Selama bertahun-tahun, kami telah menggunakan CRM untuk menyimpan informasi bisnis, detail pelanggan, percakapan penjualan, dan data lainnya. Laporan Kondisi Pelayanan Laporan dari Salesforce dengan jelas menyatakan bahwa “82% organisasi berkinerja tinggi menggunakan platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang sama di seluruh layanan, penjualan, dan pemasaran — meningkat dari 62% hanya dua tahun lalu.”
Namun, dengan hadirnya Kecerdasan Buatan (AI), bisnis dapat menghasilkan konten, membuat prediksi, menganalisis data, dan membantu karyawan menyelesaikan tugas sehari-hari. Dan, sebagai pelengkap, evolusi selanjutnya dalam domain AI adalah Agentic CRM. Agen AI dalam CRM dapat memahami tujuan, bekerja dengan konteks bisnis, menalar melalui tugas, dan mengambil tindakan sendiri tanpa bantuan manusia.
Inti dari pergeseran AI ini adalah AI AgenBerbeda dengan sistem AI tradisional yang hanya dapat merespons perintah Anda, agen-agen ini dapat memahami tujuan bisnis dan merencanakan serangkaian tindakan untuk menyelesaikan tugas tertentu.
Mari kita bahas secara detail.
Apa itu Agentic CRM?
Agentic CRM adalah sistem CRM. dibangun dengan agen AI Agen-agen ini mampu berpikir logis melalui informasi dan mengambil tindakan sendiri — bukan hanya sekadar wawasan permukaan atau memberikan rekomendasi. Alih-alih menunggu seseorang bertindak, agen-agen ini dapat menganalisis situasi, memutuskan apa yang perlu dilakukan selanjutnya, dan melaksanakan tindakan yang diperlukan.
Sebagai contoh, alih-alih memberi tahu perwakilan penjualan bahwa kesepakatan telah aktif selama 5 hari, CRM berbasis agen dapat menganalisis peluang yang macet dengan meninjau percakapan sebelumnya, menilai kemungkinan penutupan, menyusun email tindak lanjut, dan membuat tugas untuk perwakilan penjualan.
Ini menandakan sebuah perubahan penting:
- CRM tradisional: Mencatat dan mengelola informasi pelanggan.
- CRM berbasis AI: Menganalisis data, menghasilkan wawasan, dan merekomendasikan tindakan.
- Agentic CRM: Memungkinkan pengguna untuk menentukan tindakan apa yang harus dilakukan pada waktu yang tepat.
Tujuannya bukan untuk menghilangkan peran manusia dari proses tersebut. Sebaliknya, CRM berbasis agen dapat menangani alur kerja rutin dan kompleks, sementara manusia tetap bertanggung jawab atas pengambilan keputusan dan membangun hubungan yang bermakna.
Bagaimana cara kerja Agentic CRM?
Ada 4 langkah penting yang diikuti oleh perangkat lunak CRM berbasis agen:
- Pertama, agen AI menerima permintaan, pemicu, atau tujuan dan memutuskan apa yang perlu dilakukan.
- Kedua, sistem ini mengambil informasi dari CRM dan sistem yang terhubung, termasuk riwayat transaksi, kasus, faktur, email, dan percakapan sebelumnya.
- Ketiga, ia mengevaluasi informasi, mengikuti aturan bisnis, dan menentukan langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapai tujuan.
- Keempat, agen melakukan tindakan yang diperlukan seperti membuat tugas, mengirim email, atau meneruskan masalah pelanggan ke tingkat yang lebih tinggi.
CRM Tradisional vs CRM Agentik
Penting untuk menunjukkan perbedaannya karena tidak setiap fitur AI dalam CRM menjadikannya CRM yang "agentik". Membuat email atau meringkas panggilan hanyalah bantuan AI. Agen AI dalam CRM adalah sesuatu yang menganalisis kesepakatan, menentukan tindak lanjut yang tepat, mempersiapkan komunikasi, memperbarui CRM, dan memicu langkah selanjutnya, yang menunjukkan tingkat keagenan yang lebih tinggi.
Studi Kasus Penggunaan Agentic CRM di Dunia Nyata
Beberapa contoh nyata dapat sangat membantu Anda dalam memahami cara kerja CRM berbasis agen untuk berbagai departemen:
Agentic CRM untuk Pemasaran
Agen pemasaran dapat melakukan segmentasi audiens, mempersonalisasi konten email, dan menganalisis keterlibatan, bukan hanya sekadar memberikan laporan kampanye. Mereka dapat menganalisis kampanye mana yang berkinerja baik dan mana yang perlu ditingkatkan. Agen AI ini juga dapat menyusun konten untuk berbagai kelompok dan mengirim email sesuai kebutuhan.
Agentic CRM untuk Penjualan
Agen penjualan dapat mengidentifikasi prospek yang sangat berkualitas, meninjau interaksi mereka, memprioritaskan, dan menyiapkan tindak lanjut yang dipersonalisasi untuk tim penjualan. Kemampuan ini terkait dengan penjualan berbasis AI, tetapi sistem berbasis agen dapat membawa proses ini lebih jauh dengan menghubungkan berbagai tindakan untuk mencapai satu tujuan.
Agentic CRM untuk Dukungan Pelanggan
Agen layanan pelanggan dapat memantau aktivitas pelanggan, mendeteksi pelanggan yang berhenti berlangganan, dan melacak keterlibatan. Agen AI dapat meninjau percakapan pelanggan sebelumnya, menandai masalah, dan memberi tahu perwakilan layanan pelanggan ketika intervensi manusia diperlukan. Dengan cara ini, bisnis dapat memberikan dukungan proaktif dan membangun koneksi yang berharga.
Manfaat Agentic CRM
Manfaat terbesar dari perangkat lunak CRM berbasis agen adalah kemampuannya untuk menghubungkan data pelanggan, informasi, dan tindakan.
Bisnis dapat memperoleh manfaat dari:
Mengurangi pekerjaan manual dan berulang.
Agentic CRM dapat mengurangi pekerjaan manual dan berulang yang terlibat dalam mengelola hubungan pelanggan. Agen AI dapat menangani tugas-tugas rutin seperti memperbarui catatan, membuat tugas, mengirim tindak lanjut, dan mengatur informasi pelanggan. Hal ini memungkinkan karyawan untuk menghabiskan lebih sedikit waktu pada aktivitas CRM yang berulang dan fokus pada membangun hubungan pelanggan.
Waktu respons lebih cepat
Agentic CRM memungkinkan bisnis untuk merespons kebutuhan pelanggan lebih cepat. Agen AI dalam CRM dapat memproses informasi dan mengambil tindakan tanpa menunggu agen manusia menangani setiap langkah percakapan. Mereka dapat mengidentifikasi permintaan pelanggan dan memberikan respons cepat, yang bermanfaat bagi perwakilan penjualan dan dukungan pelanggan.
Keterlibatan Pelanggan Proaktif
CRM berbasis agen memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi sinyal pelanggan dan menyampaikannya kepada tim pada waktu yang tepat. Agen AI dapat mendeteksi situasi seperti pertanyaan pelanggan yang belum terjawab atau prospek yang belum ditindaklanjuti dan memberi peringatan kepada anggota tim yang relevan. Hal ini membantu tim untuk melacak interaksi pelanggan dan merespons sebelum peluang terlewatkan.
Alur Kerja yang Konsisten
CRM berbasis agen dapat mempertahankan alur kerja penting di berbagai tim. Agen AI dapat menjalankan tugas yang telah ditentukan sebelumnya tanpa melewatkan langkah-langkah penting, membantu tim mengikuti proses yang sama di seluruh perjalanan pelanggan.
Pengalaman Pelanggan yang Dipersonalisasi
Agentic CRM dapat menggunakan informasi pelanggan dan interaksi sebelumnya untuk memahami kebutuhan individu, sementara agen AI kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk menyesuaikan email, rekomendasi, penawaran, dan tindak lanjut.
Cara mengimplementasikan Agentic AI di CRM
Cara termudah untuk berhasil membangun agen adalah dengan memulai dari alur kerja kecil dan mengembangkannya seiring waktu. Berikut 5 langkah untuk mengimplementasikan Agentic AI di CRM:
- Identifikasi Proses yang Jelas
Pilihlah proses dengan tujuan yang jelas dan hasil yang terukur.
- Evaluasi Data Anda
Para agen membutuhkan data bisnis yang andal dan konteks yang cukup untuk membuat keputusan yang logis.
- Hubungkan Alat dan Sistem yang Relevan
Suatu agen menjadi lebih berguna ketika ia dapat bekerja di berbagai sistem yang terlibat dalam suatu proses bisnis.
- Pertahankan Pengawasan Manusia
Biarkan orang meninjau dan menyetujui keputusan penting sebelum AI bertindak.
- Mengukur kinerja
Lacak akurasi, tingkat penyelesaian, waktu yang dihemat, kesalahan, biaya, dan hasil bisnis.
Masa Depan Agentic CRM
CRM (Customer Relationship Management) bergeser dari sistem yang terutama mencatat dan mengelola informasi pelanggan menjadi sistem yang semakin mampu memahami, memprediksi, merekomendasikan, dan bertindak.
Di masa depan, mungkin akan ada banyak agen khusus yang bekerja sama di berbagai bidang seperti penjualan, pemasaran, layanan pelanggan, keuangan, dan fungsi bisnis lainnya. Alih-alih karyawan memindahkan informasi secara manual antar aplikasi, agen dapat mengoordinasikan tugas di seluruh sistem yang terhubung.
Ini bukan berarti bisnis akan begitu saja menyerahkan CRM mereka kepada AI otonom. Tata kelola, izin, kemampuan audit, keamanan, dan pengawasan manusia akan menjadi semakin penting seiring bertambahnya kemampuan agen.
Hasilnya bisa berupa CRM yang berfungsi kurang seperti basis data dan lebih seperti lapisan operasi cerdas untuk proses bisnis yang berinteraksi langsung dengan pelanggan.
Apakah Vtiger CRM merupakan CRM yang berbasis agen?
Ya, platform NextGen dari Vtiger menghadirkan kemampuan keagenan ke dalam CRM dengan menggabungkan agen AI, data bisnis, kecerdasan prediktif, alur kerja, dan aplikasi dalam satu platform.
Dengan Pembuat Agen AI VtigerDengan demikian, bisnis dapat membangun agen AI untuk kebutuhan bisnis spesifik, alih-alih hanya mengandalkan kemampuan AI yang telah ditentukan sebelumnya.
Agen AI-nya dapat bekerja secara independen atau bersama-sama untuk menangani berbagai tugas di bidang penjualan, pemasaran, layanan pelanggan, dan fungsi bisnis lainnya. Misalnya, ketika seorang tenaga penjualan ingin memahami cara meningkatkan peluang menutup kesepakatan, AI dapat menganalisis konteks kesepakatan dan menghasilkan rekomendasi yang relevan.
Bagian penting lainnya dari arsitektur NextGen adalah kecerdasan prediktif. Ini mendukung penilaian prediktif, peramalan, rekomendasi, dan masukan untuk penalaran agen.
Pertanyaan yang sering diajukan
Q1. Apa itu Agentic CRM?
Agentic CRM adalah sistem CRM yang didukung oleh agen AI yang dapat memahami informasi, membuat keputusan, dan mengambil tindakan sendiri. Alih-alih hanya memberikan wawasan atau rekomendasi, agen-agen ini dapat menganalisis suatu situasi, memutuskan apa yang perlu dilakukan, dan bertindak sesuai dengan keputusan tersebut.
Q2. Apa perbedaan Agentic CRM dengan CRM berbasis AI?
CRM berbasis AI dapat menganalisis data, menghasilkan konten, membuat prediksi, dan memberikan rekomendasi. Agentic CRM melangkah lebih jauh dengan memungkinkan agen AI untuk melakukan tugas multi-langkah dan mengambil tindakan yang telah ditentukan.
Q3. Apa saja contoh kasus penggunaan Agentic CRM?
Kasus penggunaan umum meliputi kualifikasi prospek, tindak lanjut penjualan, manajemen kesepakatan, dukungan pelanggan, pengalihan tiket, dll.
Q4. Apakah Agentic CRM sepenuhnya otonom?
Belum tentu. Tingkat otonomi bergantung pada sistem, kasus penggunaan, izin, dan aturan bisnis. Pengawasan manusia tetap penting untuk keputusan yang berdampak besar.
Q5. Bagaimana masa depan Agentic CRM?
Agentic CRM kemungkinan akan semakin terintegrasi dengan alur kerja bisnis, dengan agen AI khusus yang berkolaborasi lintas fungsi untuk membantu bisnis beralih dari manajemen CRM reaktif ke tindakan proaktif dan cerdas.
