客户关系管理系统是许多企业的命脉，随着公司将更多流程数字化，企业内部的客户数据量也在不断增长。除了对销售指标和营销活动的基本报告之外，这些数据往往没有被充分利用。

随着主流机器学习和人工智能技术的出现，这一切都在不断变化，而且很快。现在有很多第三方机器学习系统可以挂钩到您的CRM中。

在许多情况下，机器学习可以为CRM用户带来巨大的商业价值。智能算法可以分析网站访问，并产生更快、更准确的领先分数。

真正的个性化营销是可能的，通过匹配最适合的内容，并在几秒钟内提供给潜在买家。

公司可以使用机器学习来分析销售呼叫以获得最佳实践或改进，甚至可以使用AI向新销售代表提供提示。

AI也可以通过将过去成功的票据分辨率应用到现有的票据、自动为分辨率规定最佳的步骤以及通过语音分析来理解客户的情绪来帮助呼叫中心。

通常，通过将AI应用于发现和组合关于客户和趋势的非结构化和结构化数据的任务，销售和营销团队可以更主动和预测性地提供产品。他们更好地了解哪些营销策略工作，哪些是“T”，以及如何改进在线和离线流程，以更好地体验客户体验。

虽然IT部门正在通过开发或集成定制CRMS以实现这些功能，但还有另一种方法：利用公共云。

亚马逊、谷歌和微软提供丰富的机器学习环境，开发人员可以使用模板和工具来构建和部署AI插件到像CRM这样的前端应用程序。它们也可以完全从头开始构建，开发出对于客户基础或研发工作最有价值的特定用例，这就是人工智能的真正竞争优势。

适当集成的IaaS和CRM平台提供了跨整个组织的更全面的数据视图--从客户交互到物流。CRM只是一开始。将数据从其他系统（如库存或财务）中引入到混合中，会给您的机器学习引擎带来更广泛的见解。

从IaaS和平台作为服务技术也获得了规模、性能和优化的好处，这对于极端数据的处理非常重要。

1.开发业务案例。IT领导以及营销和销售主管应该密切合作，确定将CRM集成到云基础设施中的业务需求和用例。设定可衡量和现实的目标，例如，通过智能定位增加对社交媒体广告的点击率.

2.定义集成需求。确定您的CRM的哪些区域应该连接到IaaS的哪些区域，以帮助实现您的目标。

例如，您可能需要查看客户流失情况，并在发生任何重大损失之前获得任何重大损失。营销可以这样做：通过分析过去的流失度量，将该分析与客户数据重叠，并根据他们所采取的行动或影响他们行为的其他因素预测哪些客户处于流失的危险之中。

获取集成计划的外部专业知识。从您的云提供商寻求指导和合作伙伴推荐，这对为新的创新用途扩展其平台具有既得利益。您需要确定平台和网络技术注意事项，例如：

3.构建渐进式云业务战略。SaaS的美在于您可以立即开始实现云优势。其中许多好处是围绕自动更新和增强以及不断发展的技术来实现的。

为了使一个组织从云本机中获得最大的好处，IT领导者应该确保业务的所有部分都连接到云基础设施。例如，将您的仓储和物流系统与您的CRM集成在一起，增加了很多价值。交货和库存问题直接影响到您的客户。将这些核心系统连接在一起使预测建模变得更加容易，这样您就可以让客户开心并回来。

正在查看扩展？想想您的CRM如何帮助您。关于本地化需求和货币波动的数据可以而且应该与您的CRM挂钩。

对于用人工智能注入普通商业应用是多么令人兴奋的事情，未来仍然是不清楚的。我们只是把知识的表面刮到员工和他们的客户身上，让机器学习与数据一起玩耍。

大多数公司希望了解他们的客户今天在做什么，他们的兴趣和挫折，以及他们明天最有可能购买的东西。通过探索将CRM系统连接到云后端的可能性，公司可以在饱和的全球市场中获得竞争优势。