Yapay zekâ sistemleri, bilgileri işlemek ve tahminler, sınıflandırmalar, öneriler veya oluşturulan içerik gibi çıktılar üretmek için kurallar, istatistiksel yöntemler veya makine öğrenimi modelleri kullanır. Modern iş yapay zekâsı, genellikle yalnızca elle yazılmış kurallara güvenmek yerine, geçmiş verilerden kalıplar öğrenir. CRM'de bu yetenekler, potansiyel müşterileri puanlamaya, anlaşmaları tahmin etmeye, görüşmeleri analiz etmeye, kayıtları özetlemeye ve sonraki eylemleri önermeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka, uzmanlık gerektiren bir teknolojiden günlük iş yazılımlarına kadar genişledi. Artık bir CRM'de potansiyel müşteri puanı, tahmin, görüşme özeti, önerilen eylem veya oluşturulan e-posta olarak görünebiliyor. Arayüz, bu özelliklerin arkasında çok farklı süreçler olsa bile, basit görünmesini sağlayabiliyor.
Tarihsel CRM kayıtlarına dayalı bir tahmin, üretken bir modelin e-posta yazmasıyla aynı şey değildir ve ikisi de bağımsız bir karar verici olarak ele alınmamalıdır. Bu kılavuz, modern iş yapay zekasının nasıl çalıştığını, bir model bir yanıt ürettiğinde neler olduğunu ve bu yeteneklerin günlük iş faaliyetlerine nasıl uygulandığını açıklamaktadır.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zekâ, kalıpları tanıma, dili anlama, tahminlerde bulunma veya içerik üretme gibi insan zekâsıyla ilişkili görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturmakla ilgilenen geniş bir alandır.
Her yapay zeka sistemi aynı şekilde çalışmaz. Bazıları açık kurallar kullanırken, birçok modern iş uygulaması, modellerin örneklerden kalıpları belirlediği makine öğrenimine dayanır.
Fatura anormalliklerinin tespitini ele alalım. Geleneksel bir program, geliştiricinin koyduğu kural nedeniyle belirli bir miktarın üzerindeki her faturayı işaretleyebilir. Bunun yerine, bir makine öğrenimi modeli geçmiş faturaları inceleyebilir ve miktar, satıcı, zamanlama, kategori ve diğer sinyallerin hangi kombinasyonlarının olağandışı olma eğiliminde olduğunu öğrenebilir.
Bu fark, bir iş probleminde pratik kural yazımı için çok fazla değişken olduğunda faydalı hale gelir. Müşteri kaybı buna bir örnektir. Sabit bir kural, iki yanıtlanmamış e-postadan sonra bir müşteriyi işaretleyebilir. Bir model, bu sinyali ürün kullanımı, destek geçmişi, satın alma sıklığı, yenileme zamanlaması ve diğer mevcut bilgilerle birlikte değerlendirebilir.
Yapay Zeka Ne Değildir?
Yapay zekâ, yalnızca kalıpları tanıyabildiği veya akıcı bir dil üretebildiği için iş bağlamını otomatik olarak anlayamaz.
Müşteri kaybı modeli, bir müşterinin davranışlarının daha önce ayrılan müşterilere benzemesi nedeniyle onu yüksek riskli olarak tanımlayabilir. Ancak, aldığı verilerde bu bilgi yoksa, müşterinin zaten yenilemeyi kabul ettiğini bilemeyebilir.
Yapay zekâ, yalnızca daha fazla veri eklendiği için doğru hale gelmez. Eksik alanlar, yinelenen kayıtlar, tutarsız etiketler, güncel olmayan bilgiler veya önyargılı geçmiş kararlar çıktıyı etkileyebilir.
Pratik açıdan çıkarılacak ders şudur ki, yapay zekanın kalitesi göreve, verilere, modele ve çıktının nasıl kullanıldığına bağlıdır.
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Çoğu modern işletme için yapay zeka, veriden modele ve çıktıya uzanan bir süreç olarak anlaşılabilir.
- İlgili verileri toplayın: Sistem, tamamlanan anlaşmalar, müşteri etkileşimleri, işlemler, destek talepleri veya ürün aktivitesi gibi görevle ilgili bilgileri toplar.
- Verileri hazırlayın: Kayıtların temizlenmesi, etiketlenmesi, standartlaştırılması, birleştirilmesi veya eksik bilgilerin kontrol edilmesi gerekebilir.
- Bir modeli eğitin: Makine öğreniminde, sistem geçmiş örnekleri işler ve tanımlanmış bir hedefe karşı performansı iyileştirmek için iç parametreleri ayarlar.
- Modeli uygulayın: Çıkarım işlemi sırasında, eğitilmiş model yeni bilgiler alır ve olasılık, sınıflandırma, tahmin, öneri veya oluşturulan yanıt gibi bir çıktı üretir.
- Değerlendirin ve güncelleyin: Gerçek sonuçlar tahminlerle karşılaştırılabilir. Performans değiştiğinde, model değerlendirilebilir, yeniden eğitilebilir veya değiştirilebilir.
Örneğin, bir potansiyel müşteri puanlama modeli, müşteriye dönüşen ve dönüşmeyen önceki potansiyel müşterilerden ders çıkarabilir. Etkileşimi, şirket özelliklerini, önceki etkileşimleri ve diğer mevcut sinyalleri inceleyebilir. Yeni bir potansiyel müşteri geldiğinde, model bu kalıpları kullanarak kaydın geçmişteki başarılı vakalara ne kadar benzediğini tahmin eder.
Bu sonuç faydalıdır çünkü büyük bir kayıt havuzunu önceliklendirme problemine dönüştürür. değil Bir tahmini kesinliğe dönüştürmek.
Basitçe anlatmak gerekirse: Yapay zekâ, bir bilgisayara devasa bir kural kitabı vermek gibi değil, daha çok onu birçok örnekten yararlı kalıpları tanıması için eğitmek gibidir. Model bu kalıpları yeni durumlara uygulayabilir, ancak çıktısı yine de öğrendiklerine ve aldığı bilgilere bağlıdır.
Temel AI Teknolojileri
Yapay zeka, tek bir işi yapan tek bir teknoloji değildir. Verilerden öğrenme, dil işleme, karmaşık kalıpları tanıma ve içerik üretme gibi farklı yaklaşımları içeren geniş bir alandır.
| Teknoloji | Ne yapar | CRM örneği |
| Makine öğrenme | Tarihsel verilerden kalıplar öğrenir. | Potansiyel müşteri puanlaması veya müşteri kaybı tahmini |
| Derin öğrenme | Katmanlı sinir ağları kullanarak karmaşık desenleri işler. | Konuşma veya görüntü analizi |
| Doğal dil işleme | İnsan dilini işler | E-posta ve konuşma analizi |
| üretken yapay zeka | Yeni içerik üretiyor | Yanıt taslakları hazırlamak veya görüşmeleri özetlemek |
Bu ayrım önemlidir çünkü iki ürün de "yapay zeka" olarak pazarlanabilirken, çok farklı işlevler yerine getirebilirler. Tahmin modeli bir olasılık değeri döndürürken, üretken model metin üretir. Veri gereksinimleri ve hata modları farklıdır.
Bu teknolojiler birlikte de çalışabilir. Bir CRM, bir anlaşmayı sonuçlandırmak için makine öğrenimini, müşteri görüşmesini analiz etmek için doğal dil işlemeyi ve takip mesajı hazırlamak için üretken yapay zekayı kullanabilir.
Yapay Zeka Nasıl Öğrenir ve Sonraki Eylemlerine Nasıl Karar Verir?
Yapay zekâ eğitimi ve yapay zekâ kullanımı ayrı aşamalardır. Bir model eğitim sırasında geçmiş verilerden öğrenir, ardından öğrendiklerini çıkarım sırasında yeni bilgilere uygular.
Eğitim, Çıkarım ve Güncelleme
Eğitim sırasında, bir makine öğrenimi modeli geçmiş örnekleri işler ve tanımlanmış bir hedefe göre iyileşme sağlamak için iç parametrelerini ayarlar. Dağıtıldıktan sonra, model bu parametreleri kullanarak yeni verilerden tahminler, sınıflandırmalar, öneriler veya diğer çıktılar üretir.
Yapay zekâ özelliği kullanmak, modelin her etkileşimden öğrenmesi anlamına gelmez. Dağıtılmış bir model, temel parametrelerini değiştirmeden tekrar tekrar tahminlerde bulunabilir. Onu iyileştirmek, bilinçli bir değerlendirme gerektirir: ekipler tahminleri gerçek sonuçlarla karşılaştırır, modelin nerede yetersiz kaldığını belirler, yeni örnekler toplar ve modeli yeniden eğitir veya günceller.
Bu önemlidir çünkü iş koşulları değişir. Geçen yılki satın alma davranışına göre eğitilmiş bir satış modeli, fiyatlandırma, ürünler, rakipler veya müşteri beklentileri değiştiğinde daha az kullanışlı hale gelebilir.
Tahminden Eyleme
Tahmine dayalı yapay zeka, çıktısı birinin daha iyi bir karar vermesine yardımcı olduğunda en faydalı olur. Birçok sistem, garantili bir sonuç yerine olasılık veya güven puanı döndürür.
40 yeni müşteri talebi olan ancak yalnızca 10'uyla iletişime geçebilecek kadar zamanı olan bir satış temsilcisini düşünün. Müşteri adayı puanı, dönüşüm olasılığı daha yüksek olan müşteri adaylarını önceliklendirmeye yardımcı olabilir. Ancak puan, müşteri adayının dönüşüme uğrayacağını garanti etmez ve insan yargısı hala önemlidir. Satış temsilcisi, CRM'de kaydedilmemiş bir bütçe dondurması, referans, rakip ilişkisi veya yakın zamanda yapılan bir görüşme hakkında bilgi sahibi olabilir.
CRM Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları
CRM sistemleri, yapay zekaya gerçek iş sonuçlarıyla bağlantılı müşteri kayıtlarına erişim imkanı sağlar. Bu da onları satış, pazarlama ve hizmet etkileşimlerindeki kalıpları belirlemek için kullanışlı hale getirir.
Potansiyel Müşteri Puanlaması: Doğru Sorgulamalara Öncelik Verme
Yapay zeka liderliğinde puanlama Dönüşümle ilişkili özellikleri ve davranışları belirlemek için geçmişe ait müşteri adayı bilgilerini analiz eder.
Bir model, müşteri etkileşimini, şirket özelliklerini, önceki etkileşimleri ve diğer mevcut sinyalleri dikkate alabilir. Yeni bir potansiyel müşteri CRM'ye girdiğinde, bu sinyaller geçmiş kalıplarla karşılaştırılabilir ve bir puana dönüştürülebilir.
Satış ekipleri için faydası pratiktir: Temsilciler her talebi eşit derecede acil olarak ele almak yerine, öncelikle dönüşüm olasılığı daha yüksek olan potansiyel müşterilere odaklanabilirler. Puanlama, bir satış elemanının modelin göremediği bağlamlara sahip olabileceği için karar verme aracı olarak kalır.
Müşteri İçgörüleri: Riskleri Daha Erken Tespit Etme
Aynı kalıp tabanlı yaklaşım, potansiyel müşteri dönüşümünün ötesinde de uygulanabilir. Tahminleyici yapay zeka modelleri Müşteri kaybı, yenileme, dönüşüm veya genişleme gibi sonuçlarla ilişkili sinyalleri belirleyebilir.
Örneğin, ürün kullanımı azalırken destek iletişimleri artabilir ve yenileme iletişimlerine olan ilgi azalabilir. Her bir sinyal tek başına zayıf olabilir, ancak birlikte daha önce aboneliklerini iptal eden müşterilerin davranışlarına benzeyebilirler.
Bu yöntem, işletmeye daha erken bir uyarı sağlar. Müşteri temsilcisi, sorunun nedenini araştırabilir, müşteriyle görüşebilir ve yenileme hakkı kaybedilmeden önce müdahale edebilir.
Satış ve Pazarlama: Verileri Yardıma Dönüştürmek
Yapay zeka, görüşmeleri özetleyerek, önemli ayrıntıları çıkararak, takip süreçlerini taslak haline getirerek ve ekiplerin büyük miktardaki satış hattı bilgilerini incelemesine yardımcı olarak satış ve pazarlama alanlarındaki manuel iş yükünü azaltabilir.
Yapay zeka satış tahmini Mevcut fırsatları geçmiş kalıplarla karşılaştırarak yöneticilere anlaşma aşaması, temsili değerlendirme ve satış hattı değeri gibi unsurların yanı sıra başka bir kanıt kaynağı sunabilir. Pazarlama ekipleri de benzer şekilde, özellikle büyük ölçekte birçok hedef kitleyi yönetirken, yapay zekayı segmentasyon, içerik varyasyonları, kampanya analizi ve kişiselleştirme için kullanabilir.
Müşteri Hizmetleri: Her Etkileşime Bağlam Katmak
Müşteri hizmetleri, zengin bir bilgi kaynağı daha oluşturur. Destek talepleri, e-postalar, sohbetler ve telefon görüşmeleri, müşterinin sorunu, sorunu çözmek için yapılan önceki girişimler, ürün kullanımı ve müşteri memnuniyeti hakkında ayrıntılar içerebilir.
Yapay zeka, talepleri sınıflandırabilir, vakaları yönlendirebilir, konuşmaları özetleyebilir, yanıtlar önerebilir ve temsilciler için ilgili bilgileri ortaya çıkarabilir. Örneğin, karmaşık bir vakayı devralan bir temsilci, tüm geçmişi manuel olarak yeniden oluşturmak yerine, önceki etkileşimlerin özlü bir özetini inceleyebilir.
İşte orası Yapay zeka müşteri deneyimi Pratik hale geliyor: Yapay zeka, ajanın yargısını ortadan kaldırmıyor; ajana daha az manuel arama ile daha fazla bağlam sağlıyor.
Yapay Zekanın Sınırları ve Riskleri
Yapay zekanın güçlü yanı kalıpları tanıma yeteneğidir, ancak bu da öngörülebilir hata noktaları yaratır.
| Risk | Bunun sebebi nedir? | İşletmelerin yapması gerekenler |
| Kötü veriler | Eksik, yinelenen, güncel olmayan veya tutarsız kayıtlar | Dağıtımdan önce veri kalitesini iyileştirin. |
| Yanlış çıktı | Model, desteklenmeyen bilgileri öngörüyor veya üretiyor. | Yüksek etkili çıktıları gözden geçirin |
| Önyargı | Tarihsel kararlar istenmeyen kalıplar içerir. | İlgili gruplar genelindeki test sonuçları |
| Gizlilik | Müşteri bilgileri yapay zeka iş akışlarına giriyor. | Erişim ve güvenlik kontrollerini uygulayın. |
| Model kayması | Eğitim sonrasında müşteri davranışlarında değişiklikler meydana geliyor. | Performansı izleyin ve gerektiğinde yeniden eğitim verin. |
üretken yapay zeka Akıcı dil kullanımı, yanlış bir cevabın yetkiliymiş gibi görünmesine neden olabileceği için özel bir risk yaratır. Tahmine dayalı yapay zekanın farklı bir sorunu vardır: Temel veriler eksik olduğunda sayısal bir puan yanlış hassasiyet yaratabilir.
Bu riskler, yapay zekâdan kaçınılması gerektiği anlamına gelmez. Aksine, işletmelerin hangi çıktıların otomatikleştirilebileceğine, hangilerinin insan onayı gerektirdiğine ve hangilerinin bilgilendirme amaçlı kalması gerektiğine karar vermeleri gerektiği anlamına gelir.
Yapay Zekaya Başlangıç: En İyi Uygulamalar
En güçlü yapay zeka uygulamaları, benimsemeyi bir iş geliştirme faaliyeti olarak ele alır. Fark, doğru başlangıç noktasını seçmek, uygulanabilirliği doğrulamak ve değeri net bir şekilde tanımlamaktan kaynaklanır.
Tek bir iş akışıyla başlayın.
Mevcut maliyetin görülebildiği bir süreci seçin:
- Satış ekipleri potansiyel müşterileri önceliklendirmekle çok fazla zaman harcıyor.
- Destek temsilcileri vaka geçmişlerini okumak için çok fazla zaman harcıyor.
- Yöneticilerin tutarlı proje tahminleri yok.
- Pazarlama ekipleri kampanyaları büyük ölçekte kişiselleştiremiyor.
Tanımlanmış bir iş akışı, projeye bir temel oluşturur ve iyileştirmelerin ölçülmesini kolaylaştırır.
Verileri kontrol edin
Tedarikçileri değerlendirmeden önce, ilgili CRM kayıtlarının eksiksiz, tutarlı ve tahmin etmek veya iyileştirmek istediğiniz sonuçla bağlantılı olup olmadığını inceleyin.
Müşteri kimlikleri mükerrer ise veya faaliyetler nadiren kaydediliyorsa, bir yapay zeka sisteminin çalışabileceği güvenilir bilgi yetersiz olabilir. Bu verilerin iyileştirilmesi, yapay zeka projesi ertelense bile raporlama ve otomasyonu da geliştirebilir.
Gerçek Vakalar Üzerinde Test Edin
Bir satıcının sunumu, bir özelliğin kontrollü bir ortamda neler yapabileceğini gösterir. Daha güçlü bir test ise kendi kayıtlarınızı, terminolojinizi, uç durumlarınızı ve geçmiş sonuçlarınızı kullanır.
Sistemin doğru çalıştığı noktaları değil, başarısız olduğu noktaları da değerlendirin. Şeffaf ve çalışanların kolayca düzeltebileceği bir yapay zeka özelliği, etkileyici puanlar üreten ancak bağlam sağlamayan bir özellikten daha faydalı olabilir.
İş Sonuçlarını Ölçmek
Sistem kullanan ekip için önemli olan ölçütleri takip edin; örneğin yanıt süresi, dönüşüm oranı, tahmin doğruluğu, işlem süresi veya tasarruf edilen saatler.
Model doğruluğu teknik değerlendirme için faydalıdır, ancak nihai iş sonucu değildir. Bir yapay zeka modeli, iş akışını hızlandırmadan veya daha karlı hale getirmeden daha doğru hale gelebilir.
Vtiger Yapay Zekayı CRM'e Nasıl Uyguluyor?
Vtiger, yapay zeka yeteneklerini kendi bünyesine yerleştiriyor. CRM iş akışlarıBu sayede satış, pazarlama ve destek ekipleri, halihazırda yönettikleri müşteri kayıtlarının yanı sıra tahminlerden, analizlerden ve oluşturulan yardımlardan da faydalanabilirler.
Calculus AI Ne Yapar?
Matematik AI Vtiger, tahmine dayalı içgörüler ve öneriler sunmak için CRM verilerini ve satış etkileşimlerini analiz eder. Vtiger, tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlaması, kişiselleştirilmiş öneriler, satış tahmini ve konuşma analizi gibi yetenekleri tanımlar. Konuşma İçgörüleri, duygu analizi, rakip bahsi, anlaşma puanı, tahmini kapanış tarihi ve temas noktası özetleri gibi bilgileri ortaya çıkarabilir.
Bir satış temsilcisi için önemli olan, bu içgörülerin nerede ortaya çıktığıdır. Bir anlaşma puanı veya görüşme içgörüsü, temsilcinin hangi fırsata dikkat etmesi gerektiğine, hangi riski araştırması gerektiğine veya hangi takip işleminin uygun olabileceğine karar vermesine yardımcı olabilir.
CRM'de Yapay Zeka
Vtiger ayrıca şunları da sağlar: Tahmini Yapay Zeka Tasarımcısı Geçmişe ait CRM verilerinden tahmin modelleri oluşturmanın yanı sıra, üretken yapay zeka, komut istemi oluşturma, sohbet robotu ve yapay zeka temsilcisi yeteneklerine sahiptir. AI ajanlar Bunlar, sınırsız özerk çalışanlar olarak ele alınmak yerine, tanımlanmış konular ve eylemler etrafında yapılandırılabilir.
Kaplan Bir Bu yetenekler, satış, pazarlama, destek ve diğer uygulamaların paylaşılan müşteri bilgilerinden yararlandığı hepsi bir arada bir CRM sistemine entegre edilmiştir. Bu önemlidir çünkü bir yapay zeka çıktısı, onu alan çalışanın ilgili müşteri veya işlem kaydı üzerinde anında işlem yapabilmesi durumunda daha kullanışlı hale gelir.
Daha genel ilke basittir: Yapay zeka, çıktısı üzerinde işlem yapılabilecek iş akışına ulaştığında işletme değeri yaratır. Bir analiz panosunda yer alan bir tahmin ilgi çekici olabilir. Aynı tahmin, hesabı yöneten satış temsilcisine iletildiğinde, bundan sonra ne olacağını değiştirebilir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Yapay zeka verilerden nasıl öğrenir?
Makine öğrenimi modelleri, tanımlanmış bir hedefe karşı performansı iyileştirmek için örnekleri işler ve iç parametreleri ayarlar. Eğitildikten sonra, model bu öğrenilen kalıpları yeni bilgilere uygulayabilir.
Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
Yapay zekâ, insan zekâsıyla ilişkili görevleri yerine getiren sistemlerin daha geniş bir alanıdır. Makine öğrenimi, tamamen önceden tanımlanmış kurallara dayanmak yerine verilerden kalıplar öğrenen, yapay zekâya yönelik önemli bir yaklaşımdır.
İş dünyasında yapay zeka nasıl kullanılıyor?
Yaygın kullanım alanları arasında potansiyel müşteri puanlaması, satış tahmini, müşteri segmentasyonu, görüşme analizi, içerik oluşturma, destek yönlendirme, öneriler, anormallik tespiti ve iş akışı otomasyonu yer almaktadır.
CRM'de yapay zeka nasıl çalışır?
Yapay zeka, geçmiş CRM kayıtlarını analiz ederek dönüşüm, müşteri kaybı, yenileme veya diğer sonuçlarla ilişkili kalıpları belirleyebilir. Ardından potansiyel müşterileri puanlayabilir, riskleri işaretleyebilir, etkileşimleri özetleyebilir ve eylem önerilerinde bulunabilir.
Yapay zekâ insan karar verme süreçlerinin yerini alabilir mi?
Yapay zeka, düşük riskli ve tekrarlayan bazı kararları otomatikleştirebilir, ancak bağlam, müşteri ilişkileri, adalet veya yanlış bir kararın maliyeti önemli olduğunda insan değerlendirmesi önemini korur.
Yapay zekâ, ben onu kullanırken öğrenmeye devam eder mi?
Mutlaka öyle değil. Devreye alınmış bir model genellikle mevcut parametrelerini yeni bilgilere uygular. Onu iyileştirmek genellikle bilinçli değerlendirme, yeni eğitim verileri ve yeniden eğitim veya güncelleme süreci gerektirir.
Yapay zekanın iyi çalışması için hangi verilere ihtiyacı var?
Yapay zekâ, göreve uygun ve faydalı kalıpları ortaya çıkaracak kadar doğru, eksiksiz ve tutarlı verilere ihtiyaç duyar. Tam gereksinimler, uygulamaya ve modele bağlıdır.
