Don Peppers和Martha Rogers《一對(duì)一的未來(lái)：挨個(gè)建立客戶(hù)關(guān)系（The One to One Future： Building Relationships One Customer at a Time）》一書(shū)有效地推動(dòng)了客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）及一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)的革命。 Peppers表示，“時(shí)下的技術(shù)能夠大幅度地幫助知識(shí)型員工在營(yíng)銷(xiāo)決策和CRM方面取得突破，這一點(diǎn)非常了不起。”
記者采訪了Peppers，以下是關(guān)于人工智能（AI）提高員工工作能力及實(shí)現(xiàn)一對(duì)一未來(lái)的對(duì)話。
問(wèn)：一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)的基本前提是什么？是 CRM嗎？
Don Peppers：簡(jiǎn)單地說(shuō)，一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)就是企業(yè)需要個(gè)別地對(duì)待個(gè)別客戶(hù)。而CRM就更廣泛些，這地方的想法是，我們跟蹤對(duì)客戶(hù)的所有了解，利用每次互動(dòng)獲得的知識(shí)不斷改善客戶(hù)體驗(yàn)。
所有這些都是我們?cè)A(yù)測(cè)過(guò)的科技將實(shí)現(xiàn)的東西，而且科技的功能在不斷提高，有時(shí)以遞增的方式，有時(shí)甚至是戲劇性的，我們?cè)陔S后的著作、演講和相關(guān)工作中也一直在跟進(jìn)這方面的進(jìn)展。我相信，我們現(xiàn)在所處的時(shí)期是各種科技（包括與其他技術(shù)一起的人工智能）都將取得令人難以置信進(jìn)步的時(shí)期。
問(wèn)：您能分享一個(gè)例子嗎？
如果您現(xiàn)在是從事?tīng)I(yíng)銷(xiāo)工作，那就會(huì)擁有所有各種數(shù)據(jù)。事實(shí)上，您手里的數(shù)據(jù)可能多到您不知道從哪里下手。
我所知道的大致如下。我知道我的網(wǎng)站上客戶(hù)看過(guò)的和買(mǎi)過(guò)的所有東西。又或者，如果我真的很厲害，我還能根據(jù)客戶(hù)在我店里做過(guò)的事情做進(jìn)一步的關(guān)聯(lián)。 我甚至還可以訪問(wèn)客戶(hù)的一些第三方數(shù)據(jù)。但總的來(lái)說(shuō)，當(dāng)我向客戶(hù)提供報(bào)價(jià)時(shí)，我就想以一種考慮到我們之前所有交易背景的方式報(bào)價(jià)。我會(huì)想知道客戶(hù)過(guò)去喜歡什么及要的是什么？
那我該如何配置我的系統(tǒng)才能讓客戶(hù)得到他想要的呢？我這里主要講電子商務(wù)，我有些過(guò)濾和增強(qiáng)等等的工具。利用過(guò)濾工具，我就知道客戶(hù)的年齡，我知道客戶(hù)是個(gè)男人，所以我就不會(huì)提女人或孩子的衣服。然后就是利用增強(qiáng)工具，我看到客戶(hù)喜歡Tommy Hilfiger，我還看到該客戶(hù)過(guò)去買(mǎi)的幾乎所有東西都是藍(lán)色或綠色。
這就是個(gè)別客戶(hù)的基礎(chǔ)。但是這里還有機(jī)會(huì)是一個(gè)新客戶(hù)正在訪問(wèn)我的網(wǎng)站。另外，我可以與新客戶(hù)和現(xiàn)有客戶(hù)互動(dòng)，從每次新的互動(dòng)中學(xué)習(xí)到可能比我過(guò)去所做的更有效的東西。所以我在網(wǎng)站渲染、電郵活動(dòng)和促銷(xiāo)活動(dòng)、在與新老客戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)時(shí)方面都可以有一系列的選擇。
問(wèn)：那人工智在這里能干嘛？
我想要效率，但我如何選擇呢？這就是我們用上人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的地方。
我有一百萬(wàn)不同的客戶(hù)。除了特定的互動(dòng)，我還可以收集他們的收入水平、他們居住的地方、他們的年齡等信息。人工智能現(xiàn)在可以篩選多種選擇，可以將各種東西配置到有限的、可能是富有成效想法的籃子里。
這樣我就可以將數(shù)千種可能的選項(xiàng)合成到一頁(yè)的最佳選項(xiàng)里?，F(xiàn)在的知識(shí)工作者可以運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)和人類(lèi)直覺(jué)來(lái)設(shè)置選擇盤(pán)，為網(wǎng)站設(shè)置護(hù)欄，可以從各種想法的列表中選擇。然后他們?cè)僭贛L的協(xié)助下觀察及進(jìn)一步微調(diào)性能。
這正是現(xiàn)實(shí)世界中在發(fā)生的事情。例如，有一家名為Evergage的公司，客戶(hù)包括Academy Sports、Carrier和Autodesk。人工智能基本上正在幫助這些公司利用他們所了解的個(gè)人和人群越來(lái)越接近一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)。
要注意一點(diǎn)，人工智能并不會(huì)不告訴任何人該做什么，而是提供引導(dǎo)和協(xié)助。人類(lèi)的介入仍然很重要。但人工智能可以使知識(shí)工作者更有效地工作。
問(wèn)：還有其他例子嗎？
今時(shí)今日，怕是很難找到有人不想通過(guò)凈推薦值（NPS）或客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查達(dá)到改善客戶(hù)體驗(yàn)質(zhì)量的目的。也有許多人在用觀察數(shù)據(jù)，觀察數(shù)據(jù)可以是簡(jiǎn)單的跟蹤每月有多少宗投訴，復(fù)雜一點(diǎn)的可以是用文本分析，再結(jié)合社交媒體中提到自己品牌的字面評(píng)論。我再說(shuō)一次，所有這些數(shù)據(jù)已經(jīng)在我們手里了。
但要注意過(guò)去發(fā)生的事。過(guò)去有一個(gè)客戶(hù)的經(jīng)歷頗為糟糕：你要怎么辦呢？最大的問(wèn)題：你如何完成這個(gè)反饋循環(huán)？你怎么激活這個(gè)反饋循環(huán)？
那好，你無(wú)法實(shí)時(shí)回復(fù)每一個(gè)反饋或投訴。太多的互動(dòng)需要跟蹤，要發(fā)的信號(hào)太多。知識(shí)工作者在不知不覺(jué)中就會(huì)開(kāi)始忽略一切。
那么你需要的就是AI和ML，AI和ML可以學(xué)習(xí)將有些行動(dòng)提高優(yōu)先級(jí)別，會(huì)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間將警報(bào)信號(hào)發(fā)給合適的人。舉個(gè)例子，有人現(xiàn)在在商店發(fā)的調(diào)查問(wèn)卷里給了差評(píng)，值班經(jīng)理就會(huì)收到警報(bào)信號(hào)，本身是知識(shí)工作者的值班經(jīng)理就可以做出適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)。當(dāng)然，可能有10個(gè)15個(gè)或20個(gè)客戶(hù)也交了調(diào)查問(wèn)卷，而人工智能的作用是幫助知識(shí)工作者確定行動(dòng)的優(yōu)先順序。管理人員和其他人可以將精力集中在重要的投訴上，而ML則專(zhuān)注于不斷改進(jìn)這些選擇和響應(yīng)。
事實(shí)上，也可以看到這個(gè)模型在相關(guān)領(lǐng)域也是有用到。飛行員和外科醫(yī)生被淹沒(méi)在警報(bào)信號(hào)里，其中的大多數(shù)警報(bào)信號(hào)并不是真的重要，這些警報(bào)信號(hào)只是某些人不想事后負(fù)法律責(zé)任的垃圾警報(bào)。同樣，AI和ML可以幫助過(guò)濾此類(lèi)警報(bào)，讓飛行員和外科醫(yī)生可以更專(zhuān)注于更重要的事情。
問(wèn)：訪談結(jié)束前還有什么要說(shuō)的嗎？
我剛才說(shuō)了，這一切都不容易。很復(fù)雜。太多數(shù)據(jù)，很多機(jī)會(huì)。嘗試和摸索仍然是其中的一部分。大家要提出自己的想法，嘗試摸索，再?lài)L試再摸索。
不過(guò)，我們肯定還是處在一個(gè)計(jì)算機(jī)無(wú)法完成所有工作的階段。仍然需要大量的人類(lèi)判斷。雖然按機(jī)器現(xiàn)在的發(fā)展什么都是有可能的，但我認(rèn)為人工智能和人類(lèi)在未來(lái)相當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)還是要進(jìn)行相互合作。
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