桉术CRM：单纯将CRM作为销售跟踪工具的日子已经过去，CRM的未来是进行预测分析、加深对某一行业的理解、为工作流提出建议。如果销售人员能够在机器的行动建议和工作方法的建议下采取行动，销售人员的时间成本将大大下降，他们可以将自己的时间集中用于更为有价值、更重要的工作。我们可以通过数据分析来归纳成功的销售人员都在做什么、做什么是有用功、如何让销售机构中的其他人员有同样的优秀表现。
企业利用大数据让我们的生活变得更美好。在消费领域，零售商实时分析并应用数据，这些数据有多种用途，例如：预测购买行为、优化顾客在浏览网页时展示的产品、允许金融机构准确锁定并阻止欺诈交易（整个过程在不到一毫秒内完成）、帮助医疗保健公司更有效地诊断和治疗病人等。
但在企业内部，数据的重要性并未凸显，数据只是被手动输入到企业的数据库系统（如客户关系管理软件，即CRM系统）。CRM系统自上世纪90年代出现以来也一直没有什么变化。
我的身边就有不少数据分析帮助提高销售的例子。但对于销售渠道和销售活动的监控来说，CRM仍然非常低效。销售人员被强制要求手动输入数据并在CRM中进行数据搜索，这整个过程都非常耗时耗力。高级管理人员明确肯定CRM监控销售代表的能力，但绝大多数销售人员不喜欢CRM系统带来的额外工作，而且大多数情况下CRM系统也没能发挥其潜力。如果你考虑到这一点，你就会意识到这些额外工作是不可忽视的，因为平均而言，销售人员花在销售中的时间只有11%。
当然，上述情况已经非常过时，我们的时代离不开亚马逊推荐和Siri语音助手。所以我们对未来的设想是，如果企业的工作流变得像使用Siri一样简单方便呢？如果系统建议的下一步行动就是销售人员应该采取的行动呢？就像是司机使用导航和购物者浏览商品推荐一样？如果我们现在熟悉的CRM系统就此消亡了呢？
举例来说，如果某位顾客采取了亚马逊的购物建议，购买了某款婴儿车，随后，这位顾客可能会需要汽车婴儿座椅等一系列婴幼儿用品，所以，此时企业应用应该积极地向此用户推送相关内容。人工智能和决策支持算法可以提供数据驱动建议，能够提高用户的生产力水平，让用户专注于重要、紧急的事项。机器学习和预测数据引擎的出现预示着上述情况成为日常的日子并不遥远。
大多数销售人员的日常任务并不一定是最重要的任务，所以他们浪费了太多的时间在对他们所提供信息不感兴趣的人身上。如果销售人员能够在机器的行动建议和工作方法的建议下采取行动，销售人员的时间成本将大大下降，他们可以将自己的时间集中用于提升人际间的信任和联系，这类更为有价值、更重要的工作。
无论是通过社交媒体、电子邮件还是网站的访问交流，数字在销售人员和客户之间的互动变得也越来越重要。我们可以通过数据分析来归纳成功的销售人员都在做什么、做什么是有用功、如何让销售机构中的其他人员有同样的优秀表现。
传统CRM的深刻局限性在今天仍然存在。单纯将CRM作为销售跟踪工具的日子已经过去，CRM的未来，也是所有软件的未来，是进行预测分析、加深对某一行业的理解、为工作流提出建议。
虽然CRM还没有消亡，但销售人员也不会再使用CRM系统，除非CRM系统可以摆脱手动输入数据的窘状，升级成更智能的版本，节省使用者的时间。未来的CRM系统将能够利用预测数据成长为积极的销售辅助系统，而能够利用好机器辅助的销售人员才能在未来的世界取得巨大成功。
原创编译|桉术CRM-温嘉馨
原作者| Clara Shih
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