Докато навлизаме в нова ера на технологичен напредък, изкуственият интелект (AI) трансформира индустриите и предефинира бизнес стратегиите. Предвижда се пазарът на ИИ да скочи до 407 милиарда долара до 2027 г., значително увеличение от 86.9 милиарда долара през 2022 г.1 Този растеж подчертава критичната роля на AI за стимулиране на ефективността и иновациите.
Predictive AI е сред най-въздействащите приложения. Той използва анализ на данни за прогнозиране на тенденции и поведение, позволявайки проактивно вземане на решения.
Какво е Predictive AI?
Predictive AI е клон на изкуствения интелект, който анализира исторически данни, за да прогнозира бъдещи резултати. Той използва алгоритми за машинно обучение, за да идентифицира модели и тенденции в наборите от данни, което позволява на бизнеса да взема информирани решения въз основа на прогнозирани поведения.
В контекста на CRM, предсказуемият AI анализира взаимодействията с клиентите, историята на покупките и демографската информация, за да генерира прозрения, които ви помагат да създавате маркетингови стратегии, тактики за продажби и подходи за обслужване на клиенти.
Как работи предсказуемият AI?
Предсказващият AI работи чрез няколко жизненоважни процеса:
- Събиране на данни: Predictive AI събира исторически данни от различни източници, включително CRM системи, платформи за социални медии, анализи на уебсайтове и обратна връзка от клиенти.
- Обработка на данни: След като бъдат събрани, данните се подлагат на предварителна обработка, за да бъдат изчистени и организирани за анализ. Тази стъпка може да включва премахване на дубликати, коригиране на грешки и стандартизиране на формати.
- Обучение на модели: След това към обработените данни се прилагат алгоритми за машинно обучение. Тези алгоритми се учат от историческите данни чрез идентифициране на модели, които корелират с конкретни резултати (напр. покупки на клиенти или отлив).
- Генериране на прогнози: Моделът предоставя прогнози въз основа на нови данни след обучение. Например, той може да прогнозира кои клиенти е вероятно да закупят продукт или кои потенциални клиенти е най-вероятно да осъществят реализация.
- Непрекъснато обучение: Прогнозният модел може да бъде усъвършенстван и подобрен със събирането на повече данни. Този итеративен процес повишава неговата точност и уместност при прогнозиране на бъдещи резултати.
Как предсказуемият AI се различава от генериращия AI
Докато и предсказуемият AI, и генеративният AI попадат под егидата на изкуствения интелект, те служат на различни цели:
- Predictive AI е фокусиран върху прогнозиране на бъдещи събития въз основа на исторически данни. Основната му цел е да анализира съществуваща информация, за да предвиди поведението на клиентите или пазарните тенденции.
- Generative AI, от друга страна, е проектиран да създава ново съдържание или данни въз основа на научени модели от съществуващи набори от данни. Това включва генериране на текст (като chatbots), изображения, музика или дори цели статии. Генеративният AI често се използва за творчески приложения, а не за прогнозни задачи.
Разбирането на това разграничение е от решаващо значение за фирмите, които искат да прилагат ефективно AI решения. Докато генеративният AI може да подобри креативността и генерирането на съдържание, предсказуемият AI е от съществено значение за вземането на стратегически решения в CRM.
Казус от практиката: Механизмът за препоръки на Amazon
Механизмът за препоръки на Amazon е критичен фактор за успеха на електронната търговия, отговорен за около 35% от общите продажби. Това е усъвършенствана система, която използва предсказуем AI за сканиране на обширни данни, за да предложи персонализирани предложения за продукти, да подобри изживяването при пазаруване и да увеличи процента на реализация.
Двигателят използва предимно съвместно филтриране от елемент до елемент. Този метод анализира потребителски данни, като хронология на сърфиране, минали покупки и продуктови оценки, за да генерира препоръки в реално време. Вместо да се фокусира единствено върху приликите на потребителите, той разглежда взаимоотношенията между продуктите. Например, ако клиент закупи книга за градинарство, системата може да предложи свързани инструменти за градинарство или други книги, които обикновено се купуват с нея.
Amazon непрекъснато подобрява този двигател чрез A/B тестване и анализ на данни. Това им позволява да усъвършенстват своите алгоритми въз основа на показатели за ангажираност на потребителите като кликване и процент на реализация. Следователно механизмът за препоръки повишава удовлетвореността на клиентите, като улеснява откриването на продукти и значително увеличава продажбите.
Amazon отчете забележително увеличение на продажбите от 29% за едно фискално тримесечие, което се дължи на тези персонализирани препоръки. Като цяло иновативното използване на предсказуем AI от Amazon демонстрира колко ефективно използване на данни може да създаде значителни конкурентни предимства в търговията на дребно.
Необходимостта от предсказуем AI в CRM
Интегрирането на предсказуем AI в CRM системи адресира няколко критични бизнес нужди:
- Подобрена информация за клиента: Предсказуемият изкуствен интелект позволява на бизнеса да анализира огромно количество клиентски данни за по-задълбочена представа за предпочитанията и поведението. Организациите могат да приспособят усилията си за маркетинг и продажби по-ефективно, като разберат какво движи решенията на клиентите и създават персонализирани преживявания.
- Подобрено прогнозиране на продажбите: Точното прогнозиране на продажбите е жизненоважно за успеха на бизнеса. Предсказуемият анализ подобрява точността на прогнозирането чрез анализиране на исторически данни за продажбите заедно с текущите пазарни тенденции. Това позволява на екипите по продажбите да разпределят ефективно ресурсите и да се съсредоточат върху клиенти с висок потенциал.
- Проактивно задържане на клиенти: Оттеглянето на клиенти представлява значително предизвикателство за много организации. Предсказващият изкуствен интелект може да идентифицира клиенти, изложени на риск от напускане, като анализира нивата на ангажираност и историята на покупките. Чрез ранно откриване на тези сигнали можете да приложите целенасочени стратегии за задържане – персонализирани оферти или проактивен обхват – за да поддържате ценните клиенти ангажирани.
- Оптимизирани маркетингови кампании: С предсказуем анализ можете да създавате ефективни маркетингови кампании, насочени към конкретни клиентски сегменти. Например, ако предсказуемите модели показват, че определена демографска група ще реагира положително на конкретно предлагане на продукт, маркетинговите екипи могат да приспособят своите кампании съответно.
- Рационализирано оценяване на водещи клиенти: В CRM системите оценяването на потенциални клиенти помага да се приоритизират потенциалните клиенти въз основа на тяхната вероятност за реализация. Предсказуемият анализ подобрява оценяването на потенциални клиенти чрез анализиране на минали взаимодействия и демографска информация. Като се фокусират върху потенциални клиенти с по-висок потенциал за реализация, екипите по продажбите могат да увеличат ефективността и да подобрят общите проценти на реализация.
Predictive AI революционизира начина, по който бизнесът подхожда към управлението на взаимоотношенията с клиентите, като предоставя ценни прозрения, които информират стратегическите решения. Неговата способност да анализира исторически данни и да прогнозира бъдещо поведение дава възможност на организациите да персонализират взаимодействията, да оптимизират маркетинговите усилия, да подобрят точността на прогнозиране на продажбите и проактивно да се справят с предизвикателствата за задържане на клиенти.
Предсказващ AI във Vtiger CRM
Интегрирането на AI от Vtiger в неговата CRM платформа чрез функцията Calculus AI предлага усъвършенствано решение, което трансформира начина, по който бизнесът се ангажира с клиентите си.
Calculus AI използва предсказуем AI за подобряване на вземането на решения и ангажираността на клиентите чрез различни възможности:
- Най-добро време за контакт: Времето е от решаващо значение за ефективното ангажиране с вашите потенциални клиенти и клиенти. Функцията „Най-добро време за контакт“ използва AI, за да препоръча оптималните моменти за контакт, като анализира минали комуникационни модели чрез имейли, телефонни обаждания и други взаимодействия. Посягането в тези идеални моменти може значително да повиши процента на ангажираност.
- Резултат от сделката: Управлението на множество сделки може да бъде предизвикателство, особено когато се свързвате с клиенти едновременно. Функцията Deal Score оценява вероятността за затваряне на всяка сделка, като присвоява резултат въз основа на различни фактори, включително качество на разговора и поведение на клиента. Това ви позволява стратегически да приоритизирате усилията си, като гарантира, че се фокусирате върху възможности с висок потенциал за максимизиране на реализациите.
- Следващо най-добро действие: Функцията „Следващо най-добро действие“ предоставя интелигентни препоръки за рационализиране на процеса на продажба и насочване на вашия екип към успеха. Когато продавачът не е сигурен относно следващите стъпки с потенциален клиент, тази функция предлага действия, съобразени с минали взаимодействия – като изпращане на последващ имейл, насрочване на демонстрация или предоставяне на допълнителна информация – помагайки за поддържане на инерцията в цикъла на продажбите.
Тези характеристики колективно дават възможност на организациите да използват ефективно прогнозни анализи, насърчавайки по-стабилни взаимоотношения с клиентите, като същевременно стимулират растежа във все по-конкурентна среда.
