AI for Executives: AI for Customer Relationship Management

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AI for Executives: AI for Customer Relationship Management

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI for Executives“

Dozent: Prof. Ernesto Damiani

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

Build unified customer profiles; apply predictive analytics for churn, next-best-action, and customer lifetime value.
Design personalized engagement using recommendations, intelligent virtual assistants, and LLM-powered support.
Implement responsible AI in CRM—privacy, security, fraud prevention—and create an executive roadmap aligned to business goals and change management.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Sales Enablement
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: AI Product Strategy
Kategorie: Network Analysis
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Customer Data Management
Kategorie: Personalized Campaigns
Kategorie: Self Service Technologies
Kategorie: Personalized Service
Kategorie: Revenue Management
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Customer Engagement
Kategorie: Customer experience strategy (CX)
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Customer experience improvement
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Customer Insights

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Fraud detection

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „AI for Executives“

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

AI for Customer Relationship Management (CRM) shows executives how to use artificial intelligence to deepen customer insight, personalize engagement, and scale service—without coding. You’ll build richer customer profiles by integrating behavioral, transactional, and external data; explore graph-based community modeling to understand relationships; and apply predictive analytics for churn, next-best-action, and customer lifetime value. You’ll practice sentiment and voice analytics to capture the “voice of the customer,” then design personalized experiences with recommendations, targeted campaigns, and human-in-the-loop programs. The course also covers intelligent virtual assistants and LLM-powered support, sales enablement (lead scoring, cross-sell), dynamic pricing, and fraud detection with security and compliance in mind. Finally, you’ll develop an AI-driven CRM strategy—roadmapping technology choices, aligning initiatives to business goals, managing change, and addressing ethics and governance. By the end, you’ll be able to evaluate use cases, choose appropriate techniques, and lead responsible AI adoption across marketing, sales, and service.

This module grounds executives in CRM fundamentals and how AI elevates engagement, personalization, and measurement across the customer lifecycle. You’ll connect CRM components with outcome metrics, surface near‑term AI opportunities, and examine privacy/security trade‑offs. A light introduction to graph‑based community modeling helps you visualize customer networks for segmentation and outreach.

Das ist alles enthalten

6 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

6 VideosInsgesamt 20 Minuten

Introduction to the Specialization2 Minuten
Definitions and Components of CRM4 Minuten
The AI Promise3 Minuten
Enhancing Customer Engagement Through AI5 Minuten
Using LLMs for CRM4 Minuten
LLM Applications for CRM2 Minuten

5 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Definitions and Components of CRM Briefing Document10 Minuten
The AI Promise Key Concepts10 Minuten
Enhancing Customer Engagement Through AI Briefing Document10 Minuten
Using LLMs for CRM Key Topics10 Minuten
LLM Applications for CRM Key Topics10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 1 Quiz30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Design a Simple Ranking Rule (EdgeRank‑style)10 Minuten

Focus on the data foundations of AI for CRM: what to capture, how to integrate, and how to safeguard quality and governance. You’ll interpret outputs from predictive models (e.g., churn) and run a practical sentiment/voice‑of‑customer workflow—including multilingual considerations—to turn unstructured feedback into action.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

Translate AI capabilities into engagement levers: personalization, assistants, and sales enablement. You’ll experiment with content/recommendation strategies, design and assess chatbot/voice‑assistant experiences, and apply LLM prompt design and specialization—all tied to revenue outcomes via lead scoring and cross/upsell.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

Learn where automation moves the needle: dynamic pricing, revenue optimization, and fraud/security in customer interactions. You’ll estimate price responsiveness, design fraud‑prevention workflows with human‑in‑the‑loop review, and specify process KPIs to quantify efficiency and risk reduction.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

Bring it all together into an executive‑ready plan. You’ll align AI initiatives with business goals using a Goal–Question–Metric (GQM) approach, produce a technology roadmap, and address change management, ethics, and risk so your AI‑CRM strategy is viable, governable, and future‑proof.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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Dozent

Prof. Ernesto Damiani

Khalifa University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

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Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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