CRM ها چگونه از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟

Artificial intelligence In CRM

برنامه های کاربردی ML خود را از طریق داده‌هایی که به آنها داده می‌شود بهبود می‌بخشند. آنها داده‌های تاریخی را تجزیه و تحلیل می‌کنند و الگوها و روندها را برای تصمیم‌گیری و پیش بینی ها در مورد روند داده‌های آینده شناسایی می‌کنند. برای کسب‌وکارها، سیستم‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی فروش، درآمد و بازاریابی و تقریبا هر چیز دیگری که شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شود، بازی را تغییر می‌دهد.

1.تجزیه و تحلیل پیش بینی (Predictive analytics)

از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند، می‌تواند گزارش‌های دقیق و قابل درک را به راحتی تولید کند و در وقت و تلاش تیم شما صرفه‌جویی کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند بر اساس اطلاعاتی که روی مشتریان، سرنخ‌ها و فروش ذخیره کرده‌اید، پیش‌بینی‌هایی ایجاد کند.
چه بخواهید به پیش‌بینی‌های خود امتیاز دهید یا فروش را پیش‌بینی کنید، هوش مصنوعی ابزاری عالی برای پیش‌بینی روندها و توانمندسازی سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر مبتنی بر داده است.CRM ها با هوش مصنوعی با جمع‌آوری داده‌ها با کیفیت بالا امکان فروش، بازاریابی و پیش بینی رفتار مشتری را به طور مداوم فراهم می‌کنند.

کاربردها و نمونه هایی از تجزیه و تحلیل پیش بینی در CRM

1. مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling): استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای پیش‌بینی رفتارهای آینده مشتری مثل پیش‌بینی احتمال خرید مجدد و شناسایی مشتریانی که ممکن است ریزش کنند.
2. تقسیم بندی مشتریان (Customer Segmentation): با تقسیم مشتریان به گروه‌های مختلف بر اساس الگوهای رفتاری مشابه می‌توان پیشنهادات هدفمند بازاریابی به هر گروه از مشتریان فرستاد.
3. تحلیل احساسات مشتریان (Sentiment Analysis): تحلیل بازخوردها، نظرات و پیام‌های مشتریان برای شناسایی احساسات مثبت، منفی یا خنثی درک بهتر نگرش مشتری نسبت به برند. پیش‌بینی رفتار آینده بر اساس احساسات فعلی
4. ردیابی رفتار آنلاین (Online Behavior Tracking): تحلیل رفتار مشتری در وب‌سایت، رسانه‌های اجتماعی و ایمیل‌ها باعث شناسایی مشتریانی با احتمال خرید بالا می‌شود.
5. تحلیل سبد خرید (Basket Analysis): تحلیل کالاهایی که مشتریان معمولا با هم خریداری می‌کنند.مثلا مشتری یک لپ‌تاپ خریداری کند، احتمال خرید کیف لپ‌تاپ نیز افزایش می‌یابد.
6. مدل‌های پیش‌بینی ریزش (Churn Prediction): با تحلیل کاهش تعاملات و شناسایی مشتریانی که خریدهای کمتری انجام داده‌اند یا بازخورد منفی ارائه کرده‌اند می‌توان ریزش مشتریان را بهتر مدیریت کرد.

2.بهبود اتوماسیون CRM با هوش مصنوعی

در حالی که اتوماسیون و هوش مصنوعی دو ابزار متفاوت هستند، هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود اتوماسیون در CRM شما استفاده شود. اتوماسیون برای ساده‌سازی برخی فرآیندهای تکرارپذیر، مانند جابجایی سرنخ‌ها در خط لوله فروش و ارسال ایمیل‌های بازاریابی، بسیار ارزشمند است.
علاوه بر این، الگوهایی که در سطوح تعامل مشتری، تاریخچه خرید، جمعیت‌شناسی و سایر رفتارهای آنلاین یافت می‌شوند، می‌توانند از ایجاد بازاریابی خودکار موثر توسط کسب‌وکارها خبر دهند که باعث بازگشت سرمایه بالاتر می‌شوند.

3.تقسیم بندی مشتریان با هوش مصنوعی

تقسیم بندی سرنخ ها و مشتریان به شما این امکان را می دهد که گزارش های دقیق تری تولید کنید، کمپین های بازاریابی را با دقت بیشتری هدف قرار دهید و از رویکرد فروش مناسب برای هر سرنخ استفاده کنید. قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) هوش مصنوعی به مشتریان CRM اجازه می‌دهد تا سرنخ‌ها و مشتریان را با دقت بیشتری بر اساس تعاملات و داده‌هایشان تقسیم کنند.
از طریق تجزیه و تحلیل داده های مشتری، ابزارهای یادگیری ماشینی می توانند الگوهای رفتار مشتری و ویژگی های مشترک بین مشتریان را شناسایی کنند. از طریق یادگیری ماشینی، کسب‌وکارها می‌توانند بخش‌های مشتری را بر اساس معیارهایی مانند جمعیت شناسی و رهبری و مشارکت مشتری با تلاش های بازاریابی و رفتار مشتری در سایت کسب و کار شما ابزارهای یادگیری ماشینی حتی می‌توانند بینشی در مورد احتمال تبدیل با سرنخ‌های جدید ارائه دهند و تقسیم‌بندی مشتری و ایجاد پروفایل مشتری را خودکار کنند.

4.بینش مشتری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین همچنین می توانند مکالمات با مشتریان بالقوه (از طریق ایمیل، چت پشتیبانی مشتری، تماس تلفنی یا ویدیو) را تجزیه و تحلیل کنند و تحلیلی از احساس مشتری در طول تعامل ایجاد کنند و بینش هایی را در مورد دیدگاه مشتری از محصولات، خدمات شما ارائه دهند.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند داده‌های مشتری را که در CRM خود ذخیره کرده‌اید تجزیه و تحلیل کند تا تاریخچه‌ای از رابطه مشتری با شرکت شما ارائه دهد. تیم شما می‌تواند از این بینش‌ها برای اتخاذ تصمیمات بهتر برای پیشبرد مشتری به سمت فروش استفاده کند.
درست مانند بخش‌های مشتری، شناسایی نیازهای مشتری از طریق یادگیری ماشینی به این معنی است که می‌توانید کمپین‌های موثرتری ایجاد کنید که مستقیما به نقاط درد مشتری می‌پردازد. علاوه بر این، شناسایی نیازهای مشتری از طریق یادگیری ماشینی فرصت‌هایی را برای تلاش‌های موثرتر فروش متقابل و افزایش رضایت مشتری باز می‌کند.

5.نوشتن و ایمیل

هوش مصنوعی مولد متنی را برای ایمیل ها، ارائه ها، مطالب بازاریابی و موارد دیگر تولید می‌کند. با ترکیب هوش مصنوعی با قابلیت‌های ایمیل CRM، می‌توانید از هوش مصنوعی مولد برای نوشتن ایمیل‌های بازاریابی سریع‌تر استفاده کنید.

1. بهبود تصمیم‌گیری: هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های مبتنی بر داده و پیش‌بینی روند را برای کمک به تصمیم‌گیری ارائه دهد.
2. عملکرد فروش بهتر: هوش مصنوعی می‌تواند به بخش‌بندی، بازاریابی هدفمند و امتیازدهی پیشرو کمک کند.
3. تعامل بیشتر با مشتری: هوش مصنوعی می‌تواند تعاملات را شخصی‌سازی کند و پشتیبانی 24 ساعته کاربر را ارائه دهد.
4. عملیات سریع‌تر و دقیق‌تر: هوش مصنوعی می‌تواند کارهای روتین مانند نقشه‌برداری، پاکسازی و ادغام را خودکار کند.
5. بهبود قابلیت اطمینان داده ها: هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص ناهنجاری و جلوگیری از تقلب کمک کند.
6. توسعه آسان تر: پلتفرم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند سفارشی سازی CRM با کد پایین را فعال کنند.
7. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: هوش مصنوعی می‌تواند رفتارهای آینده مشتری، احتمال خرید و ریزش احتمالی را پیش‌بینی کند.
8. افزایش بهره‌وری: هوش مصنوعی می‌تواند گرایش‌هایی را که ممکن است تیم‌ها نادیده گرفته شود، شناسایی کند، مانند اینکه کدام مشتریان به احتمال زیاد خرید می‌کنند.
9. تعاملات پیشگیرانه با خدمات مشتری: چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت به سوالات پاسخ دهند.
10. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: راه‌حل‌های CRM با هوش مصنوعی می‌توانند نمایان شدن خطوط لوله فروش، معیارهای عملکرد و تعاملات با مشتری را فراهم کنند.

پیاده سازی هوش مصنوعی در CRM بدون چالش نیست. موسسه IBM برای ارزش کسب و کار دریافت که در حالی که 78٪ از مدیران می‌گویند که سازمان آنها رویکردی برای مقیاس بندی هوش مصنوعی مولد در تجربیات مشتریان و کارکنان دارد، اکثر آنها هنوز در حال کشف چگونگی اطمینان از کیفیت ثابت هستند. بیش از نیمی (56٪) گزارش می‌دهند که فرآیندی برای بررسی خروجی هوش مصنوعی مولد و حل مشکلات ندارند. این موارد عبارتند از:

1.زمان

راه اندازی اولیه یک هوش مصنوعی در یک سیستم CRM بسته به اینکه سازمان چقدر بزرگ است و نیازهای خاص کسب و کار ممکن است چه باشد، می‌تواند زمان بر باشد. برای اینکه کارها در اجرا به خوبی اجرا شوند، باید تعامل تیمی موثری وجود داشته باشد. جنبه دیگر قیمت گذاری است. هرچه هوش مصنوعی در سیستم CRM پیچیده‌تر باشد، ممکن است شرکت پول بیشتری برای راه اندازی این فناوری خرج کند.

2.امنیت سایبری

مسیر خدمات با کیفیت به مشتریان حفظ داده های خارجی و ورود داده های داخلی است. بخش اعظم این اطلاعات شخصی حساس مشتری است و باید به صورت ایمن نگهداری شود و فقط طبق قانون جمع آوری شود. مشتریان همچنین باید بدانند که داده های آنها برای هدف مورد نظر که برای آن جمع آوری شده استفاده و ذخیره می‌شود.

3.تعادل بین هوش مصنوعی و خدمات انسانی

AI CRM می تواند بسیار خودکار شود و ارتباط انسانی کمتری ایجاد کند. مشتریان پس از آن احساس می‌کنند که از شرکت جدا شده‌اند و حس تعامل شخصی که زمانی با بخش خدمات مشتری سنتی داشتند را از دست می‌دهند. بنابراین، برای سازمان مهم است که به مشتریان یادآوری کند که ربات برای کمک اطلاعاتی است و پشتیبانی نمی‌کند.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در CRM بسیار گسترده است و بسته به اهداف کسب و کار ممکن است متفاوت باشد. برخی از موارد مهم عبارتند از:

1.هوش تجاری

ابزارهای هوش مصنوعی رویکرد جدیدی را برای حوزه‌های مختلف کسب‌وکار، از جمله فروش، بازاریابی و خدمات مشتری، به کسب‌وکارها ارائه می‌کنند. هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل و بینشی در مورد داده های مشتری ارائه می‌دهد که می‌تواند به آن کمک کند تصمیمات بلندمدت هوشمندانه‌تری بگیرد و نیازهای مشتری را برطرف کند.

2.خدمات مشتری

ابزارهای هوش مصنوعی، مانند ربات‌های چت هوش مصنوعی، می‌توانند در استراتژی خدمات مشتری یک کسب‌وکار برای ارائه پاسخ‌های سریع و دقیق به سوالات استفاده شوند. چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند خدمات مشتریان را با پشتیبانی 24 ساعته برای درخواست‌های مشتریان بهبود بخشند.

3.مدیریت داده

با هوش مصنوعی در نرم افزار CRM، با خودکار کردن فرآیندهای گام به گام، مانند ورود داده‌ها، تمیز کردن و غنی‌سازی، داده‌های مشتری را تمیز و دقیق نگه می‌دارد. علاوه بر این، CRM مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به حفظ یک پایه داده دقیق برای تمام فرآیندهای هوش مصنوعی در تجارت کمک کند.

4.بهره وری فناوری اطلاعات

در سیستم های CRM، هوش مصنوعی، همراه با اتوماسیون، می‌تواند کارهای روتین را خودکار کرده و فرآیندها را ساده‌تر کند. بخش‌های فناوری اطلاعات که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند می‌توانند کارهای روزمره مانند مسیریابی بلیط و تشخیص را خودکار کنند.

5.شخصی‌سازی بازاریابی

نرم افزار CRM مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مطالب بازاریابی را شخصی‌سازی کنند و مشتریان را بر اساس نقاط داده دریافتی، از جمله سابقه خرید و تعامل، تقسیم‌بندی کنند.

6.مدیریت سرنخ

با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای امتیازدهی سرنخ، کسب‌وکار می‌تواند فرآیند صلاحیت و امتیازدهی سرنخ را در نرم افزار CRM خودکار کند. به‌طور جداگانه، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند بینش بیشتری در مورد ویژگی‌های سرنخ و رفتار جمع‌آوری کنند تا رویکرد فراگیری را بیشتر تنظیم کنند.

7.تجزیه و تحلیل مشتریان پیش‌بینی‌کننده

قابلیت‌های داده‌ای هوش مصنوعی بسیار گسترده است، به‌ویژه وقتی صحبت از هوش مصنوعی در سیستم‌های CRM می‌شود. با هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رفتار مشتری و پیش‌بینی نیازهای مشتری استفاده کنند.

8.بهینه سازی فرآیند

زمانی که هوش مصنوعی برای پردازش به یک نرم افزار CRM وارد می شود، به هدایت عملیات و یافتن ناکارآمدی هایی کمک می کند که در غیر این صورت ممکن است مورد توجه قرار نگیرند. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل گردش‌های کاری و مشخص کردن تنگناها در سیستم استفاده کنند.

9.بهینه‌سازی فروش

فناوری هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا ماژول‌های فروش CRM خود را با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای به دست آوردن سرنخ و اولویت‌بندی بالقوه‌های با ارزش بالا، بهبود بخشند. گردش کار خودکار فرآیندهای فروش را ساده می کند، در حالی که تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند به پیش بینی رفتار مشتری کمک کند.