基于人工智能的CRM能力模型：提升营销灵活性、盈利能力及竞争优势

《INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT》：AI-powered CRM capability model: Advancing marketing ambidexterity, profitability and competitive performance

AI驱动的CRM能力作为高阶组织能力，通过数据管理、多渠道整合和服务能力提升营销敏捷性，进而促进银行盈利与竞争优势。研究采用三阶段设计：文献综述与专家访谈识别能力维度（数据治理、智能分析、隐私保护、内容一致性、流程一致性、个性化、自动化、意义性），结构方程模型验证其通过营销敏捷性影响可持续盈利（β=0.186）和竞争优势（β=0.396）。理论贡献在于构建动态能力微观基础模型，实践启示包括强化数据治理、跨渠道协同及伦理AI培训。

　　人工智能驱动的客户关系管理（AI-powered CRM）系统在近年来迅速普及，成为了第四次工业革命中企业数字化转型的重要支柱。尽管企业对这些系统投入了大量资源，但许多组织未能从中获得显著的商业价值。本研究旨在填补这一关键空白，通过构建并实证分析AI-powered CRM作为组织更高阶能力的模型，探讨其如何影响营销双元能力，并最终促进盈利能力与竞争优势的提升。

AI-powered CRM在营销、客户服务和数据管理方面展现出独特的价值，其核心在于利用人工智能技术进行精准分析和预测，以实现客户体验的个性化和高效化。然而，实际应用中，许多企业在采用AI-powered CRM时面临诸多挑战，包括员工对技术的抵触、客户对自动化服务的不信任，以及数据隐私和伦理问题。这些问题限制了AI-powered CRM在组织中的有效实施，使得其潜在价值难以转化为实际成果。

为了更好地理解AI-powered CRM的能力结构，本研究采用了一种三阶段的研究设计。第一阶段通过系统综述和深入访谈，识别出AI-powered CRM的核心维度及其子维度，这些包括数据管理、多渠道整合和客户服务。第二阶段，基于这些维度，构建了测量模型，并通过专家验证确保其科学性和可靠性。第三阶段，通过对澳大利亚205名银行员工的调查，测试了AI-powered CRM能力对营销双元能力及组织绩效的影响。

研究结果表明，AI-powered CRM能力对营销双元能力具有显著的正向影响，而营销双元能力则进一步增强了组织的盈利能力和竞争优势。这一发现不仅丰富了CRM领域的理论研究，还为企业管理者提供了实际操作的指导，即如何通过培养AI-powered CRM作为动态能力，实现探索与利用的平衡，从而有效应对市场变化并提升绩效。

从理论角度来看，本研究引入了一个基于微观基础的AI-powered CRM能力模型，整合了数据管理、多渠道整合和客户服务这三个关键维度。这种模型不仅有助于理解AI-powered CRM的运作机制，还为企业如何在动态环境中构建和应用这些能力提供了新的视角。在实践中，该研究强调了管理者在实施AI-powered CRM时，需要关注数据治理、数据隐私和数据分析，以确保系统的安全性和有效性。此外，多渠道整合能力对于提供一致且无缝的客户体验至关重要，而客户服务能力则通过个性化和自动化手段提升客户满意度。

在数据管理方面，研究发现数据治理、数据智能和数据隐私是构成数据管理能力的关键子维度。这些能力确保了客户数据的安全性和有效性，从而支持组织的战略决策。在多渠道整合方面，内容一致性与过程一致性是核心要素，它们确保了客户在不同渠道上的体验一致，从而提升了客户满意度和忠诚度。而在客户服务方面，个性化、自动化和意义性是主要的子维度，它们不仅增强了客户体验，还通过提升客户互动和客户价值创造，增强了组织的竞争优势。

本研究还探讨了营销双元能力在AI-powered CRM能力与组织绩效之间的中介作用。营销双元能力指的是组织在维持现有客户和市场的同时，还能探索新的市场和客户机会。这种能力对于组织在动态市场中保持竞争力和盈利能力至关重要。研究结果表明，AI-powered CRM能力通过提升营销双元能力，进而增强了组织的盈利能力与竞争优势。这一发现对于理解AI技术如何在营销实践中发挥作用具有重要意义。

此外，本研究通过实证分析，验证了AI-powered CRM能力对组织绩效的直接影响。数据显示，AI-powered CRM能力对营销双元能力的影响显著，而营销双元能力又进一步促进了组织的盈利能力与竞争优势。这些结果不仅提供了实证支持，还为未来的研究提供了方向，即进一步探讨其他潜在的中介变量和结果变量，以更全面地理解AI-powered CRM能力的动态影响。

本研究的理论贡献在于，它通过引入基于微观基础的AI-powered CRM能力模型，推动了CRM领域的研究进展。这一模型不仅涵盖了数据管理、多渠道整合和客户服务，还强调了这些能力如何在组织内部相互作用，形成更高阶的动态能力。从实践角度出发，研究为银行管理者提供了具体的指导，如何通过构建和应用AI-powered CRM能力，实现组织的持续竞争优势和盈利能力。

研究的局限性在于，其数据主要来自澳大利亚的“四大银行”，可能无法完全反映其他行业或地区的实际情况。此外，本研究采用的是横断面数据收集方法，无法捕捉到随时间变化的动态趋势。未来的研究可以考虑采用纵向研究设计，以更全面地理解AI-powered CRM能力的演变及其对组织绩效的影响。同时，研究中未涉及组织文化或数字文化，这些因素可能在AI-powered CRM的实施和绩效中发挥重要作用，未来研究可以进一步探讨这些文化因素对AI-powered CRM能力形成的影响。

综上所述，AI-powered CRM作为一种动态能力，对于提升组织的营销双元能力、盈利能力与竞争优势具有重要价值。然而，其成功实施依赖于对数据管理、多渠道整合和客户服务能力的综合构建。研究结果为组织如何有效利用AI-powered CRM提供了理论和实践的双重支持，同时也为未来的研究指明了方向，以进一步探索AI-powered CRM在不同行业和地区的应用潜力及其对组织绩效的动态影响。