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我們的數(shù)據(jù)宇宙是浩瀚巨大的，并且保持著指數(shù)級增長，預計到2020年全球數(shù)據(jù)將膨脹到44澤字節(jié)(1澤字節(jié)=1,000,000,000,000千兆字節(jié))。

很多公司試圖利用海量的數(shù)據(jù)讓人們生活的更好。在消費者服務中，零售商們用實時分析和應用數(shù)據(jù)可以做很多事情。

舉幾個栗子：

·利用數(shù)據(jù)電商可以預測顧客的購買行為，并以此優(yōu)化顧客滾動屏幕時頁面上顯示的產(chǎn)品;

·利用數(shù)據(jù)金融機構可以在不到一毫秒的時間內查明和阻止欺詐性交易;

·利用數(shù)據(jù)醫(yī)療保健機構可以更有效地診斷和治療患者。

但在企業(yè)級服務中，數(shù)據(jù)傳統(tǒng)上是孤立的、笨重的，難以處理并且需要手動錄入到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(如CRM)。20世紀90年代以來，除了將數(shù)據(jù)存儲從本地升級到云端，CRM基本沒有什么改變。

我經(jīng)營著一家企業(yè)服務技術公司，我們已經(jīng)看到了使用一致性數(shù)據(jù)提高銷售業(yè)績的效果。但是，想要為銷售經(jīng)理提供最好的線索監(jiān)控渠道，CRM仍然比較低效。銷售們需要花時間手動錄入數(shù)據(jù)，然后花更多的時間搜索線索。雖然高級管理層可以通過CRM清楚地監(jiān)控銷售的能力，但絕大多數(shù)的銷售不喜歡CRM帶來的額外工作量和開銷，CRM的利用率不高，也無法發(fā)揮其全部潛力?？紤]到這些，你會覺得銷售管理變得更重要，要知道，據(jù)統(tǒng)計銷售們平均每天只花11%的時間在專心談生意。

當然，這看起來是及其過時的，因為我們生活在一個有亞馬遜推薦引擎和Siri的時代。試想一下：

·如果企業(yè)工作流軟件像Siri一樣智能和易于使用會怎樣?

·如果銷售代表們可以受益于CRM的行動建議，像司機用智能導航一樣用CRM會怎樣?

正如亞馬遜積極地建議購買嬰兒車的人再買一個汽車兒童安全座椅，企業(yè)服務軟件應該更主動地向企業(yè)用戶建議什么是最高價值或最緊急的任務，以便他們確定工作優(yōu)先級。

因為有機器學習和預測數(shù)據(jù)引擎，這些將比你想象中更快地變成現(xiàn)實?？梢蕴峁?shù)據(jù)驅動的人工智能決策支持算法將在工作流中釋放新的生產(chǎn)力水平，使每個人都能專注于重要事項，并保持持續(xù)性改善。

對大多數(shù)銷售代表而言，他們最繁瑣的任務不一定是他們最重要的任務，他們浪費了太多時間在跟蹤錯誤的銷售線索上。利用機器的力量來推薦線索和跟蹤方法，每個銷售都可以由數(shù)據(jù)驅動，釋放他們的時間，讓他們專注于最終促使交易完成的客戶信任和關系維護方面。

銷售與客戶們的溝通越來越數(shù)字化，用微信、電子郵件或網(wǎng)站訪問進行交流。隨之而來的是數(shù)據(jù)越來越具有分析價值——成功的銷售的數(shù)據(jù)表現(xiàn)對比一般的銷售，可見什么樣的溝通是有效的，讓團隊中其他銷售以同樣的方式一起提升業(yè)績。

在如今自動化、預測性的趨勢中，傳統(tǒng)CRM的局限是顯而易見的，使用CRM作為銷售跟蹤工具的時代已經(jīng)結束了。CRM和所有軟件的未來是建議使用者下一步的行動，這種預測分析由對特定行業(yè)的業(yè)務和工作流程的深度機器學習來支持。

目前CRM還沒有消亡，但銷售們并不想使用它，除非它可以變得更聰明、為銷售們節(jié)省更多時間，而不是帶來繁重的數(shù)據(jù)錄入和查找負擔。

未來的CRM將是一種加載預測數(shù)據(jù)的主動系統(tǒng)，換句話說，能與機器人助理友好相處的銷售，才能在新世界中成為業(yè)績明星。