CRM sustavi postali su ključni za način na koji tvrtke upravljaju potencijalnim klijentima, prodajnim prilikama, razgovorima s kupcima, zahtjevima za podršku i marketinškim aktivnostima. No, kako se interakcije s kupcima povećavaju putem svih kanala, timovi često provode više vremena upravljajući CRM podacima nego djelujući na temelju njih.
Ovdje umjetna inteligencija može napraviti praktičnu razliku.
Umjesto tretiranja umjetne inteligencije kao zasebne tehnologije ili stalnog objašnjavanja što je CRM koji pokreće AI Dakle, korisnije je usredotočiti se na specifične CRM aktivnosti koje umjetna inteligencija može poboljšati. Od određivanja prioriteta potencijalnih klijenata i predviđanja prodaje do sažimanja razgovora i pomoći timovima da brže reagiraju, umjetna inteligencija može smanjiti ručni rad i učiniti podatke o kupcima praktičnijima.
IBM identificira praktične primjene umjetne inteligencije u CRM-u, uključujući prediktivnu analitiku, personalizaciju, analizu sentimenta, bodovanje potencijalnih klijenata i optimizaciju procesa.
Evo 10 praktičnih načina kako tvrtke mogu koristiti umjetnu inteligenciju kako bi izvukle više iz svog CRM-a.
1. Automatizirajte ponavljajuće CRM zadatke
Jedan od najjednostavnijih načina na koji umjetna inteligencija može poboljšati CRM je smanjenje ponavljajućeg administrativnog posla.
Prodajni predstavnici, marketinški stručnjaci i timovi za korisničku podršku često provode značajan dio svog dana na aktivnostima kao što su:
- Unos ili ažuriranje podataka o kupcu
- Snimanje bilješki sa sastanka
- Sažimanje razgovora
- Izrada zadataka praćenja
- Kategorizacija upita
- Pisanje rutinskih e-poruka
- Priprema izvješća
- Ažuriranje zapisa nakon interakcije s klijentima
Pojedinačno, ovi zadaci mogu trajati samo nekoliko minuta. Ali kroz stotine interakcija mogu potrošiti sate produktivnog vremena.
Umjetna inteligencija može pomoći u automatizaciji mnogih od ovih aktivnosti. Na primjer, nakon prodajnog poziva, može generirati sažetak, identificirati akcijske stavke i zabilježiti važne detalje iz razgovora. Slično tome, umjetna inteligencija može pomoći u klasifikaciji dolaznih zahtjeva i njihovom usmjeravanju odgovarajućem timu.
To omogućuje zaposlenicima da manje vremena provode na unosu podataka, a više vremena na aktivnostima koje zahtijevaju ljudsku prosudbu, što u konačnici poboljšava produktivnost.
2. Odredite prioritete i kvalificirajte potencijalne klijente
Ne svaki potencijalni klijent zaslužuje istu razinu pažnje.
Prodajni tim može imati stotine potencijalnih klijenata u svom CRM-u, ali samo dio njih može biti spreman za interakciju. Tradicionalno, prodajni predstavnici su morali ručno pregledavati podatke o potencijalnim klijentima ili se oslanjati na unaprijed definirana pravila bodovanja.
Umjetna inteligencija može učiniti određivanje prioriteta potencijalnih klijenata dinamičnijim.
Analizom povijesnih interakcija i ponašanja kupaca, umjetna inteligencija može prepoznati obrasce povezane s uspješnim konverzijama. Može uzeti u obzir čimbenike kao što su:
- Angažman putem e-pošte
- Aktivnost web stranice
- Prethodne interakcije
- Glavni izvor
- Profil kupca
- Povijest kupnje
- Učestalost angažmana
- Povijest poslova
Rezultat je informiraniji uvid u to koji potencijalni klijenti zaslužuju hitnu pozornost.
Bodovanje potencijalnih klijenata temeljeno na umjetnoj inteligenciji ne eliminira ulogu prodavača. Umjesto toga, pomaže odgovoriti na praktično pitanje: Na koje se potencijalne klijente trebam prvo usredotočiti?
vtiger-a Upravljanje potencijalnim klijentima pomoću umjetne inteligencije objašnjava kako pametno bodovanje može pomoći predstavnicima da bolje razumiju vjerojatnost zatvaranja potencijalnog klijenta.
3. Poboljšajte predviđanje prodaje
Predviđanje prodaje je još jedno područje gdje umjetna inteligencija može učiniti CRM podatke korisnijima.
Tradicionalno predviđanje često ovisi o povijesnim performansama, fazama prodajnog procesa, procjenama prodavača i ručno pripremljenim izvješćima. Iako ove metode mogu funkcionirati, ne moraju uvijek uhvatiti promjene koje se događaju unutar prodajnog procesa.
Umjetna inteligencija može analizirati povijesne podatke o prodaji uz trenutne aktivnosti u prodajnom procesu kako bi identificirala obrasce i potencijalne rizike.
To može pomoći menadžerima prodaje da shvate:
- Koji će se poslovi vjerojatno zaključiti
- Koje prilike mogu biti ugrožene
- Gdje cjevovod slabi
- Koji bi se prihod potencijalno mogao ostvariti
- Koje prilike zahtijevaju pažnju
Prednost je što se prognoze mogu ažurirati kako postaju dostupne nove informacije.
Na primjer, ako prilika koja je prethodno bila u razvoju odjednom postane neaktivna, umjetna inteligencija u CRM-u može prepoznati promjenu i označiti je za pregled.
4. Personalizirajte interakcije s kupcima
Personalizacija postaje teška kada tvrtke upravljaju tisućama kupaca.
Prodajni predstavnik možda poznaje povijest pojedinog kupca, ali marketinški tim ne može ručno stvoriti jedinstvenu poruku za svaki kontakt. Umjetna inteligencija može pomoći u premošćivanju tog jaza analizom informacija o kupcima i identificiranjem relevantnih obrazaca.
Može koristiti informacije kao što su:
- Povijest kupnje
- Prethodni razgovori
- Postavke kupaca
- Ponašanje u angažmanu
- Upotreba proizvoda
- Demografske informacije
- Aktivnost web stranice
Te informacije zatim mogu podržati relevantnije e-poruke, preporuke, ponude i daljnje aktivnosti.
5. Generirajte e-poruke i ostali CRM sadržaj
Pisanje sadržaja usmjerenog na kupce može potrajati iznenađujuće puno vremena.
Prodajnim predstavnicima potrebne su e-poruke za praćenje. Timovima za korisničku podršku potrebni su odgovori. Marketinškim timovima potrebne su poruke kampanje. Menadžerima potrebni su sažeci i izvješća.
Generativna umjetna inteligencija može pomoći ubrzati te aktivnosti.
Ovisno o dostupnim informacijama, umjetna inteligencija može pomoći u:
- Prateće e-poruke
- Redovi predmeta e-pošte
- Odgovori kupaca
- Sažeci sastanaka
- Sažeci slučajeva
- Prodajne poruke
- Interne bilješke
- Izvješća
- Preporuke za proizvode
Važna razlika je u tome što umjetna inteligencija, radeći uz CRM podatke, može koristiti postojeći kontekst korisnika prilikom generiranja sadržaja.
Na primjer, umjesto da traži od umjetne inteligencije da napiše generičku e-poruku za praćenje, prodavač može koristiti prethodni razgovor kupca, fazu posla i specifične zahtjeve kao kontekst.
Vtigerova integracija Calculus AI i GPT-a omogućuje timovima generiranje sadržaja usmjerenog na korisnike s CRM kontekstom. Međutim, generirani sadržaj i dalje treba pregledati prije slanja. CRM-ovi s umjetnom inteligencijom mogu ubrzati pisanje, ali zaposlenici ostaju odgovorni za točnost, kontekst i ton.
6. Pretvorite razgovore s kupcima u uvide
Razgovori s klijentima sadrže informacije koje se lako mogu izgubiti u e-porukama, pozivima, chatovima i bilješkama sa sastanaka.
Umjetna inteligencija može pomoći u izvlačenju korisnih informacija iz tih interakcija.
Na primjer, analiza razgovora može identificirati:
- Raspoloženje kupaca
- Spominjanja konkurenta
- Signali za kupnju
- Brige kupaca
- Često raspravljane teme
- Zahtjevi za praćenje
- Važne akcijske stavke
To može dati menadžerima prodaje i voditeljima korisničke službe šire razumijevanje onoga što kupci govore.
Umjesto ručnog slušanja svakog prodajnog poziva ili čitanja svakog razgovora, menadžeri se mogu usredotočiti na uvide koji zahtijevaju njihovu pažnju.
7. Ubrzajte korisničku službu
Timovi za korisničku podršku suočavaju se s stalnim protokom pitanja, zahtjeva i zahtjeva za podršku.
Mnoge od ovih interakcija su repetitivne. Kupci mogu postavljati slična pitanja o proizvodima, narudžbama, postavkama računa ili uobičajenim problemima.
Umjetna inteligencija u CRM-u može pomoći timovima za korisničku podršku učinkovitije upravljati tim interakcijama na sljedeći način:
- Odgovaranje na uobičajena pitanja
- Sažimanje povijesti kupaca
- Zahtjevi za usmjeravanje
- Predlaganje odgovora
- Pomaganje agentima u pronalaženju relevantnih informacija
Jednostavni zahtjevi mogu se potencijalno obrađivati automatski, dok se složeniji problemi mogu usmjeriti ljudskim agentima s već dostupnim relevantnim kontekstom korisnika.
8. Preporučite sljedeću najbolju akciju
CRM može sadržavati mnogo informacija, ali njegovo posjedovanje ne govori uvijek zaposlenicima što trebaju učiniti sljedeće.
CRM-ovi s umjetnom inteligencijom mogu to riješiti analizom aktivnosti kupaca i povijesnih obrazaca; umjetna inteligencija može preporučiti radnje kao što su:
- Praćenje potencijalnog klijenta
- Kontaktirajte neaktivnog korisnika
- Pregledajte zaustavljenu priliku
- Pošaljite relevantan sadržaj
- Zakažite sastanak
- Pošaljite problem podršci
- Preporučite proizvod
Ovo je posebno korisno za prodajne timove koji istovremeno upravljaju više prilika.
9. Analizirajte CRM podatke koristeći prirodni jezik
CRM sustavi mogu sadržavati ogromne količine informacija. No zaposlenici nemaju uvijek vremena ili tehničkog znanja za izradu izvješća i analizu svake podatkovne točke.
Interakcija prirodnim jezikom može olakšati pristup tim informacijama.
Umjesto pregledavanja nekoliko izvješća, korisnici bi mogli postavljati pitanja poput:
- Koji se poslovi najvjerojatnije zaključe ovog mjeseca?
- Koji kupci nisu nedavno komunicirali s nama?
- Koji su glavni razlozi gubitka ovih poslova?
Umjetna inteligencija može interpretirati pitanje i pružiti relevantne informacije iz dostupnih CRM podataka.
To CRM analitiku čini pristupačnijom ljudima koji se možda ne osjećaju ugodno pri izradi složenih izvješća ili upitima za baze podataka.
10. Automatizirajte višekoračne CRM tijekove rada pomoću AI agenata
Umjetna inteligencija može ići dalje od pojedinačnih zadataka pomažući u tijekovima rada koji uključuju nekoliko koraka
Na primjer, razmotrite potencijalnog klijenta koji pokazuje snažnu namjeru kupnje.
Tradicionalni tijek rada može zahtijevati različite radnje:
- Identificirajte potencijalnog klijenta.
- Pregledajte povijest potencijalnog klijenta.
- Kvalificirajte potencijalnog klijenta.
- Dodijelite to prodavaču.
- Napišite e-poruku za informiranje.
- Izradite zadatak praćenja.
- Ažurirajte CRM zapis.
AI agenti mogu koordinirati više koraka poput ovih na temelju definiranih ciljeva, dopuštenja i poslovnih pravila. To je posebno korisno za procese u kojima zaposlenici opetovano izvršavaju isti niz aktivnosti.
Vtigerov graditelj agenata može preuzeti svakodnevne zadatke izgradnjom različitih agenata za različite poslovne funkcije.
Kako izvući maksimum iz umjetne inteligencije u CRM-u
Uspješna implementacija umjetne inteligencije ne znači samo uključivanje svake dostupne značajke. Tvrtke bi trebale započeti sa specifičnim problemima i mjerljivim rezultatima.
Započnite sa stvarnim poslovnim problemom
Prepoznajte aktivnosti koje troše značajno vrijeme zaposlenika ili stvaraju uska grla. Na primjer, ako prodajni predstavnici provode sate pišući e-poruke za praćenje, generiranje sadržaja može biti korisna početna točka.
Usredotočite se na kvalitetu podataka
Umjetna inteligencija je korisna koliko i informacije s kojima radi. Netočni, nepotpuni ili zastarjeli zapisi o korisnicima mogu utjecati na kvalitetu uvida i preporuka.
Uključite ljude
Preporuke i sadržaj generirani umjetnom inteligencijom ne bi se uvijek trebali prihvaćati bez pregleda. Ljudski nadzor ostaje važan kada odluke uključuju odnose s kupcima, osjetljive informacije ili značajne financijske posljedice.
Izmjerite rezultate
Pratite praktične ishode kao što su stope konverzije potencijalnih klijenata, produktivnost tima, vrijeme potrebno za dovršetak zadataka, vrijeme odziva i zadovoljstvo kupaca. To pomaže organizacijama da utvrde rješava li umjetna inteligencija poslovne probleme koje su namjeravale riješiti.
Kako Vtiger pomaže tvrtkama da poboljšaju CRM pomoću umjetne inteligencije
Vtiger CRM ovaj pristup ide korak dalje s NextGenom, svojom AI-nativnom, kompozibilnom platformom. Omogućuje tvrtkama izradu prilagođenih aplikacija, uključujući CRM-ove, i aktiviranje AI-ja na istoj platformi. Njegove AI mogućnosti ugrađene su u sve tijekove rada, uključujući prediktivno bodovanje i predviđanje, preporuke za sljedeću najbolju akciju, konverzacijske asistente i agentske mogućnosti.
Često postavljana pitanja (FAQ)
Kako umjetna inteligencija može poboljšati CRM?
Umjetna inteligencija može poboljšati CRM automatizacijom ponavljajućih zadataka, određivanjem prioriteta potencijalnih klijenata, poboljšanjem predviđanja prodaje, personalizacijom interakcija s kupcima, generiranjem sadržaja, analizom razgovora, pomaganjem timovima za korisničku podršku, preporučivanjem sljedećih radnji, pojednostavljenjem analize podataka i automatizacijom višekoračnih tijekova rada.
Koje CRM zadatke može automatizirati umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija može pomoći u zadacima kao što su unos podataka, ažuriranje zapisa, izrada e-pošte, sažeci razgovora, kvalifikacija potencijalnih klijenata, klasifikacija zahtjeva, podsjetnici za praćenje, izvještavanje i izvršavanje tijeka rada.
Kako umjetna inteligencija pomaže prodajnim timovima?
Umjetna inteligencija može pomoći prodajnim timovima u određivanju prioriteta potencijalnih klijenata, prepoznavanju prodajnih prilika, predviđanju prihoda, analizi razgovora s kupcima, generiranju sadržaja za praćenje i preporuci sljedećih koraka.
Može li umjetna inteligencija poboljšati korisničku uslugu?
Da. Umjetna inteligencija može pomoći timovima za korisničku podršku da odgovore na rutinska pitanja, sažmu povijest korisnika, klasificiraju i usmjeravaju zahtjeve, predlože odgovore, prepoznaju mišljenje i pruže agentima relevantne informacije.
Kako umjetna inteligencija personalizira interakcije s kupcima?
Umjetna inteligencija može analizirati podatke o kupcima kao što su povijest kupnje, angažman, preferencije i prethodne interakcije kako bi pomogla tvrtkama u stvaranju relevantnijih poruka, preporuka, ponuda i praćenja.
Je li ljudska uključenost još uvijek važna pri korištenju umjetne inteligencije?
Da. Umjetna inteligencija može automatizirati repetitivne aktivnosti i davati preporuke, ali ljudska prosudba ostaje važna za donošenje složenih odluka.
