CRM与AI的结合，更大的价值是洞察和预测。首先，AI+CRM可帮助运营人员针对不同的会员消费及行为等数据进行预处理，从中提炼出具备哪些属性、特点、行为的客户是购物中心的高价值会员。其次，AI可以分析数百万种会员特性，帮助判断高潜会员的流失风险，对高潜流失会员打标签，同时分析潜在流失原因。
近年来，线下客户流失、增长乏力，获取新客户的投入成本高、风险大。因此，对存量客户的挖掘和消费体验优化，让回头客增长，成为购物中心运营增长的关键。
使用“客户关系管理系统”（CRM）建立会员体系，主要根据客户消费进行分层管理。以积分反馈、促销、优惠券等营销手段，提高会员粘性、活跃度。然而运营人员一方面参与和跟踪营销活动，一方面投入精力参与数据整理、数据分析、制作复盘报告，筛选高价值会员、策划有成效的营销活动、跟踪客户体验等事务众多，使高效低成本执行成为了一件难事。
因此，AI人工智能与CRM相结合，除了实现自动化的业务流程来提高运营分析效率，更重要的价值在于基于机器算法模型与数据分析为运营者提供更为智能化的会员留存决策引导。
如何定义下一代科传CRM？用AI探索全新的会员模型
AI人工智能可以归纳为：给计算机输入数据集和指令，让它模拟人类思考，输出决策和推理结论。科传认为，CRM与AI的结合点，除了担当流程协助助手，更大的价值可能在于：充当一个有足够学习、预测和决策优化能力的“运营助手”。TA的“智商”主要来源于多维度数据集，这些能力加速构建CRM会员留存分析模型，从而提供具有行业应用意义的智能服务。
1.有效洞察：由AI智能识别高价值会员
AI人工智能是让系统通过观察、分析和实践，在没有人工干预的情况下来完成相关任务。没有应用AI的CRM系统，在会员识别这一块工作里，运营人员需要每天在CRM重复归纳整理海量的多维度会员数据标记、数据清洗、归纳分组，从中筛选有价值的会员。但是购物中心会员状态、消费行为是动态更新的，如果仅依赖人力维护，难以保证效率和稳定性。
AI技术的赋能，无疑是上述问题很好的解决方案。AI技术可以基于CRM系统帮助运营人员针对不同的会员消费及行为等数据进行预处理，对数据进行清洗-特征提取-加权处理-聚类分析-类型定义。AI的数据预处理，可以贯穿会员全生命周期，交叉分析计算会员的经验值、消费力、消费频次、会籍周期等多维度数据，最后进行交叉验证，验证预测准确度并进行反馈。数据预处理后通过构建模型判断会员价值系数，从中提炼出具备哪些属性、特点、行为的客户是购物中心的高价值会员。
应用了AI技术的CRM就像是一个尽职尽责的“运营助手”，为运营人员提供洞察力，加速信息处理和调用过程、定制工作流，从而更高效地识别高价值会员，减少团队花在可预测的重复性工作上，更专注于高价值会员的服务，持续贡献业绩。
2.预测 ：轻松预警高潜流失风险
相对于传统基于人工经验和固定规则的智能化系统，应用了AI技术的CRM系统，更多将基于深度学习算法、建模提供实时的预测和会员留存策略建议。可以设想，AI人工智能技术或可以分析数百万种不同历史和实时的会员属性，制定“基于统计模型”的会员留存分析，判断高潜会员的流失风险，对高潜流失会员打标签，同时分析潜在流失原因，为运营人员提供更多预见性，不断优化和升级个性化的营销策略。
比如，根据会员风险情况（稳定期、风险期、流失期），运营人员可以分别实行不同的管理和营销推送：
对处于稳定期的会员，实行正常管理。
对处于风险期的会员，实行“黄灯”管理，密切关注并给与优惠活动、假日送惊喜等关怀活动，重视这部分的会员日常报表。
对流失期的客户，实行“红灯”管理，根据实际情况，进行人工沟通，组织访谈。获取流失原因，提升整体用户体验。
可以遇见，AI这种智能化预测能力将来渗透到科传CRM系统的会员分层运营工作流中，将大大提升运营人员对会员的跟进时效性，尤其是为高价值会员的维护、流失营销召回提供了极具价值的决策优化参考。
毫无疑问，AI赋能CRM迭代开发，将“彻底改变CRM的使用体验”。
未来，面对AI浪潮，科传将以积极的心态拥抱AI，通过持续的技术研究创新，以AI技术赋能智能CRM、智能CDP、智能ERP等科传全系列产品线中，研究打造一套覆盖全业务场景的生态，让AI赋能业务腾飞成为可能，为企业用户创造更多价值。
如果未来的目标是星辰大海，那我们的征途才刚刚开始。
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