历史悠久的电子商务公司 QuickCart 的销售团队难以应对大量的客户互动，导致错过后续行动、数据输入不准确以及缺乏对客户行为和偏好的洞察。
为了立即重回正轨，该公司将其 CRM 系统与生成式人工智能 (Generative AI) 集成。其自动化功能可以分析电子邮件和电话等客户对话，从而提供关键洞察并发现机会。
生成式 CRM 还能自动执行数据录入等重复性任务，以提高准确性，并创建后续电子邮件，使销售代表能够优先处理其他重要活动。正如您所见，生成式 CRM 有效地简化了数据管理和客户互动流程。 生成式人工智能极大地改变了内容创作的方式。只要有合适的提示，它就能生成文章、博客文章，甚至书籍。这是因为诸如 ChatGPT 之类的生成式人工智能工具是基于大型语言模型 (LLM) 运行的。
这些模型是专门设计用于处理和学习互联网上丰富数据集的人工智能算法。此外，这些 斯里兰卡电话数据 工具依靠 LLM 生成类似人类的文本，并在几分钟内向用户提供重要信息。
这种效率或许可以解释为什么人工智能正越来越多地被融入到商业流程中。正如麦肯锡在其《快速工程》论文1中指出的那样，人工智能工具能够通过生产力提升创造价值，其价值最高可达行业年收入的4.7%。
当需要获取特定联系人的摘要或检查需要解决的高优先级案例或问题时，ChatGPT 或任何其他 AI 模型可能都无济于事。
但是，如果您的 CRM 系统具备 AI 功能，您可以使用特定于业务的数据训练模型，以便它快速响应您的查询。请记住，在与 CRM 系统交互时，创建结构良好的提示以获得最佳结果至关重要。提示或指令的质量直接影响 AI 生成的输出的准确性。
此外，为了创建如此一流的 AI 提醒功能来提取业务洞察，Vtiger 推出了提醒生成器。我们不要止步于此，还有更多值得探索的地方。