چالش‌های پیچیدگی سیستم‌های CRM
نرم‌افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) امکانات گسترده‌ای دارند که می‌تواند هم یک مزیت باشد و هم یک چالش.از یک‌سو، این سیستم‌ها امکان یکپارچه‌سازی اطلاعات و افزایش بهره‌وری را فراهم می‌کنند.از سوی دیگر، پیچیدگی این سیستم‌ها نیاز به آموزش کارمندان دارد که می‌تواند منجر به سرعت پایین در پذیرش فناوری و ایجاد نارضایتی شود.
کاربران معمولا با پیچیدگی‌های نرم‌افزار دست‌وپنجه نرم می‌کنند که باعث اتلاف وقت و کاهش کارایی می‌شود. بااین‌حال، دستیارهای هوش مصنوعی می‌توانند این فرآیند را ساده‌تر کنند.
بیایید بررسی کنیم که چگونه هوش مصنوعی این کار را انجام می‌دهد و چه اقداماتی برای ادغام موفقیت‌آمیز آن در CRM لازم است.
1.رابط های مکالمه‌ای (Conversational Interfaces)
سیستم‌های CRM معمولا نیاز به جستجو در منوهای پیچیده و ورود دستی اطلاعات دارند که فرآیندی خسته‌کننده، وقت‌گیر و مستعد خطا است.رابط‌های مکالمه مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند ربات‌های چت و دستیارهای صوتی، می‌توانند این فرآیند را با اجازه دادن به کاربران برای تعامل با سیستم CRM به زبان طبیعی برای شناسایی هدف کاربر و انجام وظایف در نرم‌افزار CRM ساده کنند.
راه‌حل: دستیارهای هوش مصنوعی مبتنی بر چت‌بات و دستیارهای صوتی این فرآیند را ساده می‌کنند.
برای مثال، فرض کنید یک نماینده فروش باید جزئیات یک سرنخ را به روز کند یا وضعیت یک معامله را بررسی کند. با CRM های سنتی، این شامل جستجو در چندین تب و بازدید از منوهای مختلف در نرم افزار CRM است.
با هوش مصنوعی یکپارچه فقط کافی است بپرسد: وضعیت معامله سرنخ مورد نظر چگونه است؟ عامل هوش مصنوعی از قابلیت درک زبان طبیعی خود برای شناسایی هدف کاربر استفاده می‌کند.فرآیند لازم را شناسایی کرده و داده‌های صحیح را بلافاصله ارائه می‌دهد.
2. ورود خودکار داده‌ها (Automated Data Entry)
یکی از مشکلات رایج نمایندگان فروش و سایر کاربران CRM، وارد کردن دستی داده‌ها است. این کار علاوه بر کاهش بهره‌وری، مستعد خطا است که می‌تواند باعث نادرستی اطلاعات در CRM شود.
راه‌حل: هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند ورود داده‌ها را خودکار کند.
چگونه؟
- تجزیه‌وتحلیل ایمیل‌ها، تماس‌های تلفنی و جلسات
- استخراج نکات کلیدی از مکالمات و ثبت خودکار در CRM
مثال:
پس از یک تماس فروش، هوش مصنوعی مکالمه را تحلیل کرده و به‌طور خودکار خلاصه‌ای از جلسه را در CRM ثبت می‌کند.
3. بینش و توصیه‌های هوشمند برای نمایندگان فروش
CRMها حجم عظیمی از داده‌های مشتریان را در خود ذخیره می‌کنند. اما تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها به‌صورت دستی بسیار سخت است.
راه‌حل: هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و روندها را شناسایی کرده و توصیه‌های هوشمند ارائه دهد.
مثال‌ها:
- پیشنهاد ارسال ایمیل پیگیری شخصی‌سازی‌شده با پیشنهاد تخفیف ویژه
- شناسایی فرصت‌های فروش مکمل (Upselling/Cross-selling) بر اساس سابقه خرید مشتری
4. امتیازدهی هوشمند به سرنخ‌های فروش (Intelligent Lead Scoring)
امتیازدهی به سرنخ‌ها در گذشته عمدتا بر اساس معیارهای ثابت مانند تماس‌های نمایندگان فروش انجام می‌شد. اما امروزه، روش‌های مبتنی بر داده جایگزین تصمیم‌گیری‌های شهودی شده‌اند.هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل رفتارهای دیجیتالی مشتری، امتیاز دقیق‌تری به سرنخ‌ها بدهد.
مثال:
اگر یک سرنخ (Lead) به‌طور مداوم از وبلاگ شرکت بازدید کند یا با ایمیل‌های تبلیغاتی تعامل داشته باشد، هوش مصنوعی می‌تواند به او امتیاز بالاتری بدهد و احتمال تبدیل او به مشتری را بیشتر ارزیابی کند.
نمونه‌های واقعی:
- Salesforce Einstein یک ابزار هوش مصنوعی برای امتیازدهی سرنخ‌ها دارد.
- HubSpot نیز ویژگی امتیازدهی مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.
ثبت ديدگاه