هوش مصنوعی در CRM: 5 روشی که هوش مصنوعی تجربه مشتری را تغییر می دهد

در دنیای دیجیتال امروزی، ارائه یک تجربه قوی برای مشتری، با شخصی سازی بیش از حد به عنوان یک استاندارد جدید، جزء جدایی ناپذیر هر کسب و کاری شده است.

اکنون تقریباً هر شرکتی یک محصول دیجیتالی ارائه می‌کند و سازمان‌ها تلاش می‌کنند تا در هر نقطه تماسی در سفر مشتری، تجربه‌ای یکپارچه برای مشتری ارائه دهند.

پلتفرم‌های CRM برای رسیدگی به این نیازهای مرتبط با خدمات مشتری به طور موثر طراحی شده‌اند. علاوه بر این، سیستم‌های CRM مدرن نیز از هوش مصنوعی (AI) برای بهبود عملکرد ابزارهای CRM استفاده می‌کنند.

با توجه به اخیر آمار رفتار مشتری91 درصد از شرکت ها از هوش مصنوعی در سیستم های CRM خود استفاده می کنند و 42 درصد قبلاً هوش مصنوعی را در استراتژی CRM خود پیاده سازی کرده اند.

در این مقاله، خواهیم دید که چگونه هوش مصنوعی پلتفرم‌های CRM را متحول می‌کند و چرا پذیرش آنها ضروری شده است.

نیاز به هوش مصنوعی در CRM

انتظارات مشتریان در بالاترین حد خود قرار دارد و آنها انتظار دارند تجربه شخصی خود را در هر نقطه تماس شخصی سازی کنند. با این حال، با رشد داده ها، مدیریت و عمل بر روی آن پیچیده تر می شود.

هوش مصنوعی در پلتفرم های CRM برای رسیدگی به این پیچیدگی های مرتبط با داده ها تزریق می شود. هوش مصنوعی حجم عظیمی از داده ها را در زمان واقعی دریافت و تجزیه و تحلیل می کند تا نیازهای مشتریان را پیش بینی کند. هم افزایی قدرتمند هوش مصنوعی در پلتفرم های CRM، عملیات کلی کسب و کار را بهبود می بخشد و به ساخت کمک می کند ارتباطات قوی تر با مشتری.

CRM های سنتی محدودیت هایی از نظر جمع آوری داده ها و مدیریت گردش کار خارجی دارند. آنها بینش هایی را بر اساس داده هایی ارائه می دهند که به صورت دستی یکپارچه شده و اغلب بهینه سازی می شوند.

از سوی دیگر، CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی سریعتر هستند و بینش عملی را بر اساس داده های زمان واقعی ارائه می دهند. داده های جمع آوری شده دقیق تر است، که منجر به اطلاعات بهتر مشتری می شود. در جبهه عملیات، دموکراسی سازی داده ها را امکان پذیر می کند و حاکمیت داده ها را تضمین می کند.

5 روش کلیدی که هوش مصنوعی CRM را متحول می کند

ادغام هوش مصنوعی در سیستم های CRM به یک سلاح مخفی در افزایش تعامل و حفظ مشتری تبدیل شده است. شرکت‌هایی که از ابزارهای CRM مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، به a 29 درصد افزایش فروش.

بیایید ببینیم هوش مصنوعی چگونه پلتفرم های ارتباط با مشتریان را تغییر می دهد.

تجربه مشتری شخصی

CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی بینش عمیقی از مشتری ارائه می دهند و با استفاده از آن رفتار مشتری را پیش بینی می کنند تجزیه و تحلیل پیش بینی تکنیک ها CRM هوشمند با دیدی عمیق از سرنخ ها و تبدیل ها، توصیه های شخصی مشتریان را بر اساس ترجیحات آنها پیشنهاد می کند.

علاوه بر این، با تمام این اطلاعات در مورد ترجیحات مشتری، تیم های فروش و بازاریابی می توانند مشتریان را با دقت هدف قرار دهند.

کارهای روتین اتوماسیون

CRMهای هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف معمول، مانند تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، ورود داده ها، ایمیل های پیگیری مشتری، وضعیت تحویل، ورودی های فروش و غیره طراحی شده اند.

با تعاملات بی‌درنگ مشتری و پاسخ‌های خودکار، شرکت‌ها می‌توانند خطرات مربوط به رویه‌های دستی را نیز کاهش دهند. علاوه بر این، شرکت ها با استفاده از CRM مبتنی بر هوش مصنوعی ابزارها 29 درصد افزایش در فروش و 25 درصد در رضایت مشتری را نشان می دهند.

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند سرنخ‌ها را اولویت‌بندی کنند، پیگیری‌ها را برنامه‌ریزی کنند، و درخواست‌های خدمات مشتری را به طور دقیق انجام دهند.

تجزیه و تحلیل پیشرفته

هوش مصنوعی در پلتفرم های CRM می تواند تجزیه و تحلیل را به ارتفاعات جدیدی برساند. با استفاده از تکنیک‌های ML و پردازش زبان طبیعی (NLP)، پلت‌فرم‌های CRM می‌توانند داده‌های خام را از منابع متفاوت، مانند الگوهای خرید، تعاملات مشتری، رفتار خرید و تاریخچه خرید جمع‌آوری کنند.

داده های دریافت شده از همه این منابع، همراه با قابلیت پیش بینی، تجزیه و تحلیل غیرقابل انطباق ایجاد می کند. این تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته پیش‌بینی می‌کنند که کسب‌وکارها مشتریان را با دقت بیشتری هدف قرار دهند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند:

• بهینه سازی کمپین های بازاریابی
• نگاهی عمیق به معیارهای کسب و کار، مانند
• استراتژی برای خدمات مشتری فعال

تجزیه و تحلیل احساسات بهتر

هنگام انتخاب یک CRM مبتنی بر هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل احساسات باید اولویت اصلی باشد. از قدرت تکنیک های NLP برای تجزیه و تحلیل لحن، سطح فوریت و قصد مشتری استفاده می کند.

وقتی نوبت به خدمات مشتری می رسد، تحلیل احساسات نقشی حیاتی ایفا می کند.

به عنوان مثال، دستیار هوش مصنوعی Zoho CRM، ضیا، ایمیل ها و پیام های چت مشتریان را تجزیه و تحلیل می کند و آنها را به مثبت، منفی و خنثی تقسیم می کند. هنگامی که لحن منفی مشتری تشخیص داده شد، پیام اولویت بندی می شود تا تیم پشتیبانی بتواند به سرعت به مشکل رسیدگی کند.

علاوه بر این، این قابلیت همچنین حفظ کلی مشتری را بهبود می بخشد و به طور فعال نقاط درد را برطرف می کند.

بهبود مستمر

CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند حجم زیادی از داده ها را به طور مداوم مدیریت کنند. آنها همیشه بر اساس دریافت داده‌های بی‌درنگ از نقاط تماس متفاوت یاد می‌گیرند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا استراتژی‌های حفظ مشتری خود را فعالانه اصلاح کنند.

با استفاده از الگوریتم‌های ML، سازمان‌ها می‌توانند فرآیندهای خود را بهینه کرده و بهبود مستمری را در مدیریت ارتباط با مشتری ایجاد کنند.

چالش های 0f AI در پذیرش CRM

ادغام هوش مصنوعی در CRM راه‌های جدیدی را برای مدیریت روابط با مشتری به ارمغان می‌آورد، اما ادغام آن با چالش‌های مشخصی همراه است که ممکن است عملکرد را مختل کند.

به همین دلیل باید به این موانع برخورد کرد. برخی از مشکلاتی که سازمان ها در طول پذیرش AI-CRM با آن مواجه هستند ممکن است شامل موارد زیر باشد:

حریم خصوصی داده ها و حاکمیت

CRMS مبتنی بر هوش مصنوعی بر روی حجم وسیعی از داده های جمع آوری شده از چندین نقطه تماس مشتری عمل می کند. بنابراین، نگرانی در مورد حفظ حریم خصوصی داده ها ممکن است در هر مرحله ظاهر شود. با این حال، سیاست های مربوط به انطباق و حاکمیت داده باید برای رفع نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها وجود داشته باشد.

کیفیت داده ها و یکپارچگی

برای CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی، قوی است یکپارچه سازی داده ها ابزارها باید با زیرساخت های پشتیبان ادغام شوند. بدون در دسترس بودن داده های با کیفیت، سرمایه گذاری در ابتکارات AI CRM نتایج مورد انتظار را به همراه نخواهد داشت.

بنابراین، خطوط لوله داده و زیرساخت های اساسی باید قابلیت پشتیبانی از CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی را داشته باشند.

آموزش و توانمندسازی منابع

CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی ابتکارات گران قیمتی هستند، بنابراین استفاده موثر باید در اولویت باشد. با این حال، آموزش ناکافی و توانمندسازی منابع می تواند منجر به هدر رفتن سرمایه گذاری شود.

برای جلوگیری از این امر، شرکت ها باید آموزش جامع کارکنان را برای بهبود مهارت ها و کسب دانش جدید برای استفاده بهینه از سیستم های هوش مصنوعی ترتیب دهند.

آینده هوش مصنوعی در CRM

امروزه تعامل با مشتریان چیزی فراتر از یک مرکز تماس است. CRM های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با پیش بینی نیازهای مشتری از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی، راه حل های بسیار شخصی و کارآمد را در زمان واقعی ارائه دهند.

علاوه بر این، تیم‌ها می‌توانند شناسایی روند، حل مشکلات و بهینه‌سازی فروش را با سیستم‌های هوش مصنوعی تسریع کنند.

بازدید کنید unite.ai برای آخرین روندهای هوش مصنوعی، CRMها و آخرین فناوری.