Πώς το CRM χρησιμοποιεί την Τεχνητή Νοημοσύνη για την ενίσχυση των επιχειρηματικών αποτελεσμάτων

Εισαγωγή

Τα προγράμματα CRM είναι διαθέσιμα εδώ και αρκετό καιρό. Πρόκειται για ένα μέσο που βοηθά τις επιχειρήσεις να παρακολουθούν τους πελάτες τους και να αυξάνουν τα έσοδά τους. Οι πληροφορίες σχετικά με τους πελάτες οδηγούς και τις προοπτικές μπορούν να αποθηκεύονται όλες σε μία βάση δεδομένων του συστήματος.

Ο συνδυασμός της τεχνητής νοημοσύνης και του CRM έχει κερδίσει έδαφος τα τελευταία χρόνια. Λόγω της τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιούν καλύτερα τα υπάρχοντα δεδομένα τους, ενισχύοντας τις οικονομικές τους επιδόσεις.

Γιατί μια επιχείρηση χρειάζεται λογισμικό CRM;

Το CRM είναι ένας γενικός όρος για κάθε μέθοδο με την οποία μια επιχείρηση επιβλέπει τις σχέσεις της με τους πελάτες της. Οι επιχειρήσεις χρειάζονται λογισμικό CRM για να τις βοηθήσει να διαχειριστούν τις σχέσεις και τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες τους. Η διαχείριση πελατειακών σχέσεων (CRM) βοηθά τις επιχειρήσεις να παρακολουθούν τις πληροφορίες τους σχετικά με τους πελάτες και τους υποψήφιους πελάτες τους, όπως στοιχεία επικοινωνίας, δημογραφικά στοιχεία, αγοραστικές συνήθειες και πολλά άλλα.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να εφαρμόσουν τα καλύτερα χαρακτηριστικά του CRM για την καλύτερη διαχείριση των αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες τους. Αυτές οι πλατφόρμες βοηθούν τις εταιρείες να αποκτήσουν μια βαθύτερη εξοικείωση με την πελατειακή τους βάση, αποκαλύπτοντας άγνωστες προηγουμένως πληροφορίες σχετικά με τις αγοραστικές τους συνήθειες, τα πρότυπα πωλήσεων και πολλά άλλα.

Με τις λειτουργίες CRM, η επιχείρησή σας μπορεί να παραμείνει σε επαφή με τους πελάτες σας σε κάθε βήμα της διαδρομής τους, ώστε να γνωρίζετε τι θέλουν και πώς αισθάνονται. Όσο καλύτερα κατανοείτε τις ανάγκες των πελατών σας, τόσο πιο εύκολα θα τους πουλάτε.

Εδώ είναι 8 τρόποι με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τα αποτελέσματα του CRM

Οι διορατικές γνώσεις του CRM βάσει δεδομένων το καθιστούν πολύτιμο εργαλείο για την ενίσχυση της ικανότητας της ΤΝ να ενισχύει την οργανωτική απόδοση. Ορισμένες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση πελατειακών σχέσεων είναι οι εξής:

1. Μείωση της αποχώρησης πελατών

Οι λόγοι απομάκρυνσης ποικίλλουν σε μεγάλο βαθμό ανάλογα με τις ατομικές συνήθειες, τις προτιμήσεις και τις απαιτήσεις. Κατά συνέπεια, τοποθετώντας τις ενέργειες των πελατών σας στο πλαίσιο του σταδίου του κύκλου ζωής τους, μπορείτε να αποτρέψετε τη διαρροή νέων πελατών και να αποκτήσετε αφοσιωμένους οπαδούς.

Η ομάδα πωλήσεών σας πρέπει να προσδιορίσει την αξία διάρκειας ζωής του πελάτη (CLTV) για κάθε πελάτη για να προβλέψει ποιος θα φύγει τελικά. Το CRM με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει τους λόγους για την απομάκρυνση των πελατών αναλύοντας τα δεδομένα των πελατών και αναζητώντας μοτίβα. Ως εκ τούτου, οι επιχειρήσεις μπορούν να λάβουν τα κατάλληλα μέτρα για να αποτρέψουν τη φθορά των πελατών.

2. Προσαρμοσμένες καμπάνιες email

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην εξατομίκευση και την ανταπόκριση στα ερωτήματα και τα αιτήματα υποστήριξης των πελατών, ενισχύοντας την ικανοποίηση των πελατών. Θα μπορούσε να συμπεριλάβει πληροφορίες σχετικές με το πλαίσιο σε αυτοματοποιημένες αλυσίδες email ή να βελτιώσει τις απαντήσεις των πωλητών σε email.

Μπορείτε να στείλετε μια εξατομικευμένη καμπάνια email χρησιμοποιώντας ένα πρότυπο ή ένα προ-γραμμένο email από τις βασικές λειτουργίες του CRM σας. Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά κάθε email εκστρατείας πιο προσωπικό και εξειδικευμένο για τον κλάδο.

Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αναλύει τους πελάτες σας για να ενημερώνει το προσωπικό σας για πιθανά ζητήματα. Θα το έκανε αυτό συλλέγοντας δεδομένα από τους πελάτες του κλάδου και εντοπίζοντας τάσεις σε αυτά τα αρχεία.

3. Τμηματοποίηση πελατών

Η τμηματοποίηση υψηλής μετατροπής μπορεί να απαιτεί τα καλύτερα χαρακτηριστικά του CRM, αλλά τα συστήματα CRM με τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ πιο πιθανό να εμβαθύνουν στις πληροφορίες των πελατών σας. Τα συστήματα AI CRM παρέχουν ένα κεντρικό αποθετήριο από το οποίο μπορείτε να τμηματοποιήσετε το πελατολόγιό σας. Οι αλγόριθμοι εξετάζουν αυτόματα τα δεδομένα των χρηστών, συμπεριλαμβανομένων των δημογραφικών στοιχείων, του ιστορικού αγορών, των καναλιών εμπλοκής και άλλων, για να καθορίσουν σε ποια ομάδα ανήκει το άτομο.

Με τη βοήθεια λύσεων τεχνητής νοημοσύνης, η ποιοτική ανατροφοδότηση μπορεί να μετατραπεί σε ποσοτικά δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο, όλες οι αλληλεπιδράσεις με την εταιρεία, είτε μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου είτε μέσω του τηλεφωνικού κέντρου, συμβάλλουν σε μια πλήρη εικόνα του πελάτη.

4. Αναλυτικά στοιχεία μάρκετινγκ

Καθώς αναπτύσσονται όλο και περισσότερες λύσεις CRM με τεχνητή νοημοσύνη, οι αναλύσεις μάρκετινγκ διαδραματίζουν ολοένα και πιο κρίσιμο ρόλο στην επιτυχία κάθε επιχείρησης.

Η ανάλυση μάρκετινγκ έχει ως στόχο να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να κάνουν πιο τεκμηριωμένες επιλογές σχετικά με τις προσπάθειες μάρκετινγκ που καταβάλλουν. Η πρόβλεψη του τρόπου με τον οποίο οι πελάτες θα ανταποκριθούν σε διάφορες στρατηγικές μάρκετινγκ, όπως εκστρατείες ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή διαφημίσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, απαιτεί τη συλλογή, οργάνωση και ανάλυση δεδομένων.

Τα βασικά χαρακτηριστικά του CRM που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να συμβάλουν σε αυτή την προσπάθεια, παρέχοντας άμεση ανατροφοδότηση σχετικά με τη συμπεριφορά των καταναλωτών. Οι τρέχουσες ενέργειες των πελατών, όπως οι αγορές, μπορούν να παρακολουθούνται ώστε να ενημερώνονται για αποφάσεις μάρκετινγκ σε πραγματικό χρόνο.

5. Ικανοποίηση πελατών

Για να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους και να συμβαδίσουν με τις ταχέως εξελισσόμενες τεχνολογίες, οι επιχειρήσεις στρέφονται όλο και περισσότερο στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) και σε άλλες προηγμένες τεχνολογίες για τη διαχείριση των πελατειακών σχέσεων.

Μπορείτε να διατηρήσετε τις σχέσεις με τους πελάτες και να παρέχετε εξατομικευμένες υπηρεσίες χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένες μεθόδους τμηματοποίησης, βαθμολόγηση μολύβδου και ιστορική ανάλυση.

Οι προβλεπτικές ικανότητες των αλγορίθμων βοηθούν επίσης στην πρόβλεψη των μελλοντικών απαιτήσεων των πελατών. Η τεχνολογία μπορεί να παρακολουθεί τους πελάτες και να στέλνει ειδοποιήσεις εάν χρειάζονται βοήθεια.

6. Lead Qualification

Ο αποτελεσματικός προσδιορισμός προσόντων οδηγεί σε υψηλότερο ποσοστό κλειστών συμφωνιών. Ο προσδιορισμός των προσδοκιών αναφέρεται στα βήματα που γίνονται για να διαπιστωθεί το επίπεδο ενδιαφέροντος και τα κίνητρα ενός υποψήφιου πελάτη πριν αποφασιστεί αν θα ακολουθηθεί ή όχι η διαδικασία.

Ένας αλγόριθμος μπορεί να απομονώσει γρήγορα και εύκολα τους πιο υποσχόμενους συνδέσμους σε μια βάση δεδομένων, καθιστώντας την παραγωγή συνδέσμων πιο αποτελεσματική. Μπορούν επίσης να φιλτράρουν τους leads που έχουν δείξει μικρό ενδιαφέρον για ένα προϊόν ή μια υπηρεσία ή έχουν προσεγγιστεί προηγουμένως από ανταγωνιστές.

Από τεχνολογικής άποψης, η αυτοματοποιημένη προεπιλογή μπορεί να επιτευχθεί μέσω της προγνωστικής ανάλυσης δεδομένων ή της συνομιλιακής τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για την κατανόηση των απαιτήσεων των υποψήφιων πελατών.

7. Εξυπηρέτηση πελατών

Το AI CRM μεταμορφώνει την επιχείρησή σας, δίνοντάς σας μεγαλύτερη εικόνα για τις ανάγκες και τα ενδιαφέροντα των πελατών σας, επιτρέποντάς σας να παρέχετε εξαιρετική υποστήριξη πελατών.

Ο καλύτερος τρόπος για να παρέχετε εξαιρετική υποστήριξη πελατών είναι η ολιστική κατανόηση των αναγκών και των ενδιαφερόντων των πελατών σας. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με την αξιοποίηση της τεχνολογίας μηχανικής μάθησης για την ερμηνεία των δεδομένων και την παροχή αξιοποιήσιμων πληροφοριών. Με το AI CRM, μπορείτε να λαμβάνετε συστάσεις για τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη με βάση τις αλληλεπιδράσεις του με την εταιρεία σας.

8. Καταχώρηση δεδομένων

Η εισαγωγή δεδομένων είναι ένα ουσιαστικό αλλά και καθημερινό μέρος των καθημερινών λειτουργιών σε πολλές εταιρείες. Οι ανακρίβειες και οι καθυστερήσεις στο χρόνο επεξεργασίας είναι εγγενείς στη χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων. Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα CRM μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα και την αποτελεσματικότητα της εισαγωγής δεδομένων. Οι επιχειρήσεις μπορούν να εξοικονομήσουν χρόνο και χρήμα και να αποφύγουν δυνητικά καταστροφικά λάθη με τον τρόπο αυτό.

Η έξυπνη καταχώρηση δεδομένων αναγνωρίζει αυτόματα την εισαγωγή δεδομένων από διάφορες πηγές (τηλεφωνικές κλήσεις, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, εικόνες κ.λπ.) για την εισαγωγή των δεδομένων του πελάτη στη σωστή μορφή. Η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων, η αναγνώριση ομιλίας και η αναγνώριση εικόνας συνεργάζονται για να διασφαλίσουν ότι κάθε πληροφορία που εισάγεται στην πλατφόρμα πελατών είναι ακριβής.

Μια νέα εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης στο CRM

Η ταχεία πρόοδος της τεχνητής νοημοσύνης έχει σημαντικό αντίκτυπο στον τρόπο με τον οποίο δραστηριοποιούμαστε επιχειρηματικά. Αυτό είναι ιδιαίτερα αισθητό στη διαχείριση πελατειακών σχέσεων (CRM), όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει δραματικά την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα.

Τα βασικά χαρακτηριστικά του CRM και της τεχνητής νοημοσύνης είναι συμπληρωματικά και βοηθούν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους. Χάρη στην αποτελεσματική επεξεργασία δεδομένων, τις αυτοματοποιημένες καθημερινές εργασίες και τις ακριβείς προβλέψεις, η ομάδα πωλήσεών σας μπορεί να παραμείνει σε επαφή με κάθε πελάτη και να αποδίδει καλύτερα.

Συχνές ερωτήσεις

Πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη στο CRM;

Η τεχνολογία AI βελτιώνει τη λειτουργικότητα του λογισμικού CRM. Χρησιμοποιείται για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις, να αυτοματοποιούν τις διαδικασίες και να βελτιώνουν την εμπειρία των πελατών. Ο στόχος είναι να βοηθήσει τις εταιρείες να γίνουν πιο αποδοτικές και αποτελεσματικές στην εξυπηρέτηση των πελατών τους.

Ποια είναι μερικά από τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στο CRM;

• Ενισχύστε τις πωλήσεις παρέχοντας εξατομικευμένες συστάσεις.
• Ενισχύστε την ικανοποίηση των πελατών παρέχοντας ακριβείς και γρήγορες απαντήσεις στα αιτήματα των πελατών.
• Βελτιώστε τη συνεργασία μεταξύ των εργαζομένων παρέχοντας έναν εύκολο τρόπο ανταλλαγής πληροφοριών.

Γιατί το λογισμικό CRM είναι σημαντικό για την ΤΝ;

Το λογισμικό CRM με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις, παρέχοντας ανάλυση δεδομένων και πληροφορίες με βάση τις ιστορικές τάσεις, τις προτιμήσεις των πελατών και άλλες σχετικές πληροφορίες. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να είναι πιο προληπτικές στις στρατηγικές μάρκετινγκ που εφαρμόζουν, με αποτέλεσμα υψηλότερα ποσοστά μετατροπής και συνολικό όγκο πωλήσεων.