Salesforce AI中文：赋能企业取得非凡成就 (salesforce)

Salesforce AI：助力企业迈向卓越引言人工智能 (AI) 已成为现代企业不可或缺的工具，为各个行业提供创新和效率提升的机遇。作为全球领先的云计算公司，Salesforce 致力于利用 AI 的力量，帮助企业解锁其全部潜力。本文将深入探讨 Salesforce AI 解决方案，展示其如何通过提供洞察、自动化任务和优化决策来赋能企业。Salesforce AI 解决方案Salesforce AI 提供了一系列全面且可扩展的解决方案，从预测分析到自然语言处理 (NLP)，旨在满足企业的各种需求。这些解决方案包括：Einstein Analytics：强大的分析平台，提供交互式仪表板和深入洞察，帮助企业了解数据并做出明智的决策。Einstein Discovery：自动化机器学习引擎，识别隐藏的模式和趋势，从而提高预测精度。Einstein Language：基于 NLP 的解决方案，可自动提取和分析文本，提高沟通效率和客户满意度。Einstein Vision：利用计算机视觉进行图像识别和分析，用于质量控制、欺诈检测和客户服务。Einstein Bots：使用会话 AI 技术的虚拟助手，可提供 24/7 响应、解决客户问题并自动化任务。赋能企业Salesforce AI 解决方案为企业提供以下关键优势：洞察驱动决策：通过提供有关客户行为、市场趋势和运营绩效的数据驱动的洞察，帮助企业做出明智的决策。自动化例行任务：通过自动化例行任务，例如数据输入、客户服务和流程审批，释放员工时间专注于高价值活动。优化客户体验：通过个性化互动、提供快速支持和预测客户需求，改善客户体验。提高效率和生产力：通过简化流程、自动化任务和提供洞察，提高整体运营效率和生产力。获得竞争优势：利用 AI 的力量提高竞争力，通过创新和差异化解决方案超越竞争对手。实际应用Salesforce AI 已在各个行业被广泛采用，帮助企业实现显著成果。以下是一些示例：零售：使用 Einstein Analytics 优化库存管理，预测需求并提供个性化推荐，提高了销售额和客户满意度。金融服务：利用 Einstein Discovery 识别欺诈模式，提高风险管理效率，保护客户资金。医疗保健：通过 Einstein Language 自动化医疗记录分析，提高诊断准确性，改善患者护理。製造业：使用 Einstein Vision 进行质量控制，识别缺陷并优化生产流程，提高产品质量和节约成本。客服：部署 Einstein Bots 提供全天候支持，解决客户问题，减少等待时间并提高整体满意度。实施与支持Salesforce 提供全面的实施和支持服务，帮助企业顺利部署和利用其 AI 解决方案。从定制解决方案的设计到培训和持续支持，Salesforce 团队致力于确保客户获得最佳体验和价值。与 Salesforce AI 携手共创未来随着人工智能的不断发展，Salesforce AI 解决方案将继续为企业提供创新和优势。通过利用 AI 的力量，企业可以解锁其全部潜力，取得非凡成就并成为其行业中的领导者。与 Salesforce AI 携手共创未来，释放数字化转型的全部潜力。

客服系统有哪些适合企业用？

客服系统可以分为自建系统和第三方系统两种类型。

以下是常见的适合企业使用的客服系统，供您参考。

1. Zendesk：Zendesk 是一款云端客户支持软件，提供消息、电子邮件、语音、社交媒体、聊天和自助支持中心等多种服务。

具有安全性高、易于集成和使用的特点。

2. Freshdesk：Freshdesk 是一款全功能的云端客户支持软件，支持多种客户支持渠道，包括电子邮件、电话、社交媒体、聊天和自助支持中心等。

具有界面友好、易于使用和扩展性强等特点。

3. Salesforce Service Cloud：Salesforce Service Cloud 是一款针对企业客户支持提供的多渠道客服系统，支持电子邮件、电话、社交媒体、聊天和自助支持中心等多种服务方式，并且可以与其他 Salesforce 产品集成。

4. Help Scout：Help Scout 是一种简单、易于使用的云端客户支持软件，以电子邮件作为主要客户支持渠道。

它具有简单、易于使用、可定制化和易于集成等优点。

5. Intercom：Intercom 是一款基于云端的客户支持软件，提供了一系列工具来帮助企业管理客户交流和客户支持。

它的主要功能是聊天、消息和自助支持中心，为企业提供了全面的客户支持服务。

以上仅是一些适用于企业的客服系统，每个企业的需求和情况都不同，需要根据自身实际情况选择最适合自己的系统。

在选择之前，可以先了解每个系统的特点、功能和价格等方面，并进行详细的比较和评估。

曲子龙：为什么SalesForce在国内就“水土不服”？

最近其实我也不知道要去更新什么内容，自己产生的灵感比较少，大部分都是在TO必问回答各种行业问题来找灵感，这些年学的乱七八糟的东西，恰巧勉强可以用的上，所以答完问题，还有很多啰嗦没写的内容，我就整理变成公众号然后发出来，尽量保持在每天下班前发一篇。

写下这篇公众号，提及这个问题，其实主要是我想把侧重点维度放的更大一些，放大到那些copy to china的企业级服务的产品，为什么一直都“水土不服”，这几年为什么不温不火上，于是整理写下这篇文章。

尽量把现象问题写的足够专注，所以我这里对SalesForce类的企业级产品定义，都定义为偏向于管理类、协同类的企业级服务产品。

现象

不得不说作为发展中国家，在过去的10年里中国还处于一个供给时代，在那个供给不足的年代里，说的夸张些，只要你有能力建厂搞生产，和地方政府拿地，就基本产出来不愁卖。

那时候的传统企业，他们的关注点基本都在“渠道”、“政府关系”、“生产能力”这些事情上，很少关注协同、管理，利润足够大的情况下，生产设备水平也远没有现在那么多的选择，在那个时期生产力大部分企业不是靠“管理”、“协同”、“建立流程制度”来解决的。

中国是一个人口基数大国，劳动力要比西方发达国家成本低太多，所以在哪个时代解决生产力的首要侧重点，其实就是要靠“堆人数”，不行就招更多的人来解决问题，是那个时代最普遍的做法。

基因

国内的民营企业其实早期大部分都是“家族式”经营，七大姑八大姨都在一个公司里，在管理和协同上，基本是匮乏的（这些年传统企业走下坡路，也多少因为管理和成本问题受到了诸多的影响）在管理方面生产制造类的大部分企业当时只在意两件事儿：

也是这样的时代成就了金蝶、用友、管家婆这类企业。

观念

这几年供给时代已过，我们开始走到了品牌、品质这个时代，在这个时代我们不再缺少商品的选择，供给已经超出了负荷，开始出现了市场的深度竞争、从刚开始的让利、到后面的裁员去成本，大型生产制造企业面临的问题虽然有管理和协同这方面成本的因素，但是更多的问题还是关注怎么走出去、把东西更好的卖出去！

创业潮的到来，致使国内企业主力军大部分是发展中的中型企业为主，这类企业的诉求也并不是管理，更多的关注点是在于如何营收、如何增长。

我们之前在崔牛会的群里某牛油开过这样的玩笑：

这句话是对的！中游的民营企业喜欢直截了当“来的快的”，所以会更认可营销类、Leads的应用，在这上面花钱。

所以这个时代成就了营销型主导的产品，比如：网络推广、阿里妈妈、分众、以及各种DSP平台。

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赋能企业取得非凡成就

问题

中国这几年发展迅猛，尤其在互联网方面，移动互联网让我们真真切切的翻了身，快速成为移动互联网的龙头，也跟着起了连锁反应，那就是数据！移动互联网把大量的数据都连上了网。

信息爆炸，互联网发达，原本线下竞争已经白热化的传统企业又遭遇了互联网电商化的新洗礼，

淘宝、微店、微商各种互联网线上的销售方式，无一不再干掉中间商，砍掉中间利润，

于是那些传统企业更加的慌了起来。

我想这也是这几年大家认为“传统企业”走下坡路的原因，互联网走的太快了，用户对产品的品质要求、个性化也变的更高了，传统企业在这个时代确实没跟上。

其实一路走来大部分的传统企业并未真正经历“IT时代”，就直接进入了“互联网时代”，还没有搞清楚什么才是互联网时代，又迈入了大数据、人工智能时代，昨天还在畅谈工业4.0、今天我们又在谈AI，企业的需求变化的有点过快，战略一直在变，很多产品其实已经把控不好到底哪些该做、哪些不该做，国内细分领域的创业企业变多，很多公司已经不知道到底该用哪个好，完全跟不上节奏了。

总结

谈回企业级服务市场，为什么“水土不服”一方面确实国内的传统企业发展路径和美国发达国家大不相同，另一方面也因为国内互联网创业潮的推动，各家你争我抢，用“免费”的方式去抢市场的厮杀行为，已经把市场客户带偏，变成了“谁免费用谁的”、“谁便宜我用谁的”这样的窘境，用户的付费能力跟不上，自然就很难做出高营收。

未来

这几年我国在科技、互联网方面发展迅速，其实对于企业级服务市场，已经在逐渐回暖，而且在这个领域已经有很多优秀的企业做出了不错的营收，Salesforce时代在中国其实已经过去了，我们也没有必要去纠结于copy to China 的这种Salesforce产品会否会做大，倒是可以静下心来思考，这些中型企业有付费能力，在业务发展上高不成、低不就的企业，到底有什么样的诉求。

我们能做什么样的工具，去解决这样的问题，单纯从管理、协同、流程的角度一直都是在解决“去成本”的问题，而中国的企业更大的需求是，怎样会有更多的客源、如何找到销售机会、怎样获得更大的营收。

而关于

Salesforce的话题，

感兴趣的可以阅读我的《我们为何非要成为中国的Salesforce? 》