AI の可能性を解き放ち、顧客維持率を高める

人工知能 (AI) が 1960 年代に人間の意思決定を模倣するために導入されたとき、それはすでに次の大きな技術トレンドとして予告されていました。 組織は、それが何であるか、またはどのように適用されるかを知る前から、それを採用することに熱心でした。 60 年ほど経った今でも AI はホットな話題ですが、採用の表面をなぞり始めたにすぎません。 多くの企業が AI を使用してプロセスを改善していると主張しており、より多くの企業が自社の製品に AI を活用した機能を組み込んでいますが、すべての AI ベースの製品がビジネス価値を提供するわけではありません。

最近の調査では、企業が AI を活用してビジネス プロセスを改善する絶好の機会が強調されています。 調査結果によると、顧客の平均離職率は現在、世界でほぼ 3 分の 1 になっています。 この衝撃的な統計は、企業がほぼ 3 人に 1 人の顧客を失っていることを意味します。 これは、パンデミックの回復、インフレ、その他の経済的問題と並んで、現在ビジネスに影響を与えている多くの課題の 1 つとして認識されています。 このチャーンは、適切な介入がなければ、ビジネスの成長、収益、および評判に悪影響を及ぼします。

幸いなことに、セールスおよびマーケティング リーダーの 91% が、今後 2 年間で AI ベースのテクノロジーの導入を増やして、既存のプロセスを改善することを計画しています。 AI の実装に成功すると、カスタマー エクスペリエンスの向上、エンゲージメントのパーソナライズ、予測精度の向上、意思決定の向上につながる可能性があります。 これらの取り組みは、収益にプラスの影響を与えます。

多くの組織が AI の可能性を認識していますが、その可能性を解き放つ方法に関する知識はまだ一般的ではありません。 AI の実装方法を理解するために、企業は知識豊富なパートナーと協力して、データとプロセスを構造化し、信頼を植え付け、望ましい結果を達成できるよう支援することができます。

すべての AI が同じように作られているわけではない

ほぼ 10 人中 9 人 (86%) のリーダーは、組織の営業チームが現在 AI を使用して次のプロセスの 1 つ以上を強化していると述べています。 アカウントインテリジェンス; 会話型 AI; 予約設定; 会話をリードします。 予測を閉じる機会。 これらの企業は、軽量で統合が不十分なことが多いポイント ソリューションの寄せ集めを利用しており、答えよりも多くの疑問が生じることが多く、ユーザーが自分の時間と労力に優先順位を付けるのに役立っていません。

役に立つためには、AI は単なるスコア以上のものを提供する必要があります。 成約傾向に基づいて、スコアが 73 のリードに対して 79 のリードをスコアリングすることを想像してみてください。 これらのスコアは、その予測を構成する要因を説明していません。 おそらく、もっと重要なことは、売り手が成功の可能性を高める方法を示唆するものではないということです。 この種の課題は、ユーザーを混乱させます。 経験豊富なパートナーの助けがなければ、メリットを達成するのは難しい場合があります。

AI を採用する組織は、モデル化されているものについて透明性を必要とし、逆に、AI アルゴリズムは、それらの企業内のユーザーが達成したいことを考慮する必要があります。 最良の結果を得るには、課題に直接対処する専用の AI が必要です。 専用の AI を統合することは、顧客関係管理 (CRM) データを捨てることを意味するわけではありません。 代わりに、意思決定と予測可能性を向上させる有用な情報に変換する必要があります。

サイロの打破: AI と CRM の融合

真の AI を活用した CRM は、単純な自動化を超えています。 真のメリットを提供するために、AI は複数のソースからデータを集約する必要があります。これには、組織のサイロを打破して対話のパターンを特定し、より深い顧客インサイトを提供する必要があります。

一部の人は、効果的な予測モデルを構築するのに十分な一次データを必ずしも持っていないと感じています。 多くの組織データは、1 人の顧客または見込み客を中心に生成されます。 秘訣は、AI イニシアチブを促進できる形式でこれらすべてのやり取りを理解し、キャプチャする CRM を活用することです。 組織は、ビジネス ユニット間のサイロを打破し、すべての貴重なデータを統合することで、最先端の予測モデルの恩恵を受けることができます。

これは、多くの場合、実装する必要があるよりも困難です。 通常、ビジネス システムは、特定の日の組織のスナップショットを提供することには適していますが、履歴情報を収集することには通常ほど適していません。 この履歴情報は、ビジネスがどのようにして現在の状態になったかを理解するのに役立ち、さらに重要なことに、最大の成功を収めるために将来をどのようにモデル化するかを理解するのに役立ちます。

信頼性の問題もあります。 ユーザー データは、そもそも疑わしいものであり、時間の経過とともにさらに減衰します。 十分に根拠のある AI データ戦略は、ユーザーが提供するデータを強化および増強し、自動データ キャプチャを容易にします。 これらの戦略は、結果として得られる AI モデルを改善し、より良い意思決定につながります。

最後に、企業がカスタマー エクスペリエンスを向上させるためにデータを収集することを熱望している場合でも、進化するプライバシー法による世界的な課題に直面しています。 EU GDPR やカリフォルニア州消費者保護法 (CCPA) を含むこれらの規制は、企業がデータの使用方法に関してユーザーから同意を得る方法に影響を与えます。

新旧の組み合わせで定着率アップ

アクセス可能なデータのおかげで、顧客とリードの全体像を把握している組織は、変換する可能性が最も高いリードに焦点を当て、積極的に顧客離れの兆候を予測して軽減できます。 すべてのビジネス インテリジェンスを活用して、将来のリード生成活動に集中し、販売およびマーケティング パイプラインを最適化できます。

AI ベンダーは、ユーザーとの信頼を築き、ソリューションを直感的にし、用途と制限について透明性を保つ必要があります。 そうすることで、AI が約束された不可欠なビジネス ツールへと進化し続け、貴重な洞察と改善された意思決定を提供できるようになります。

テクノロジーは常に進化し、成熟しており、多くの潜在的な機会があります。 CRM システムと AI テクノロジーを融合させることで、組織はエンド ユーザーを新しくエキサイティングな方法でサポートできるようになり、エンド ユーザーの満足度を向上させ、顧客維持を推進できるようになります。

このブログ投稿は、 Information Ageで最初に公開された記事に基づいています。