あなたの会社は CRM システムを導入しているにもかかわらず、顧客に合わせたメールの作成に苦労していませんか?手動プロセスにより、作業効率やチームの生産性が低下していませんか?あなたも不満を抱いた顧客に遭遇したり、チャンスを逃したりしたことがあるかもしれませんね?さて、これが解決策、Generative AI です。
だから、話しましょう GenAIとは何ですか？
GenAI は、自然言語処理 (NLP) と機械学習を活用したテクノロジーで、現在のデータから学習し、(クエリに基づいて) 新しいコンテンツを生成します。
機械学習 NLP は GenAI の学習を可能にし、NLP はクエリのコンテンツを理解して生成するのに役立ちます。
それはどのように役立ちますか？
たとえば、ChatGPT は、プロンプト (クエリ、指示、要件) に基づいて情報を取得し、コンテンツを作成する GenAI の一種です。
Gen AI は次の方法で役立ちます。
- 関連する既存のデータを検索して、最も適切な応答を返します。
- 過去のデータに基づいて将来の顧客の行動を予測します。
- カスタマイズされた電子メールのコンテンツを作成します。
- メールや会話の内容を改善します。
- ドキュメント、記事、ブログなどの作成に役立ちます。
CRMのGenAI
CRM 活動のコンテンツを生成する AI を活用したアシスタントがいたらどうなるでしょうか?
GenAI がどのように役立つかを見てみましょう。
- データ分析： GenAI は、電子メール、通話、メモなどを含む、CRM に保存されている膨大な量の顧客データを分析します。
- 予測分析： データ分析から得られた顧客の行動、パターン、好みに基づいて、GenAI は将来の顧客ニーズを予測し、関連する手順を提案します。
- コンテンツのパーソナライゼーション: データ分析と予測分析に関して、GenAI を活用した CRM は、電子メール、フォローアップ メッセージ、マーケティング メッセージなど、顧客に合わせたエクスペリエンスを生成します。
例
次の例を考えて、CRM の Generative AI がどのようにビジネス プロセスを合理化できるかを見てみましょう。
大規模な顧客ベースを持つスキンケア会社 PureGlow は、パーソナライズされた製品の推奨を提供するのに苦労しています。カスタム製品を提供する競合他社に顧客を奪われています。この課題に対処するために、彼らは CRM に Generative AI を導入することにしました。
どうなったと思いますか？ Gen AI を活用した CRM は、顧客の行動、購入履歴、パターン、フィードバックなどを分析し、各顧客に最適な推奨事項を考え出しました。また、パーソナライズされた電子メール コンテンツを作成し、関連情報で顧客の質問に答え、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成することもできました。
同社は、データに基づいた意思決定を行い、カスタマイズされたエクスペリエンスを作成することで、顧客に近づくことができました。これにより、顧客エンゲージメントと売上が増加しました。
例
営業担当者が潜在顧客のフォローアップに苦労しており、カスタマイズされた電子メールを作成する時間がないというシナリオを想像してください。彼は、最近 GenAI 機能と統合された CRM システムを利用しています。 GenAI 機能は過去のやり取りを分析し、魅力的なオファーを記載したパーソナライズされたメールを作成します。これにより、営業担当者は時間を大幅に節約できるだけでなく、取引を迅速に成立させることができました。
CRMにおけるGenAIの利点
顧客への対応は単一のタスクではなく、実際にはさまざまなスキルを必要とする一連のタスクである、ハーバード ビジネス レビュー1.
Generative AI を CRM と統合すると、さまざまな利点が得られます。
- パーソナライゼーション： GenAI ベースの CRM は、人口統計、顧客パターン、好みなどに基づいて、ターゲットを絞った電子メール キャンペーンや製品の推奨事項などを作成するのに役立ちます。
- オートメーション： データ入力、概要、レポートの生成などの特定のタスクを自動化し、ワークフローを合理化できます。
- 販売と見込み客発掘の強化: 顧客のニーズに対応する関連製品の機能を強調した効果的な販売コンテンツを作成します。リードのアクションと人口統計に基づいて、リード育成メールとアウトリーチをカスタマイズします。
- カスタマーサポートの向上: CRM データを使用して FAQ に対する素早い応答を作成し、応答速度を向上させます。 Generative CRM は顧客の会話を分析し、適切な応答や解決策を提供します。
例
老舗の電子商取引会社 QuickCart の営業チームは、大量の顧客とのやり取りに対応するのに苦労しており、フォローアップの漏れ、不正確なデータ入力、顧客の行動や好みに関する洞察の欠如につながっています。
すぐに軌道に戻るために、同社は CRM システムを Generative AI と統合しました。その自動化機能は、電子メールや電話などの顧客の会話を分析して、重要な洞察を提供し、機会を特定します。
また、Generative CRM は、データ入力などの反復的なタスクを自動化して精度を高め、営業担当者が他の重要な活動を優先できるようにフォローアップ メールを生成します。ご覧のとおり、Generative CRM はデータ管理と顧客対話プロセスを効果的に合理化します。
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| 機能 | 商品在庫 |
| 通話やメールの分析用 | 1 つのプロフェッショナルと 1 つの企業 |
| 電子メール アシスタントがコンテンツを提案する場合 | 1 つのプロフェッショナルと 1 つの企業 |
| 会話の洞察 | 1 つのプロフェッショナルと 1 つの企業 |
| サポートエージェント向けのコーチング | すべてのエディション |
| 取引の健全性 | 1 つのプロフェッショナルと 1 つの企業 |
詳細については、Vtiger Calculus AI に関するブログをご覧ください。
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- https://hbr.org/2024/04/genai-can-help-companies-do-more-with-customer-feedback
