近日，蓝色光标集团旗下智能营销助手销博特（XiaoBote）发布Ai-Wei SCRM解决方案，基于微信生态在全链路的基础上，构建服务以及销售的附加业务，使得品牌主在内容营销上与销博特X-Brand Asset品牌中台高效协同，降低获客成本。
随数字技术发展，社交媒体为个体消费者心声提供了抒发的土壤。同时，社交媒体活动也为客户关系管理（CRM）提供了全新的渠道，针对产品或服务的评论分享等动作能够使品牌与潜在客户联系起来。其意义不仅是获取消费者所提供的意见，更力求于通过品牌与用户间的双向对话提供出色的客户体验，成功地将潜在客户转化为正式用户，将普通用户转化为忠实客户。因此，基于社交媒体的社会化客户关系管理解决方案（Social Customer Relationship Management）应运而生。
Social CRM的特性将会重新定义CRM领域，社交网络将不仅仅是作为一个额外的渠道，而是让CRM动态了起来。SCRM增加了一个动态行为维度，该行为维度是在传统CRM上增加了一层丰富的内容。品牌可以通过这种方式主动捕获所有与消费者的互动。微信在Social CRM中特别强大的原因之一是能够从在线和离线接触点对用户讯息进行捕获。在数字化沉浸式市场中，品牌以相同的数字化行为步伐，并捕捉与其业务相关的时刻。而这也变得越来越重要。
随着互联网的发展和社交媒体的兴起，越来越多的本土品牌正在寻找可支持的业务模型，可捕获的客户需求，以及可靠的CRM系统。同时，我们也会发现中国和国外CRM场景不同的是在于，CRM系统中的核心触达渠道正在由先前的电子邮件和短信让位给以微信生态为中心而展开的SCRM战略。微信拥有10亿+DAU，使品牌能够将任何基于Web的品牌网站、小型活动网站、电子商务网上商店等移动网站与微信连接起来，并统计这些来自这些平台的数据。
图一：基于微信生态的私域用户运营漏斗
Ai-Wei SCRM结合微信生态Social CRM业务场景下加持全新的AI算法与大数据技术使其效能全新提升；依靠先进算法和统计模型来识别非结构化社会数据中的模式，彻底改变传统的客户关系管理。社会化客户关系管理将依赖于新兴的技术，包括自然语言处理、机器学习和情感分析等技术将在社会化客户关系管理中相互协调。品牌方将能在现有社交媒体数据基础上获得更深层次的洞察。
图二：基于微信生态的Social + AI 方式
自然语言处理（NLP）
与较旧的语言分析决策树方法相比，现版本的NLP更能说明文本主体内的随机性与包容性，因而更适合分析内容风格各异、来源多样化的社交媒体文本。
机器学习
机器学习对多维状态以及即将发布的数据的属性进行预测。有监督的机器学习将训练数据集输入算法以定向预测推理，无监督的机器学习适用于识别未标记的隐藏内容。因此，Ai-Wei SCRM能够通过不断更新的大量数据配合高度复杂的统计模型和算法，以支持预测结果的可靠性，决策的可重复性，以及理论上建议的服务台回应的最优解。
情感分析
根据SCRM文本挖掘后词语，短语等内容的情感“极性”来缩放情感，实现对大量文本自动进行情感分析。按照当前的标准，力求提供与人类共识率相当的正确情感分析。随着新技术和社交通信新平台的出现，Ai-Wei SCRM将得到进一步的发展和完善。
通过Ai-Wei SCRM平台，企业能够在线上途径加强与现存及潜在客户间的有机互动，获得自家产品或服务使用反馈和改进意见。对于拥有线下获客渠道的品牌而言，通过各种形式的营销策略将线下客户转移至线上，实现私域流量池的搭建以及日常沟通。
图三：微信生态的用户精细化运作
数据分析：通过历史文章，构建信息平台，通过受众的内容偏好、行为偏好、以及，推送其更关注的内容，通过收集消费者行为数据，优化触达效果。
内容分发：通过对社交平台所提供数据的简要分析进行内容的产出与管理，一方面，品牌方通过社交平台发布特色内容吸引潜在用户，另一方面，针对社交数据企业能够在更精确的范围内制定内容产出的方向策略，理论上能够凭借精确的受众细分以不同文案触达用户。
用户转化：通过社交媒体的部分权限，品牌方能够对个体消费者的购买行为、产品偏好等相关信息有更为全面的了解。通过特定用户特征进行筛选，销售人员将特定区间内进行销售信息的精准触达，为品牌拉新留存，促活转化。
