Nu we een nieuw tijdperk van technologische vooruitgang ingaan, transformeert kunstmatige intelligentie (AI) industrieën en herdefinieert het bedrijfsstrategieën. De AI-markt zal naar verwachting stijgen tot $ 407 miljard in 2027, een aanzienlijke stijging ten opzichte van $ 86.9 miljard in 2022.1 Deze groei onderstreept de cruciale rol die AI speelt bij het stimuleren van efficiëntie en innovatie.
Predictive AI is een van de meest impactvolle toepassingen. Het gebruikt data-analyse om trends en gedragingen te voorspellen, wat proactieve besluitvorming mogelijk maakt.
Wat is voorspellende AI?
Predictive AI is een tak van kunstmatige intelligentie die historische data analyseert om toekomstige uitkomsten te voorspellen. Het gebruikt machine learning-algoritmen om patronen en trends binnen datasets te identificeren, waardoor bedrijven weloverwogen beslissingen kunnen nemen op basis van voorspeld gedrag.
In de context van een CRM analyseert voorspellende AI klantinteracties, aankoopgeschiedenissen en demografische gegevens om inzichten te genereren waarmee u marketingstrategieën, verkooptactieken en klantenservicebenaderingen kunt creëren.
Hoe werkt voorspellende AI?
Voorspellende AI werkt via verschillende belangrijke processen:
- Gegevensverzameling: Predictive AI verzamelt historische gegevens uit verschillende bronnen, waaronder CRM-systemen, socialemediaplatforms, websiteanalyses en feedback van klanten.
- Gegevensverwerking: Zodra de data verzameld zijn, ondergaan ze een preprocessing om ze te reinigen en te organiseren voor analyse. Deze stap kan het verwijderen van duplicaten, het corrigeren van fouten en het standaardiseren van formaten omvatten.
- Model opleiding: Machine learning-algoritmen worden vervolgens toegepast op de verwerkte data. Deze algoritmen leren van de historische data door patronen te identificeren die correleren met specifieke uitkomsten (bijvoorbeeld aankopen van klanten of verloop).
- Voorspelling genereren: Het model biedt voorspellingen op basis van nieuwe gegevens na training. Het kan bijvoorbeeld voorspellen welke klanten waarschijnlijk een product zullen kopen of welke leads het meest waarschijnlijk zullen converteren.
- Continu lerende: Het voorspellende model kan worden verfijnd en verbeterd naarmate er meer gegevens worden verzameld. Dit iteratieve proces verbetert de nauwkeurigheid en relevantie ervan bij het voorspellen van toekomstige uitkomsten.
Hoe voorspellende AI verschilt van generatieve AI
Hoewel zowel voorspellende AI als generatieve AI onder de noemer kunstmatige intelligentie vallen, dienen ze verschillende doeleinden:
- Predictive AI is gericht op het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen op basis van historische gegevens. Het primaire doel is om bestaande informatie te analyseren om klantgedrag of markttrends te voorspellen.
- Generatieve AI is daarentegen ontworpen om nieuwe content of data te creëren op basis van geleerde patronen uit bestaande datasets. Dit omvat het genereren van tekst (zoals chatbots), afbeeldingen, muziek of zelfs hele artikelen. Generatieve AI wordt vaak gebruikt voor creatieve toepassingen in plaats van voorspellende taken.
Het begrijpen van dit onderscheid is cruciaal voor bedrijven die AI-oplossingen effectief willen implementeren. Terwijl generatieve AI creativiteit en contentgeneratie kan verbeteren, is voorspellende AI essentieel voor strategische besluitvorming in een CRM.
Casestudy: Amazon's aanbevelingsengine
De aanbevelingsengine van Amazon is een kritische factor in het succes van e-commerce, verantwoordelijk voor ongeveer 35% van de totale verkopen. Het is een geavanceerd systeem dat voorspellende AI gebruikt om uitgebreide data te scannen om gepersonaliseerde productaanbevelingen te bieden, de winkelervaring te verbeteren en conversiepercentages te verhogen.
De engine maakt voornamelijk gebruik van item-to-item collaboratieve filtering. Deze methode analyseert gebruikersgegevens, zoals browsegeschiedenis, eerdere aankopen en productbeoordelingen, om realtime aanbevelingen te genereren. In plaats van zich alleen te richten op gebruikersovereenkomsten, kijkt het naar productrelaties. Als een klant bijvoorbeeld een tuinboek koopt, kan het systeem verwante tuingereedschappen of andere boeken voorstellen die vaak samen met het boek worden gekocht.
Amazon verbetert deze engine voortdurend door middel van A/B-testen en data-analyse. Hierdoor kunnen ze hun algoritmes verfijnen op basis van gebruikersbetrokkenheidsstatistieken zoals doorklik- en conversiepercentages. Bijgevolg verhoogt de aanbevelingsengine de klanttevredenheid door het gemakkelijker te maken om producten te ontdekken en de verkoop aanzienlijk te verhogen.
Amazon rapporteerde een opmerkelijke omzetstijging van 29% in één fiscaal kwartaal, toegeschreven aan deze gepersonaliseerde aanbevelingen. Over het geheel genomen laat Amazons innovatieve gebruik van voorspellende AI zien hoe effectief gebruik van data aanzienlijke concurrentievoordelen in de detailhandel kan opleveren.
De noodzaak van voorspellende AI in CRM
De integratie van voorspellende AI in CRM-systemen voorziet in een aantal cruciale zakelijke behoeften:
- Verbeterde klantinzichten: Met voorspellende AI kunnen bedrijven enorme klantgegevens analyseren voor diepere inzichten in voorkeuren en gedragingen. Organisaties kunnen hun marketing- en verkoopinspanningen effectiever afstemmen door te begrijpen wat de beslissingen van klanten aanstuurt en gepersonaliseerde ervaringen te creëren.
- Verbeterde verkoopprognoses: Nauwkeurige verkoopvoorspellingen zijn essentieel voor zakelijk succes. Predictive analytics verbetert de nauwkeurigheid van voorspellingen door historische verkoopgegevens te analyseren naast huidige markttrends. Hierdoor kunnen verkoopteams middelen efficiënt toewijzen en zich richten op leads met een hoog potentieel.
- Proactief klantenbehoud: Customer churn vormt een grote uitdaging voor veel organisaties. Predictive AI kan klanten identificeren die het risico lopen om te vertrekken door de betrokkenheidsniveaus en aankoopgeschiedenis te analyseren. Door deze signalen vroegtijdig te detecteren, kunt u gerichte retentiestrategieën implementeren (gepersonaliseerde aanbiedingen of proactieve outreach) om waardevolle klanten betrokken te houden.
- Geoptimaliseerde marketingcampagnes: Met predictive analytics kunt u effectieve marketingcampagnes creëren om specifieke klantsegmenten te targeten. Als predictive models bijvoorbeeld aangeven dat een bepaalde demografie positief zal reageren op een bepaald productaanbod, kunnen marketingteams hun campagnes hierop afstemmen.
- Gestroomlijnde lead scoring: In CRM-systemen helpt lead scoring om potentiële klanten te prioriteren op basis van hun conversiewaarschijnlijkheid. Predictive analytics verbetert lead scoring door eerdere interacties en demografische informatie te analyseren. Door zich te richten op leads met een hoger conversiepotentieel, kunnen verkoopteams de efficiëntie verhogen en de algehele conversiepercentages verbeteren.
Predictive AI revolutioneert de manier waarop bedrijven omgaan met customer relationship management door waardevolle inzichten te bieden die strategische beslissingen informeren. Het vermogen om historische data te analyseren en toekomstig gedrag te voorspellen, stelt organisaties in staat om interacties te personaliseren, marketinginspanningen te optimaliseren, de nauwkeurigheid van verkoopvoorspellingen te verbeteren en proactief uitdagingen op het gebied van klantbehoud aan te pakken.
Voorspellende AI in Vtiger CRM
De integratie van AI door Vtiger in zijn CRM-platform via de Calculus AI-functie biedt een geavanceerde oplossing die de manier waarop bedrijven met hun klanten omgaan, transformeert.
Calculus AI maakt gebruik van voorspellende AI om besluitvorming en klantbetrokkenheid te verbeteren via verschillende mogelijkheden:
- Beste tijd om contact op te nemen: Timing is cruciaal voor het effectief betrekken van uw leads en klanten. De functie Best Time to Contact maakt gebruik van AI om de optimale momenten voor outreach aan te bevelen, waarbij eerdere communicatiepatronen via e-mails, telefoontjes en andere interacties worden geanalyseerd. Contact opnemen op deze ideale momenten kan de betrokkenheidspercentages aanzienlijk verbeteren.
- Dealscore: Het beheren van meerdere deals kan een uitdaging zijn, vooral wanneer u tegelijkertijd contact hebt met klanten. De Deal Score-functie beoordeelt de waarschijnlijkheid van het sluiten van elke deal door een score toe te kennen op basis van verschillende factoren, waaronder de kwaliteit van het gesprek en het gedrag van de klant. Dit stelt u in staat om uw inspanningen strategisch te prioriteren, zodat u zich kunt richten op kansen met een hoog potentieel om conversies te maximaliseren.
- Volgende beste actie: De Next Best Action-functie biedt intelligente aanbevelingen om uw verkoopproces te stroomlijnen en uw team naar succes te leiden. Wanneer een verkoper onzeker is over de volgende stappen met een potentiële klant, suggereert deze functie acties die zijn afgestemd op eerdere interacties, zoals het verzenden van een follow-up-e-mail, het plannen van een demo of het verstrekken van aanvullende informatie, wat helpt om het momentum in de verkoopcyclus te behouden.
Dankzij deze functies kunnen organisaties effectief gebruikmaken van voorspellende analyses, waardoor ze sterkere klantrelaties opbouwen en tegelijkertijd de groei stimuleren in een steeds competitievere markt.
