点无处不在——官网咨询、社交媒体留言、400热线电话、电商平台订单、线下门店体验……企业每天都面临着海量的、分散的客户数据。这些数据如同散落在各处的珍珠,虽然珍贵,却因无法串联而失去价值。您是否也正为此困扰:客户信息获取困难,部门间信息壁垒高筑,导致服务效率低下,商机白白流失?解决问题的关键,在于构建一个能够实现从全渠道接入到现场服务一体化管理的CRM系统。 一、数据分散之痛:企业增长的隐形杀手 当客户数据分散在各个渠道和部门时,企业会面临一系列严峻挑战: 客户画像支离破碎: 市场部不了解客户的购买历史,客服部不清楚之前的沟通记录,销售部无法掌握客户的真实需求。每个部门都只拥有客户信息的“碎片”,无法拼凑出完整的画像。 服务体验断层: 客户在线上咨询过的问题,转到线下或电话服务时需要重复描述,这种糟糕的体验直接导致客户满意度下降。 现场服务滞后: 外勤工程师或技术人员出发前无法全面了解客户历史和设备信息,导致现场处理效率低,可能需要多次往返,增加成本。 决策缺乏依据: 管理层难以获取统一、准确的数据报表,战略决策如同“盲人摸象”,风险极高。 二、破局之道:CRM实现从全渠道接入到现场服的数据整合 现代CRM系统正是为解决这些问题而生。它作为一个统一的、智能化的数据中枢,完美实现了从全渠道接入到现场服务的全流程数据贯通。 1. [...]

90%“止于试用” :AI在企业落地的最后一公里,如何打破数据之困?

高达80%的企业AI项目止于试用,其破局关键并非算法,而是坚实的数据底座。“在过去的半年里,我们和近百家企业一同探索AI的落地。一个非常深刻的感受是:数据,正成为新一代AI技术在企业实践中扮演胜负手的角色。”   在销售易Engage2025用户大会《夯实AI应用底座:让CRM更好用》分论坛上,销售易产品副总裁罗义指出,尽管AI浪潮汹涌,但企业正经历一场“理想照进现实”的阵痛。根据麦肯锡的报告,高达80%的企业已尝试使用生成式AI,但同样有80%的企业并未看到业务价值的显著提升。更令人警醒的是,其中90%被认为具有高价值的垂直场景,最终都“止于试用”。 1.AI落地的理想与现实 这一观察与权威机构的预测不谋而合。Gartner预测,到2027年,AI Agent将为B2B销售组织节省超过50%的时间。然而,Gartner也泼了一盆冷水:预计仅有约30%的销售组织能成功实现AI Agent的部署。失败的主要原因被归结为两大挑战:数据质量和组织协同。 这揭示了当前企业面临的四大核心痛点: 目标与价值不清晰:老板有焦虑和驱动力,但缺乏体系化的AI业务战略。 场景寻找与人才鸿沟:业务团队要么认为AI“无所不能”,要么觉得与消费级工具无异,找不到能让AI发光发热的关键场景。 组织动力不足:创新项目难以获得持续的支持。 [...]

CRM资讯

80%试用、80%放弃!一场AI CRM的“数据”与“场景”生死考

在销售易Engage2025用户大会《夯实AI应用底座:让CRM更好用》分论坛上,一组刺眼的数据揭示了企业AI应用的残酷现实:尽管80%的企业已在试用生成式AI,但同样比例的企业并未从中获得显著业务价值。这场技术狂欢的背后,是多数企业在落地实践中的无所适从。AI+CRM的未来图景究竟如何?企业又该如何穿越迷雾,成为那成功的20%? 这组 “80% 试用却 80% 无价值” 的数据,成了论坛上最受关注的焦点,也引出了所有参会者共同关心的核心矛盾 —— 为何 AI [...]

服务云:数字化管理提升客户体验——CRM如何将数据转化为客户满意驱动力

在客户期望值日益升高的今天,卓越的客户体验已成为企业核心的竞争壁垒。然而,许多企业的客户数据分散在多个系统中,导致信息割裂,难以形成统一的客户视图。这不仅影响了运营效率,更直接损害了客户满意度。如何破局?关键在于通过CRM系统实现高效的数字化管理提升客户体验,将零散的数据转化为持续的客户满意驱动力。这不仅是技术的升级,更是企业以客户为中心的经营理念的落地。 一、数据分散:客户体验的隐形“杀手” 当客户数据无法有效整合时,企业为客户提供的服务必然是割裂和滞后的。这种局面严重阻碍了企业通过 数字化管理提升客户体验的进程: 信息断层: 客户在官网咨询过产品,致电客服时却需要重复描述需求,浪费彼此时间。 服务无连续性: 销售承诺的优惠与售后服务条款,服务团队可能无法及时获取,导致承诺无法兑现。 个性化缺失: 企业无法基于客户的完整历史行为提供个性化的推荐与服务。 决策盲目: 管理层无法准确衡量客户满意度与生命周期价值,优化体验的策略无从下手。 这些问题的根源,在于缺乏一个统一的平台来打通所有客户触点,进行有效的数字化管理。 二、CRM系统:实现数字化管理提升客户体验的核心引擎 [...]

服务云:实现从全渠道接入到现场服务——您的企业需要一个智能CRM中枢

在当今的商业环境中,客户触点无处不在——官网咨询、社交媒体留言、400热线电话、电商平台订单、线下门店体验……企业每天都面临着海量的、分散的客户数据。这些数据如同散落在各处的珍珠,虽然珍贵,却因无法串联而失去价值。您是否也正为此困扰:客户信息获取困难,部门间信息壁垒高筑,导致服务效率低下,商机白白流失?解决问题的关键,在于构建一个能够实现从全渠道接入到现场服务一体化管理的CRM系统。 一、数据分散之痛:企业增长的隐形杀手 当客户数据分散在各个渠道和部门时,企业会面临一系列严峻挑战: 客户画像支离破碎: 市场部不了解客户的购买历史,客服部不清楚之前的沟通记录,销售部无法掌握客户的真实需求。每个部门都只拥有客户信息的“碎片”,无法拼凑出完整的画像。 服务体验断层: 客户在线上咨询过的问题,转到线下或电话服务时需要重复描述,这种糟糕的体验直接导致客户满意度下降。 现场服务滞后: 外勤工程师或技术人员出发前无法全面了解客户历史和设备信息,导致现场处理效率低,可能需要多次往返,增加成本。 决策缺乏依据: 管理层难以获取统一、准确的数据报表,战略决策如同“盲人摸象”,风险极高。 二、破局之道:CRM实现从全渠道接入到现场服的数据整合 现代CRM系统正是为解决这些问题而生。它作为一个统一的、智能化的数据中枢,完美实现了从全渠道接入到现场服务的全流程数据贯通。 1. [...]

90%“止于试用” :AI在企业落地的最后一公里,如何打破数据之困?

高达80%的企业AI项目止于试用,其破局关键并非算法,而是坚实的数据底座。“在过去的半年里,我们和近百家企业一同探索AI的落地。一个非常深刻的感受是:数据,正成为新一代AI技术在企业实践中扮演胜负手的角色。”   在销售易Engage2025用户大会《夯实AI应用底座:让CRM更好用》分论坛上,销售易产品副总裁罗义指出,尽管AI浪潮汹涌,但企业正经历一场“理想照进现实”的阵痛。根据麦肯锡的报告,高达80%的企业已尝试使用生成式AI,但同样有80%的企业并未看到业务价值的显著提升。更令人警醒的是,其中90%被认为具有高价值的垂直场景,最终都“止于试用”。 1.AI落地的理想与现实 这一观察与权威机构的预测不谋而合。Gartner预测,到2027年,AI Agent将为B2B销售组织节省超过50%的时间。然而,Gartner也泼了一盆冷水:预计仅有约30%的销售组织能成功实现AI Agent的部署。失败的主要原因被归结为两大挑战:数据质量和组织协同。 这揭示了当前企业面临的四大核心痛点: 目标与价值不清晰:老板有焦虑和驱动力,但缺乏体系化的AI业务战略。 场景寻找与人才鸿沟:业务团队要么认为AI“无所不能”,要么觉得与消费级工具无异,找不到能让AI发光发热的关键场景。 组织动力不足:创新项目难以获得持续的支持。 [...]