CRM系统显然已经能满足您管理客户的需求，但机器学习还能让CRM如虎添翼，效果倍增。如果您想全面改进与客户的互动，那么一定要了解CRM与机器学习强强结合后为企业带来的奇效。

何谓机器学习？

机器学习很大程度上类似于人工智能，支持使用计算机或机器来学习，而无需复杂的编程。机器学习的数据分析方法能够自动建立分析模型。机器学习技术在采用历史数据集进行编程后，能够支持机器执行新任务。它能分析过去的采购模式，并预测买家未来的采购决定。

机器学习的学习模式/编程方法极为复杂，能够从海量数据中挖掘出洞察。比如，当您想了解几位客户的反馈背后隐藏的信息时，就能使用机器学习工具来过滤出所需的数据。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、强化学习，每一种学习方式都可以应用于不同的数据集。

机器学习可用于解决多个商业难题、借助预测性分析工具提升商业效率、改进客户群体细分，简化时间密集型的归档流程。它还能支持销售预测，精简市场营销活动。

人们围绕机器学习进行了大肆的宣传，称它是“改变游戏规则的技术”，实际上，机器学习还要很长一段时间才能应用到日常的商务活动中去。另一方面，机器学习和人工智能正在潜移默化地改变客服行业。客服行业在不断演变和调整，为企业巩固了与客户的关系。

机器学习能从以下几个方式为CRM系统创造增值：

1.预测分析工具

CRM系统仅专注历史数据，带给您的是有关客户消费模式的洞察。而机器学习却在不断革新，为CRM软件创造增值。它能够自动解读过去的客户互动，并提出改进建议，来收获更好的效果。这对每日面临大量客户、处理大量交易的电商企业来说是极为有益的。

2.原因解读

尽管CRM能让您集中查看客户数据，但却不能解读客户与企业间的互动类型。比如，CRM系统会将某位客户标记为“风险客户”，但却没有详加说明。您要花好些功夫才能知道为何将这位客户标记为“风险客户”。而机器学习却能告诉您做出这一标记的原因。自主学习能力的进步能让系统解读出给出这类建议的原因。

3.鼓励使用非结构化数据

销售人员很少能记下对营销团队有利的一些会议笔记。CRM只能让您查看系统中的数据，而机器学习却能自动化这一流程，精简销售代表的工作。它能优化和标记非结构化的定性数据，比如会议笔记、邮件、客户反馈、响应模板，等等，从而提升这些信息的价值。这类非结构化的数据一与CRM捕捉的数据结合使用后，便能产生锦上添花的作用，成为提升生产率的强大工具。

机器学习能够将传统的CRM系统转型成为智能的预测分析系统，让您加深对客户的了解。

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