İşletmenizde CRM'in benimsenmesi düşük mü? NLQ yardımcı olabilir! Gönderimiz, bunun verileri nasıl basitleştirdiğini, etkileşimi nasıl artırdığını ve veriye dayalı kararları nasıl güçlendirdiğini araştırıyor.
Giriş
Birçok Küçük ve Orta Ölçekli İşletme (KOBİ) için Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemine geçmek, jet uçurmaya çalışmak gibi gelebilir. Bu sistemler genellikle karmaşık arayüzlere, şifreli bir jargona ve en hevesli ekip üyesinin bile bunalmış hissetmesine neden olabilecek teknik uzmanlık ihtiyacına sahiptir. Bu, CRM'lerin benimsenmesine ilişkin verilere de yansımaktadır. Gelen pazarlama lideri HubSpot, Satış Yöneticilerinin yaklaşık %50'sinin CRM'lerin uygulanmasının zor olduğunu söylediğini bildirdi.
Peki ya CRM'niz ihtiyaçlarınızı anlayacak şekilde tasarlanmışsa? Ya tıpkı tüm zor işi size yaptırmadan aradığınız bilgiyi bulan bir insan asistan gibi sizinle sade bir İngilizce konuşabilseydi?
Bu, CRM'de NLQ'nun (Doğal Dilde Sorgulama) heyecan verici yeni sınırıdır. Bu teknoloji sayesinde satış ekipleri sisteminize "Kaliforniya'daki en büyük müşterilerim kimler?" gibi sorular sorabilir. veya “Hangi ürünler sıklıkla birlikte satın alınır?” menülere tıklayıp veritabanı sorgularının nasıl yazılacağını bulmak yerine. Anında net ve anlaşılır yanıtlar alırlar.
CRM sistemleri uzun süredir piyasadadır, ancak özellikle KOBİ'lerde benimsenmelerinin, bu uygulamaların doğasında olan karmaşıklık nedeniyle iyileştirilmesi gerekmektedir. Meşgul ekip üyelerini başka bir kafa karıştırıcı iş uygulamasını öğrenmeye ikna etmek veya çalışma tarzlarını sistem gereksinimlerine uyacak şekilde uyarlamak çok büyük bir zorluk olabilir ve binlerce dolarlık yatırıma rağmen bu araçların yetersiz benimsenmesine yol açabilir.
NLQ zorlu öğrenme sürecini ortadan kaldırır; amacı CRM'yi kolaylaştırmaktır; veri erişimini demokratikleştirmek ve kuruluşunuzdaki herkesin değerli müşteri içgörülerinin kilidini açmasını sağlamakla ilgilidir.
NLQ + CRM'yi derinlemesine incelerken bize katılın ve bunun işletmeniz için nasıl oyunun kurallarını değiştirebileceğini keşfedin.
NLQ ve CRM'yi Anlamak
1. Doğal Dilde Sorgulama (NLQ):
İş dünyasını kasıp kavuran yapay zeka dalgası, çoğu kafa karıştırıcı derecede benzer olan bir kısaltmalar barajında boğulmamıza neden oldu. Öyleyse NLQ'nun ne olduğuna biraz açıklık getirelim. Teknoloji, karmaşık kod veya sorgular yazmak yerine, günlük dili kullanarak verilerle etkileşim kurmanıza olanak tanır.
NLQ'yu destekleyen bir CRM kullanan biri için bunun anlamı şudur:
- Hiçbir kodlama veya yapılandırılmış sözdizimi yoktur: NLQ, verilerle ilgili soruları düz İngilizce (şu an itibariyle baskın dil) olarak sormanıza olanak tanır. Bu, teknik uzmanlıkları ne olursa olsun, kuruluşunuzdaki herkesin içgörülere erişmesini sağlar. Daha önce kapsamlı ürün bilgisi gerektiren işlemler, artık verilerin nerede saklandığı ve nasıl organize edildiği konusunda endişelenmeden dakikalar içinde gerçekleştirilebiliyor.
- Sorgular Konuşmaya dayalı bir yaklaşım benimser: NLQ olmadan, veritabanı tablo yapılarını veya en azından gerekli verilerin nerede aranacağını ve nasıl organize edildiğini bilmek gerekir. Ancak NLQ ile sorularınızı doğal bir şekilde ifade edebilirsiniz. Dolayısıyla müşteri veri tabanında doğru sütun adlarını aramak ve pivotlar oluşturmak yerine şu soruyu sorabilirsiniz: "Batı'da ortalama müşteri harcaması ne kadar?" Kullanıcıların verilerin CRM'de nasıl organize edildiğini bilmelerine gerek olmadığından bu, veri sorgularının karmaşıklığını azaltmada ileriye doğru atılmış büyük bir adımdır.
- Veri öngörülerini açığa vurma: NLQ, ihtiyacınız olan bilgiyi alan ve anlaşılması kolay bir şekilde sunan bir çevirmen görevi görür. Kullanıcılar, daha önce yeni ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarmak son derece zor olan karmaşık sorguları gerçekleştirebilir.
2. Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM)
Şimdi ikinci kısaltmaya odaklanalım. Müşterilerinizle sağlam ilişkiler kurmak iş dünyasında kritik öneme sahiptir. CRM'ler gibi Kaplan Bir tam da bunu başarmanıza yardımcı olan sistemlerdir. CRM'ler, ekiplerin işbirliği yapmasına ve çeşitli kanallar ve temas noktalarında fırsatlar, destek biletleri ve pazarlama kampanyaları hakkında güncel bilgilere sahip olmasına olanak tanıyan güvenli müşteri bilgileri depolarıdır.
CRM'leri size yardımcı olan dijital bir İsviçre bıçağı olarak düşünebilirsiniz:
- Müşteri bilgilerini merkezileştirmek ve düzenlemek için: İletişim bilgileri ve satın alma geçmişinden tercihler ve etkileşimlere kadar CRM, tüm müşteri verilerinizi güvenli bir şekilde tek bir yerde tutar. Tüm ekipler tek bir bilgi kaynağından çalışır ve her zaman senkronize haldedir.
- Müşteri etkileşimlerini daha iyi yönetmek için: CRM'ler, iletişimleri kolayca izlemeye, randevuları planlamaya ve müşteri etkileşimlerini günlüğe kaydetmeye yardımcı olarak müşteri etkileşimini artıran sorunsuz ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlar.
- Müşteri etkileşimini artırmak ve artırmak için: CRM sistemleri, hedefe yönelik pazarlama kampanyaları göndermek ve olağanüstü müşteri hizmetleri sağlamak için destek bildirimlerini takip etmek gibi görevleri otomatikleştirmek için güçlü araçlar sunar ve sonuçta daha güçlü müşteri ilişkileri geliştirir.
Artık bir CRM sistemi ve NLQ teknolojisi hakkında adil bir anlayışa sahibiz. Peki neden NLQ, KOBİ'lerin CRM yatırımlarından daha iyi yatırım getirisi ve değer elde etmelerini sağlayacak kadar güçlü görünüyor?
NLQ'nun neden oyunun kurallarını değiştirebileceğini anlamadan önce bir adım geri çekilmeli ve KOBİ'lerin CRM'i benimseme konusunda neden zorluk çektiğini anlamalıyız.
KOBİ'lerin CRM sistemlerini benimserken karşılaştığı ortak zorluklar
Bu sistemlerin ümit verici faydalarına rağmen, KOBİ'lerin CRM sistemlerini benimseme konusunda sıklıkla yardıma ihtiyaçları vardır. Yukarıdaki grafik, işletmelerin yeni sistemi benimserken belirttiği en önemli zorlukları göstermektedir. Muhtemelen siz de bunlardan birkaçıyla karşılaşacaksınız.
Burada listelenen en iyilerden bazılarına daha yakından bakalım:
İlk olarak, karmaşıklık sorunu var. Birçok CRM platformu daha büyük kuruluşlar için tasarlanmıştır; bu da onları aşırı mühendislik gerektiren ve sınırlı kaynaklara ve teknik bilgi birikimine sahip KOBİ'ler için göz korkutucu hale getirir. Bu sistemlerin yetenekleri arasında gezinmek çoğu zaman zorlu bir öğrenme eğrisi gerektirir; bu da kapsamlı eğitim ve sürekli destek için binlerce dolar ve adam-saat harcamak anlamına gelebilir. İş hayatlarını kolaylaştıracak araçlar arayan KOBİ ekipleri, bu ek çabayı sinir bozucu ve değer katmayan buluyor.
Maliyet başka bir önemli engel teşkil etmektedir. Kurumsal düzeydeki CRM çözümlerinin genellikle yüksek lisans ücretleri ve abonelik maliyetleri vardır. Hatta ek uygulama ve bakım ücretleri bile olabilir. KOBİ'ler için, özellikle de kısıtlı bütçelerle faaliyet gösterenler için, bu harcamalar önemli bir yük oluşturabilir ve bu da onları CRM çözümlerine tamamen yatırım yapmaktan caydırır.
Veri kalitesi başka bir kritik husustur. CRM bir araçtır ve etkinliği, içerdiği verilerin doğruluğuna ve tutarlılığına bağlıdır. KOBİ'ler genellikle manuel girişten, eksik bilgilerden veya yerleşik veri yönetimi protokollerinin eksikliğinden kaynaklanan hatalar nedeniyle veri kalitesinin korunmasında yardıma ihtiyaç duyar. Hepimiz “Çöp Dışarı Çıktı” atasözünü duymuşuzdur. Yetersiz veri, CRM'in karar verme aracı olarak etkinliğini azaltabilir.
Son olarak, CRM sistemini mevcut iş araçları ve uygulamalarıyla entegre etmek, özellikle şirket herkesin alışık olduğu özel araçları kullandığında zorlu zorluklar ortaya çıkarabilir. Bu tür entegrasyonlar genellikle karmaşık ve maliyetlidir. Entegrasyon eksikliği potansiyel olarak veri silolarına yol açabilir ve bilgiler farklı sistemler arasında parçalanmış hale gelebilir.
KOBİ'ler geleneksel olarak büyük işletmelerin kullanabileceği kaynaklar olmadan bu zorluklarla mücadele ediyorlardı. Bu şirketlerin, teknoloji yatırımlarının yatırım getirisini hızlı bir şekilde görebilmeleri ve eğitim ve mevcut iş uygulamalarıyla entegrasyonlar için yüzlerce adam-saat ve daha fazla para harcamak zorunda kalmadan kurulumu gerçekleştirebilmeleri ve kullanımlarını artırabilmeleri gerekiyor.
Yazılımın karmaşıklığını gizleyen ve kullanıcıya özel komutlar veya sorgular öğrenmek zorunda kalmadan ilgili bilgileri sağlayan bir soyutlama katmanına sahip olmak, bu zorlukları çözmenin anahtarı olabilir.
NLQ'ya girin…
NLQ neden KOBİ'ler için oyunun kurallarını değiştirecek bir potansiyele sahip?
NLQ'ya karmaşık destekleyici teknolojinin üzerinde bir katman olarak baktığımızda KOBİ'lere yönelik avantajlar neredeyse anında ortaya çıkıyor. Yukarıda gördüğümüz gibi, CRM'in benimsenmesi KOBİ'ler için büyük bir zorluktur. Liderlik ve satış yöneticileri için ticari faydalar açıkça görülse de, elektronik tablolardan veya basit bir kişi yönetimi uygulamasından CRM'ye geçişin temel gerçekliği çok farklıdır.
İtirazların derinliklerine indiğimizde, gerçek şu ki, satış ve destek ekibi üyeleri işlerini iyi yapmak istiyor; daha fazla menüde nasıl gezineceklerini, düğmelere nasıl basacaklarını, karmaşık filtreleri nasıl uygulayacaklarını veya, maşallah, ihtiyaç duydukları bilgiyi elde etmek için bir çeşit veritabanı sorgulama dili öğrenirler.
NLQ, özellikle karmaşıklık, maliyet ve kullanıcı benimseme alanlarında bu zorlukları önemli ölçüde çözme potansiyeline sahiptir. İşte nasıl:
1. Ekip Üyeleri için Artan Veri Erişilebilirliğine yol açar: Ventana Research'e göre kuruluşların yalnızca %40'ı ekiplerinin özel BT kaynaklarının yardımı olmadan verileri analiz edebildiğini bildiriyor. NLQ'yu kullanmak, ekip üyelerinin veri analizinde teknik uzmanlığa sahip olma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu, genellikle sınırlı kaynaklara sahip olan KOBİ'lerin artık uzmanlara veya karmaşık eğitimlere ihtiyaç duymadan, CRM'lerindeki müşteri verilerinin gücünden yararlanma konusunda ekiplerini güçlendirebilecekleri anlamına geliyor. Kıdemsiz ekip üyeleri bile, verilerin CRM veritabanında nerede bulunduğuna ilişkin nüansları öğrenmeden, görevleri için ihtiyaç duydukları tüm bilgileri alabilirler.
2. Verimliliğin ve verimliliğin artmasına yol açar: Normal Nielsen Group tarafından yapılan bir araştırma, yapay zeka kullanan destek temsilcilerinin saat başına %13.8 daha fazla müşteri sorgusunu karşılayabildiğini ortaya çıkardı. Kullanıcılar hızlı bir şekilde soru sorup yanıt alabildiğinden, diğer temel iş faaliyetlerine daha iyi harcanabilecek değerli zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmiş olurlar.
3. Daha Derin Müşteri Anlayışına ve gelişmiş Müşteri Deneyimine yol açar: Müşteri tabanları hakkında incelikli sorular sormak, geleneksel yöntemlerle gözden kaçabilecek gizli modelleri ve eğilimleri ortaya çıkarmak için teknik becerilerini geliştirmesi gereken Yöneticiler ve Analistler. Yeni içgörülere erişim, onlara pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri stratejileriyle ilgili veriye dayalı kararlar alma gücü veriyor. KOBİ'ler artık etkileşimleri uyarlamak, belirli ihtiyaçları ele almak ve potansiyel sorunları proaktif bir şekilde ele almak için karmaşık stratejiler oluşturabiliyor.
5. Oyun Alanının Düzleştirilmesi: NLQ, KOBİ'lerin daha büyük şirketlerle daha etkili bir şekilde rekabet edebilmesini sağlar. Özel veri analizi ekiplerine sahip daha büyük kuruluşlara benzer şekilde, ilgili genel gider maliyetleri olmadan müşteri verilerinden değerli bilgiler elde edebilirler.
CRM'deki NLQ bu nedenle oyunun kurallarını değiştiren fırsat KOBİ'ler için. Onlara şunları yapma yetkisi verir: bilgi açığını kapatmak, Verilerinin gerçek potansiyelini ortaya çıkarın, ve daha etkin rekabet etmek pazarda.
NLQ, CRM'nizde nasıl çalışır?
CRM'ler bağlamında NLQ, kullanıcılara müşteri verileri hakkında doğal ve sohbete dayalı bir şekilde soru sorma yetkisi verir.
İşte nasıl çalıştığına dair basit bir genel bakış:
Adım 1: Kullanıcı bir soru sorar: "Bu yıl gelir açısından ilk beş müşterim hangileri?" sorusunu bilmek istediğinizi hayal edin. CRM sisteminizde.
Adım 2: NLQ motoru şu soruyu ayrıştırır: NLQ motoru, anahtar kelimeleri belirleyerek ve genel amacı anlayarak sorunuzu analiz eder.
Adım 3: CRM sorgusuna çeviri: NLQ, genellikle arama, filtreleme ve toplama işlevlerinin bir kombinasyonunu kullanarak sorunuzu CRM sisteminin anladığı bir dile çevirir.
Adım 4: Veri alma ve sunma: CRM sistemi ilgili verileri alır ve bunları liste, grafik veya gösterge tablosu gibi kullanıcı dostu bir formatta sunar.
NLQ, çok yüksek düzeyde, kullanıcılar ile CRM verileri arasında bir köprü görevi görerek değerli içgörülerin ortaya çıkarılmasını kolaylaştırır.
KOBİ'lerde NLQ özellikli CRM için Temel Hususlar
Doğru Satıcıyı Seçmek
CRM çözümleri dünyasına dalmak, özellikle NLQ özelliklerini eklemeyi düşündüğünüzde, bir labirent gibi gelebilir. KOBİ'ler araçlarından en iyi şekilde yararlanmak istiyor, değil mi? Bu nedenle mükemmel satıcıyı seçmek çok önemlidir.
Ama dürüst olalım; bu kadar çok seçenek varken nereden başlayacağınızı bilmek zor olabilir. Değerlendirme sürecinin eğlencesi (ve biraz da stresi) burada devreye giriyor. NLQ yeteneklerinden sistemin ne kadar kolay olduğuna ve diğer araçlarınızla iyi çalışıp çalışmadığına kadar her şeye bakmalısınız. Önemli olan, ihtiyaçlarınızı bir eldiven gibi karşılayan ve sizi CRM başarısına hazırlayan mükemmel uyumu bulmaktır.
CRM çözüm sağlayıcınızı seçerken göz önünde bulundurmanız gereken noktaların kısa bir kontrol listesi:
- NLQ yeteneklerini değerlendirin: NLQ'nun etkin olduğu CRM'lerin tümü aynı düzeyde gelişmişlik sunmaz. KOBİ'ler belirli işlevleri ve sistemin işleyebileceği doğal dil sorgularının çeşitliliğini değerlendirmelidir.
- Kullanıcı arayüzünü düşünün: Kullanıcı dostu bir arayüz, özellikle teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için, kullanıcıların benimsenmesi açısından çok önemlidir. Sezgisel ve gezinmesi kolay bir sistem seçin.
- Mevcut araçlarla entegrasyon: Veri silolarını önlemek ve iş akışlarını kolaylaştırmak için CRM'nin e-posta pazarlama platformları veya muhasebe yazılımı gibi mevcut iş araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlayın.
- Ölçeklenebilirlik: Gelecekteki büyümeyi düşünün ve genişleyen ihtiyaçlarınızı karşılayacak ölçekli bir çözüm seçin.
Kullanıcıları Eğitmek
NLQ (Doğal Dil Sorgulama) ile ekibinizin hız kazanmasını konuşalım! NLQ, verileri sorgulamayı çok daha basit hale getirebilir, ancak bu, biraz eğitimin uzun bir yol kat etmeyeceği anlamına gelmez.
Bunu şu şekilde düşünün: NLQ, karmaşık sorguların sıkıntısını ortadan kaldırsa da, kullanıcılarınıza bazı temel eğitimler vermek, bundan en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilir. Onlara işin püf noktalarını göstermekten, NLQ'nun neler yapabileceğini anlamalarına yardımcı olmaktan ve en iyi sonuçları elde etmek için doğru soruları sorma konusunda onlara ipuçları vermekten bahsediyoruz.
Üstelik tüm mesele merak ve keşif ruhunu beslemek! Ekibinizi, NLQ'ya dalmaya, onunla oynamaya ve özel görev ve ihtiyaçlarını karşılamanın ne kadar güçlü olabileceğini görmeye teşvik edin. Sonuçta, ne kadar çok bilirlerse, o kadar çok şey yapabilirler!
- Temel eğitime yatırım yapın: NLQ karmaşık sorguları ortadan kaldırırken, temel eğitimin sağlanması kullanıcıların sistemin yeteneklerini anlamalarına yardımcı olabilir.
- En iyi uygulamalara odaklanın: NLQ motorundan en doğru ve anlaşılır sonuçları almak için kullanıcıları açık ve kısa sorular oluşturmaya yönelik en iyi uygulamalar konusunda eğitin.
- Keşfi teşvik edin: Kullanıcıları NLQ işlevselliğini denemeye ve kendi özel ihtiyaçlarına yönelik potansiyelini keşfetmeye teşvik ederek bir keşif kültürünü teşvik edin.
Veri Güvenliği ve Gizliliğinin Sağlanması
Son olarak çok önemli bir konuyu tartışalım: Verilerinizi güvende ve sağlam tutmak! CRM dünyasına daldığınızda verilerinizin ve gizliliğinizin güvende olmasını sağlamak hayati önem taşır. Sihrin gerçekleşmesi için NLQ motorunun nasıl çalıştığını ve tüm verilerinizin nerede paylaşıldığını ve depolandığını iyice anlamalısınız. Dedikleri gibi, 'Şeytan ayrıntıda gizlidir.'
- Saygın bir satıcı seçin: Veri güvenliği ve gizlilik uygulamaları konusunda güçlü bir geçmişe sahip bir satıcı seçin.
- Veri depolamayı ve erişimi anlayın: Verilerinizin nerede saklandığı, verilere kimlerin erişebileceği ve hangi güvenlik önlemlerinin alındığı konusunda şeffaf olun.
- Yönetmeliklere uyun: CRM çözümünün GDPR veya CCPA gibi ilgili veri gizliliği düzenlemelerine uyduğundan emin olun.
Değeri En Üst Düzeye Çıkarmaya Yönelik İpuçları ve En İyi Uygulamalar
Tıpkı Roma'nın bir günde inşa edilmemesi gibi, yapay zeka algoritmaları da anında yatırım getirisi sağlamaz. Bu modeller öğrenmek ve gelişmek için tasarlandı. Gerçekçi hedefler ve beklentiler belirlemek, sonuçta faydalardan yararlanmak için hayati öneme sahiptir. Yapay zeka algoritmaları, belgeler içinde gizlenmiş değerli bilgileri ortaya çıkararak veri keşfi gibi belirli alanlarda başlangıçtan itibaren başarılı olsa da, ekip üyelerinin ihtiyaç duyduğu nüansları ve bağlamsal bilgileri anlamak sabır ve ince ayar yapmak için zaman gerektirir.
Hayal kırıklığını önlemek için aşağıdaki noktaları aklınızda bulundurun:
- Küçük hedeflerle başlayın: NLQ'nun başlangıçta ele alabileceği belirli soruları veya görevleri belirleyerek kullanıcıların avantajları deneyimlemelerine ve güven oluşturmalarına olanak tanıyın.
- Veri kalitesine odaklanın: NLQ sorgularından güvenilir sonuçlar elde etmek için CRM'de veri doğruluğunu ve tutarlılığını sağlayın.
- Düzenli olarak inceleyin ve iyileştirin: NLQ'yu nasıl kullandığınızı düzenli olarak değerlendirin ve iyileştirilecek alanları belirleyin. Yaklaşımınızı kullanıcı geri bildirimlerine ve veri içgörülerine göre geliştirin.
- Sürekli iyileştirme arayın: NLQ teknolojisinin gelişen yetenekleri hakkında güncel kalın ve seçtiğiniz CRM satıcısının sunduğu yeni işlevleri keşfedin.
KOBİ'ler, bu faktörleri dikkatle değerlendirerek ve en iyi uygulamaları uygulayarak, değerli müşteri öngörüleri elde etmek, operasyonları kolaylaştırmak ve sürdürülebilir iş büyümesi elde etmek için NLQ özellikli CRM'nin gücünden yararlanabilir.
Sonuç
KOBİ'ler için güçlü müşteri ilişkileri kurmak başarının anahtarıdır. Bununla birlikte, geleneksel CRM sistemlerinin karmaşıklıklarında gezinmek göz korkutucu olabilir, çoğu zaman kullanıcıların düşük düzeyde benimsemesine yol açar ve bu değerli araçların tam potansiyelinin engellenmesine yol açar. İşte bu noktada NLQ, KOBİ'lerin müşteri verileriyle etkileşim kurma biçimini dönüştürerek oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıkıyor.
