CRM可以说是企业最为熟悉的管理系统，尤其是销售导向型企业，其应用场景涵盖了客户信息管理、营销管理、销售自动化、会员管理，以及售后服务管理等等，在这个销售链条中，客户是主体，销售围绕客户的生命周期进行管理。

然而，在CRM管理中，销售线索的来源普遍以人工搜索或广告线索为主，依赖于企业内部资源。销售人员依然需要耗费大量时间和精力，去搜寻和整理销售线索，可见，尽管上了CRM还是没能提高销售前端的效率。

如今，大数据和人工智能技术的应用，大幅度提高了信息的搜索速度和利用率，与传统的数据分析相比，人工与机器对数据的处理效率几乎是天壤之别，对销售导向型企业而言，这个现象尤为突出。

在以往的企业销售部门中，销售线索普遍来自市场调研、销售人脉和购买的数据，数据汇集后再人工筛选整理出有效的线索，录入CRM系统等待后续联系。且不说这个环节会损耗大部分的数据，其中大量的人力成本也是企业的一大负担。

这种企业销售困境的普遍存在，让很多公司看到了利用大数据和人工智能技术，为企业进行智能销售预测的机遇。在国外，智能预测行业已经发展了好几年，有些预测服务提供商已经有了非常成熟的业务模式和稳定客户群体。而国内的大数据应用刚刚起步，智能销售预测也才开始进入人们的视野。

智能销售预测类似于多维匹配的搜索引擎，背后是实时更新的企业数据池，而企业可以通过预测服务提供商搜到他们想要的目标客户和销售线索。客户获取本是客户管理链条中的重要一环，在现实中却因难以实现智能挖掘销售线索而被排除在CRM之外。

大数据和AI技术的落地应用，给国内智能预测服务的兴起带来了新的机遇。基于大数据和人工智能技术，帮助企业预测潜在客户。在结合企业内部的客户关系管理系统后，利用机器学习自动建立和量化客户模型，帮企业挖掘并推送销售线索到CRM系统，从而实现潜客挖掘-客户管理-营销-销售-售后的闭环，解决CRM遗漏的销售前端难题，降低企业的人力资源成本。

随着大数据的深入发展，越来越多的工作被人工智能替代，可以预见的是，智能销售预测将是未来销售自动化的重要一环，消除大量低效的人工寻客工作，让销售人员能够把更多时间精力放在更可能成交的客户身上，提高销售转化率。

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