Sistem CRM telah menjadi bagian penting dari cara bisnis mengelola prospek, peluang penjualan, percakapan pelanggan, permintaan dukungan, dan aktivitas pemasaran. Namun, seiring meningkatnya interaksi pelanggan di berbagai saluran, tim sering kali menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengelola data CRM daripada menindaklanjutinya.
Di sinilah AI dapat membuat perbedaan praktis.
Alih-alih memperlakukan AI sebagai teknologi terpisah atau berulang kali menjelaskan apa itu AI. CRM yang didukung AI Artinya, akan lebih bermanfaat untuk fokus pada aktivitas CRM spesifik yang dapat ditingkatkan oleh AI. Mulai dari memprioritaskan prospek dan memperkirakan penjualan hingga meringkas percakapan dan membantu tim merespons lebih cepat, AI dapat mengurangi pekerjaan manual dan membuat data pelanggan lebih mudah ditindaklanjuti.
IBM Mengidentifikasi aplikasi AI praktis dalam CRM, termasuk analitik prediktif, personalisasi, analisis sentimen, penilaian prospek, dan optimasi proses.
Berikut 10 cara praktis yang dapat dilakukan bisnis untuk menggunakan AI guna mendapatkan nilai lebih dari CRM mereka.
1. Otomatiskan Tugas CRM yang Berulang
Salah satu cara paling sederhana AI dapat meningkatkan CRM adalah dengan mengurangi pekerjaan administrasi yang berulang.
Para tenaga penjualan, pemasar, dan tim layanan pelanggan sering menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk aktivitas seperti:
- Memasukkan atau memperbarui informasi pelanggan
- Mencatat notulen rapat
- Meringkas percakapan
- Membuat tugas tindak lanjut
- Mengkategorikan pertanyaan
- Menulis email rutin
- Menyiapkan laporan
- Memperbarui catatan setelah interaksi pelanggan
Secara individual, tugas-tugas ini mungkin hanya memakan waktu beberapa menit. Tetapi jika digabungkan dalam ratusan interaksi, tugas-tugas ini dapat menghabiskan waktu produktif berjam-jam.
AI dapat membantu mengotomatiskan banyak aktivitas ini. Misalnya, setelah panggilan penjualan, AI dapat menghasilkan ringkasan, mengidentifikasi poin tindakan, dan mencatat detail penting dari percakapan. Demikian pula, AI dapat membantu mengklasifikasikan permintaan yang masuk dan mengarahkannya ke tim yang tepat.
Hal ini memungkinkan karyawan untuk menghabiskan lebih sedikit waktu untuk memasukkan data dan lebih banyak waktu untuk aktivitas yang membutuhkan penilaian manusia, yang pada akhirnya meningkatkan kinerja. produktifitas.
2. Memprioritaskan dan Memenuhi Syarat Prospek
Tidak setiap petunjuk layak mendapatkan tingkat perhatian yang sama.
Sebuah tim penjualan mungkin memiliki ratusan prospek di CRM-nya, tetapi hanya sebagian kecil yang siap untuk dihubungi. Secara tradisional, para perwakilan penjualan harus meninjau informasi prospek secara manual atau mengandalkan aturan penilaian yang telah ditentukan sebelumnya.
AI dapat membuat prioritas prospek menjadi lebih dinamis.
Dengan menganalisis interaksi historis dan perilaku pelanggan, AI dapat mengidentifikasi pola yang terkait dengan konversi yang sukses. AI dapat mempertimbangkan faktor-faktor seperti:
- Keterlibatan email
- Aktivitas situs web
- Interaksi sebelumnya
- Sumber utama
- Profil pelanggan
- Riwayat pembelian
- Frekuensi keterlibatan
- Riwayat transaksi
Hasilnya adalah pandangan yang lebih informatif tentang prospek mana yang layak mendapat perhatian segera.
Sistem penilaian prospek berbasis AI tidak menghilangkan peran tenaga penjualan. Sebaliknya, sistem ini membantu menjawab pertanyaan praktis: Prospek mana yang harus saya prioritaskan terlebih dahulu?
Vtiger Manajemen Timbal dengan AI menjelaskan bagaimana sistem penilaian cerdas dapat membantu perwakilan penjualan lebih memahami kemungkinan keberhasilan dalam menutup prospek.
3. Meningkatkan Peramalan Penjualan
Peramalan penjualan adalah area lain di mana AI dapat membuat data CRM lebih bermanfaat.
Peramalan tradisional seringkali bergantung pada kinerja historis, tahapan alur penjualan, perkiraan tenaga penjualan, dan laporan yang disiapkan secara manual. Meskipun metode ini dapat berhasil, metode ini mungkin tidak selalu menangkap perubahan yang terjadi dalam alur penjualan.
AI dapat menganalisis data penjualan historis bersamaan dengan aktivitas pipeline saat ini untuk mengidentifikasi pola dan potensi risiko.
Hal ini dapat membantu manajer penjualan memahami:
- Kesepakatan mana yang kemungkinan besar akan tercapai?
- Peluang mana yang mungkin berisiko?
- Di mana saluran pipa melemah
- Berapa potensi pendapatan yang bisa dihasilkan?
- Peluang mana yang perlu mendapat perhatian?
Keuntungannya adalah prakiraan dapat diperbarui seiring tersedianya informasi baru.
Sebagai contoh, jika peluang yang sebelumnya sedang diproses tiba-tiba menjadi tidak aktif, AI dalam CRM dapat mengidentifikasi perubahan tersebut dan menandainya untuk ditinjau.
4. Personalisasi Interaksi Pelanggan
Personalisasi menjadi sulit ketika bisnis mengelola ribuan pelanggan.
Seorang tenaga penjualan mungkin mengetahui riwayat setiap pelanggan, tetapi tim pemasaran tidak dapat membuat pesan unik untuk setiap kontak secara manual. AI dapat membantu menjembatani kesenjangan ini dengan menganalisis informasi pelanggan dan mengidentifikasi pola yang relevan.
Sistem ini dapat menggunakan informasi seperti:
- Riwayat pembelian
- Percakapan sebelumnya
- Preferensi pelanggan
- Perilaku keterlibatan
- Penggunaan produk
- Informasi demografis
- Aktivitas situs web
Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mendukung email, rekomendasi, penawaran, dan tindak lanjut yang lebih relevan.
5. Membuat Email dan Konten CRM Lainnya
Menulis konten yang ditujukan untuk pelanggan bisa memakan waktu yang cukup banyak.
Perwakilan penjualan membutuhkan email tindak lanjut. Tim layanan pelanggan membutuhkan tanggapan. Tim pemasaran membutuhkan pesan kampanye. Manajer membutuhkan ringkasan dan laporan.
AI generatif dapat membantu mempercepat aktivitas-aktivitas ini.
Tergantung pada informasi yang tersedia, AI dapat membantu dalam hal:
- Email tindak lanjut
- Kirim baris subjek email
- Tanggapan pelanggan
- Ringkasan rapat
- Ringkasan kasus
- Pesan penjualan
- Catatan dalaman
- Laporan
- Rekomendasi produk
Perbedaan pentingnya adalah AI yang bekerja bersama data CRM dapat menggunakan konteks pelanggan yang ada saat menghasilkan konten.
Sebagai contoh, alih-alih meminta AI untuk menulis email tindak lanjut yang umum, seorang tenaga penjualan dapat menggunakan percakapan pelanggan sebelumnya, tahapan kesepakatan, dan persyaratan spesifik sebagai konteks.
Integrasi Calculus AI dan GPT dari Vtiger Memungkinkan tim untuk menghasilkan konten yang ditujukan untuk pelanggan dengan konteks CRM. Namun, konten yang dihasilkan tetap harus ditinjau sebelum dikirim. CRM berbasis AI dapat mempercepat penulisan, tetapi karyawan tetap bertanggung jawab atas keakuratan, konteks, dan nada.
6. Ubah Percakapan Pelanggan Menjadi Wawasan
Percakapan pelanggan berisi informasi yang mudah terabaikan dalam email, panggilan telepon, obrolan, dan catatan rapat.
AI dapat membantu mengekstrak informasi yang berguna dari interaksi ini.
Sebagai contoh, analisis percakapan dapat mengidentifikasi:
- Sentimen pelanggan
- Penyebutan pesaing
- Sinyal pembelian
- Kekhawatiran pelanggan
- Topik yang sering dibahas
- Persyaratan tindak lanjut
- Poin-poin penting yang perlu ditindaklanjuti
Hal ini dapat memberikan pemahaman yang lebih luas kepada manajer penjualan dan pemimpin layanan pelanggan tentang apa yang dikatakan pelanggan.
Alih-alih mendengarkan setiap panggilan penjualan secara manual atau membaca setiap percakapan, manajer dapat fokus pada wawasan yang membutuhkan perhatian mereka.
7. Mempercepat Layanan Pelanggan
Tim layanan pelanggan menangani arus pertanyaan, permintaan, dan tiket dukungan yang terus-menerus.
Banyak dari interaksi ini bersifat berulang. Pelanggan mungkin mengajukan pertanyaan serupa tentang produk, pesanan, pengaturan akun, atau masalah umum.
AI dalam CRM dapat membantu tim layanan pelanggan. Tangani interaksi ini dengan lebih efisien melalui:
- Menjawab pertanyaan umum
- Meringkas riwayat pelanggan
- Mengarahkan permintaan
- Menyarankan tanggapan
- Membantu agen menemukan informasi yang relevan
Permintaan sederhana berpotensi dapat ditangani secara otomatis, sementara masalah yang lebih kompleks dapat dialihkan ke agen manusia yang sudah memiliki konteks pelanggan yang relevan.
8. Merekomendasikan Tindakan Terbaik Selanjutnya
CRM dapat berisi banyak informasi, tetapi memilikinya tidak selalu memberi tahu karyawan apa yang harus dilakukan selanjutnya.
CRM berbasis AI dapat mengatasi hal ini dengan menganalisis aktivitas pelanggan dan pola historis; AI dapat merekomendasikan tindakan seperti:
- Tindak lanjuti dengan calon pelanggan
- Menghubungi pelanggan yang tidak aktif
- Tinjau kembali peluang yang terhenti.
- Kirim konten yang relevan
- Jadwalkan pertemuan
- Tingkatkan masalah dukungan
- Rekomendasikan produk
Ini sangat berguna bagi tim penjualan yang mengelola banyak peluang secara bersamaan.
9. Menganalisis Data CRM Menggunakan Bahasa Alami
Sistem CRM dapat menyimpan informasi dalam jumlah yang sangat besar. Namun, karyawan tidak selalu memiliki waktu atau pengetahuan teknis untuk membuat laporan dan menganalisis setiap titik data.
Interaksi bahasa alami dapat mempermudah akses terhadap informasi ini.
Alih-alih menelusuri beberapa laporan, pengguna dapat mengajukan pertanyaan seperti:
- Kesepakatan mana yang paling mungkin rampung bulan ini?
- Pelanggan mana yang belum berinteraksi dengan kami baru-baru ini?
- Apa alasan utama mengapa kesepakatan-kesepakatan ini gagal terwujud?
AI dapat menafsirkan pertanyaan dan memberikan informasi yang relevan dari data CRM yang tersedia.
Hal ini membuat analitik CRM lebih mudah diakses oleh orang-orang yang mungkin tidak nyaman membuat laporan kompleks atau melakukan kueri basis data.
10. Otomatiskan Alur Kerja CRM Multi-Langkah dengan Agen AI
AI dapat melampaui tugas-tugas individual dengan membantu alur kerja yang melibatkan beberapa langkah.
Sebagai contoh, pertimbangkan prospek yang menunjukkan niat membeli yang kuat.
Alur kerja tradisional mungkin memerlukan tindakan yang berbeda:
- Identifikasi prospeknya.
- Tinjau riwayat prospek tersebut.
- Lakukan kualifikasi terhadap prospek tersebut.
- Serahkan tugas itu kepada seorang tenaga penjualan.
- Buatlah draf email penjangkauan.
- Buat tugas tindak lanjut.
- Perbarui catatan CRM.
Agen AI dapat mengoordinasikan berbagai langkah seperti ini berdasarkan tujuan, izin, dan aturan bisnis yang telah ditentukan. Hal ini sangat berguna untuk proses di mana karyawan berulang kali melakukan rangkaian aktivitas yang sama.
Pembuat Agen Vtiger dapat mengambil alih tugas sehari-hari dengan membangun berbagai agen untuk berbagai fungsi bisnis.
Cara Memanfaatkan AI Secara Maksimal dalam CRM
Menerapkan AI dengan sukses bukan hanya tentang mengaktifkan setiap fitur yang tersedia. Bisnis harus mulai dengan masalah spesifik dan hasil yang terukur.
Mulailah dengan masalah bisnis nyata.
Identifikasi aktivitas yang menghabiskan banyak waktu karyawan atau menciptakan hambatan. Misalnya, jika tenaga penjualan menghabiskan waktu berjam-jam untuk menulis email tindak lanjut, pembuatan konten dapat menjadi titik awal yang bermanfaat.
Fokus pada kualitas data
Kegunaan AI bergantung pada informasi yang digunakan. Catatan pelanggan yang tidak akurat, tidak lengkap, atau sudah usang dapat memengaruhi kualitas wawasan dan rekomendasi.
Libatkan orang-orang
Rekomendasi dan konten yang dihasilkan AI tidak selalu dapat diterima tanpa ditinjau. Pengawasan manusia tetap penting ketika keputusan melibatkan hubungan pelanggan, informasi sensitif, atau konsekuensi finansial yang signifikan.
Ukur hasilnya
Lacak hasil praktis seperti tingkat konversi prospek, produktivitas tim, waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas, waktu respons, dan kepuasan pelanggan. Hal ini membantu organisasi menentukan apakah AI mampu memecahkan masalah bisnis yang ingin mereka atasi.
Bagaimana Vtiger Membantu Bisnis Meningkatkan CRM dengan AI
Vtiger CRM membawa pendekatan ini selangkah lebih maju dengan NextGen, platform komposit berbasis AI-nya. Platform ini memungkinkan bisnis untuk membangun aplikasi khusus, termasuk CRM, dan mengaktifkan AI pada platform yang sama. Kemampuan AI-nya tertanam di seluruh alur kerja, termasuk penilaian dan peramalan prediktif, rekomendasi tindakan terbaik berikutnya, asisten percakapan, dan kemampuan agen.
Pertanyaan yang sering diajukan
Bagaimana AI dapat meningkatkan CRM?
AI dapat meningkatkan CRM dengan mengotomatiskan tugas-tugas berulang, memprioritaskan prospek, meningkatkan perkiraan penjualan, mempersonalisasi interaksi pelanggan, menghasilkan konten, menganalisis percakapan, membantu tim layanan pelanggan, merekomendasikan tindakan selanjutnya, menyederhanakan analisis data, dan mengotomatiskan alur kerja multi-langkah.
Tugas CRM apa saja yang dapat diotomatisasi oleh AI?
AI dapat membantu dalam tugas-tugas seperti entri data, pembaruan catatan, penyusunan email, ringkasan percakapan, kualifikasi prospek, klasifikasi tiket, pengingat tindak lanjut, pelaporan, dan eksekusi alur kerja.
Bagaimana AI membantu tim penjualan?
AI dapat membantu tim penjualan memprioritaskan prospek, mengidentifikasi peluang penjualan, memperkirakan pendapatan, menganalisis percakapan pelanggan, menghasilkan konten tindak lanjut, dan merekomendasikan langkah selanjutnya.
Bisakah AI meningkatkan layanan pelanggan?
Ya. AI dapat membantu tim layanan pelanggan menjawab pertanyaan rutin, meringkas riwayat pelanggan, mengklasifikasikan dan mengarahkan tiket, menyarankan respons, mengidentifikasi sentimen, dan memberikan informasi yang relevan kepada agen.
Bagaimana AI mempersonalisasi interaksi pelanggan?
AI dapat menganalisis data pelanggan seperti riwayat pembelian, keterlibatan, preferensi, dan interaksi sebelumnya untuk membantu bisnis menciptakan pesan, rekomendasi, penawaran, dan tindak lanjut yang lebih relevan.
Apakah keterlibatan manusia masih penting saat menggunakan AI?
Ya. AI dapat mengotomatiskan aktivitas berulang dan memberikan rekomendasi, tetapi penilaian manusia tetap penting untuk membuat keputusan yang kompleks.
