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CRM销售额正在下降
CRM（客户关系管理系统）已经广泛应用于各个行业，但CRM产品却正在面临一个问题：尽管CRM系统几乎被普遍采用，但在过去5年中，销售配额完成平均值却下降了。（编者注：配额完成平均值，Quota Attainment Average：衡量销售团队的12个指标之一）
为什么会有这种现象？我们认为原因在于CRM系统的底层架构逻辑不足以使其应对当今复杂多变的购买环境，大部分CRM系统为公司创造业绩的能力处于停滞状态。具体表现如下：
① 购买途径多样化，B2B购买者掌握更多主动权
在当今的互联网经济中，买家在购买前，会主动通过互联网、同行或朋友推荐以及众包平台来了解产品服务信息。就像在B2C领域，亚马逊为人们分享了商品信息一样，B2B的购买者们在购买产品前也几乎拥有了全部的自主购买权，许多购买决策是B2B购买者主动完成的，根本不需要销售代表对其进行销售。
② 购买决策形式多样化，不再是单纯的线性流程
和B2C不同，在B2B领域，企业要采购某个产品/服务时，一般都会需要多个决策者共同参考协商。这些决策可能需要走流程，也可能讨论后马上确定下来，各个公司的方式不一样。现代企业采购产品或服务的流程不再是线性思维式的决策机制，可能涉及到多个决策人的来来回回讨论。
CRM无法满足需求
CRM软件最早出现于20世纪80年代，当时互联网应用还很小众。为了促使销售努力工作，在销售过程管理中，从销售线索到商机到合同成交，是一种线性规划的结构模式，在这个结构里，销售机会是按照“线索-机会-订单”几个阶段为基础路径向下流转的。
但是现在不一样了，买家的需求发生了变化，他们正追求能满足个性化和非线性化需求的CRM系统。在这种情况下，一个销售代表怎么能在单一的线性销售过程中接受培训，然后去了解和满足顾客的个性化购买需求呢？
也就是说，当客户花钱买了一套CRM系统后，其实并不能用它来解决如下两个问题：
① 应该把产品卖给哪个潜在顾客？
② 应该怎么吸引潜在顾客？
一个有有经验销售员会了解上述两个问题的答案，特别是当他以前卖过产品给某个特定的组织时，但这些问题，CRM是给不了答案的。
“聪明”的CRM也不行
其实CRM系统只能告诉你已经知道的事情——你公司经历的和记录的事情，比如正在跟进管理的潜在客户/已成交客户等等。
即使“聪明”的CRM也不够用(作者注：聪明是指CRM系统+人工智能)，因为它只能通过分析你自己公司的过往数据(比如已成交客户数据等等)来预测未来的客户。
但是如果有一个系统能分析每个公司每个销售人员的经验数据，而不只是你一家公司的数据，然后利用这些数据来指导销售行为，会怎样？
答案是：成功的概率会得到极大的提高。
数据孤岛是问题所在
数据孤岛既存在于公司之间，也存在于功能之间，如果这2个问题没有解决，即使利用AI技术，也很难产生成功的销售科技，下面分开来看。
一、公司间的数据孤岛
公司之间的“孤岛”随着CRM的发展持续存在着，因此如果今天创新构建一个新的CRM，它将遵循新的互联网模式，它能够捕捉，匿名，脱敏处理并同步集成所有公司的数据，然后利用这些数据来帮助用这个CRM系统中的每个企业去获取客户，基于数据共享为企业解决业务问题。我们可以从下面这些互联网应用中看到这一模式：
Waze：使用每个人的驾驶数据，为平台上的用户提供导航服务。
亚马逊：使用每个人的购买数据，为平台上的用户提供购买推荐服务。
Netflix：使用每个人的视频观看数据，为平台上的用户提供视频推荐服务。
这些互联网应用模式一个共同特点就是数据集成和数据共享，数据不再是分散的而是集中在一个平台上不断生长。
一些B2B公司也在推进这种模式：
尼尔森：聚合了媒体和品牌消费数据
Verisk：聚合了保险损失数据
InsideSales：聚合销售人员和购买者的行为数据
二、功能之间的数据孤岛
在销售领域，另外一个障碍就是功能孤岛。CRM平台所采用的应用独立模式也加深了这一障碍。
在这种模式下，营销功能将潜客转化为可以跟进的销售线索，销售功能将这些线索转化为商机，销售管理功能将这些商机转化为销售订单/合同，促达成交。每个专业功能都在相对独立的应用程序中，没有端到端（end-to-end）的全流程，整体结果会受到严重影响，市场营销人员认为获得了销售线索就是成功，销售开发团队认为把线索转化成了商机就是成功。销售负责拿到订单或销售合同就是成功。
当这些孤岛存在时，会出现一个现象： 单个环节可能是非常成功的，但整个系统的效果却非常糟糕，没有办法满足企业销售业绩的需求。
怎么办？
答案是：借助人工智能系统驱动增长
AI 驱动增长
随着购买行为的巨大变化，我们必须要超越CRM的局限性，因此我们需要建立一个“增长AI系统”（AI System of Growth），这个系统可以帮助卖家以符合买家购买行为的方式进行销售。
这个AI系统需要3个要素：神经数据、销售AI 和销售互动应用。
一、神经数据（Neural Data）
要优化销售行为，整个过程都需要神经销售数据的参与。神经销售数据，简单点说就是人们的行为数据和结果数据。在销售领域就是所有销售人员的行为数据和最终的结果数据。为了获得最佳的效果，这种数据必须是全球性的和跨公司的。
二、销售AI（Sales AI）
销售 AI就是将AI技术应用在销售领域。而AI技术本身正在通过像谷歌和Amazon这样的公司商品化，他们可以提供算法和开源的机器学习平台。但是这些提供AI技术的公司并没有提供数据，AI系统要分析挖掘的数据必须每个公司自己去收集积累。
三、销售互动应用（Sales Engagement Apps）
通过这些销售AI理解的神经销售数据，每个公司的每个销售人员都可以从系统中所有销售人员的集体经验中获得帮助。他们通过使用一些销售互动应用(比如邮件、智能电话、社交媒体等等)不断地将新的数据反馈到系统中，然后AI系统能利用这些数据不断的学习进化。
因此，在未来，为了帮助销售团队更好的去销售，我们需要：
神经销售数据+销售AI+销售互动应用。
也就是说，我们需要构建一个增长AI系统。
结论
销售科技正在超越CRM系统，走向增长AI系统。当然，CRM系统也仍将仍然存在，但它在销售领域不再扮演关键角色，因为它本身的基础架构决定了CRM不会成为一个成功的收入增长系统背后的大脑。
我们的挑战是处理神经销售数据，让其积累的数据量达到一个临界值，利用销售AI和销售互动应用来帮企业获得收入增长。使用了这套AI系统的每个公司都能以更有价值的方式利用人工智能来达到自己想要的结果。由于CRM系统的底层固有弱点：数据&功能孤岛。未来Salesforce不太可能在这个领域获得领先地位。
我们认为，一些更有可能打造这样一个增长AI系统的公司是：
1)微软：微软有领英的全部数据(微软2016年花262亿美金收购了领英)
2)亚马逊：有全球B2C和B2B购买数据
3)InsideSales：有越来越多的销售行为数据
我们预计在5年内，超过50%的财富500强公司将利用神经销售数据和销售AI来优化销售工作。事实上，我们知道至少有7个财富30强公司(包括苹果、通用电气、Verizon、美国银行和微软)已经在构建这种AI系统。
文章译自：CRM Isn't Enough -- Here's What's Next
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