为了避免沮丧，请记住以下几点：
从小事做起：确定 NLQ 最初可以解决的具体问题或任务，让用户体验到好处并建立信心。
关注数据质量：确保 CRM 中的数据准确性和一致性，以确保 NLQ 查询获得可靠的结果。
定期审查和改进：定期评估您使用 NLQ 的情况，并找出需要改进的地方。根据用户反馈和数据洞察，改进您的方法。
寻求持续改进：随时了解 NLQ 技术不断发展的功能，并探索您选择的 CRM 供应商提供的新功能。
通过仔细考虑这些因素并实施最佳实践，中小型企业可以利用支持 NLQ 的 CRM 的强大功能来获得有价值的客户洞察、简化运营并实现可持续的业务增长。
总结
对于中小型企业而言，然而，驾驭传统 CRM 系统的复杂性往往颇具挑战性，这往往导致用户采用率低，并阻碍了这些宝贵工具的充分发挥。而 NLQ 正是在此应运而生，成为颠覆性技术，彻底改变中小企业与客户数据交互的方式。销售经理 Sarah 正盯着堆积如山的销售数据、产品销量等信息。尽管所有数据都已准备就绪，她仍然被海量的信息淹没。她的经理想分析一周内销量最高的产品。突然，她想起了 CRM 系统中的自然语言查询 (NLQ)，于是输入了一个简单的查询：“请以表格形式提供 3 月 19 日至 3 月 23 日销量最高的产品报告。” 她很快就得到了结果并汇报给了经理。
这不是一个科幻故事，而是NLQ的现实。
对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的需求使企业能够更轻松地实现高效增长。我们使用不同的 基里巴斯电报列表 机制来执行特定操作，NLQ 就是其中之一。它允许用户使用日常语言与不同的应用程序交互，并做出更好的业务决策。让我们深入探讨它。
识别自然语言查询
NLQ 是人工智能的一个方面，它使人机交互更容易、更易于通过自然语言进行。用户无需使用编程语言，就可以用简单的英语提出与数据相关的问题或请求。系统将快速响应并为您提供准确的信息。请考虑以下两个查询：
从员工中选择姓氏、名字，其中部门='营销'；
请告诉我营销团队中人员的姓名。
第一个例子介绍了一种可能并不为大家所熟悉的传统查询语言。使用这种语法构建此类查询通常需要技术知识。相比之下，第二个例子是一个自然查询，它提供了更用户友好的方法，允许人们使用自然的人类语言与数据库交互。