Sbloccare il potenziale dell'IA per aumentare la fidelizzazione dei clienti

Quando l'intelligenza artificiale (AI) è stata introdotta negli anni '60 per imitare il processo decisionale umano, era già stata annunciata come la prossima grande tendenza tecnologica. Le organizzazioni erano desiderose di adottarlo ancor prima di sapere cosa fosse o come potesse applicarsi a loro. Avanti veloce di sei decenni e l'IA rimane un argomento caldo, ma abbiamo solo iniziato a scalfire la superficie dell'adozione. Molte aziende affermano di utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare i processi e sempre più aziende includono funzionalità basate sull'intelligenza artificiale nelle loro offerte, ma non tutte le offerte basate sull'intelligenza artificiale offrono valore aziendale.

Ricerche recenti evidenziano l'opportunità perfetta per le aziende di sfruttare l'IA per migliorare i processi aziendali. I risultati rivelano che il tasso medio di abbandono del fatturato dei clienti è ora quasi un terzo a livello globale. Questa statistica scioccante significa che le aziende stanno perdendo quasi un cliente su tre. Questa è stata identificata come una delle tante sfide che attualmente affliggono le imprese, insieme alla ripresa dalla pandemia, all'inflazione e ad altri problemi economici. Questa variazione sarà dannosa per la crescita aziendale, i ricavi e la reputazione senza un intervento appropriato.

Fortunatamente, il 91% dei leader delle vendite e del marketing prevede di aumentare l'implementazione della tecnologia basata sull'intelligenza artificiale per migliorare i processi esistenti nei prossimi due anni. L'implementazione riuscita dell'IA può portare a migliori esperienze dei clienti, coinvolgimento più personalizzato, maggiore accuratezza delle previsioni di previsione e un migliore processo decisionale. Questi sforzi influenzeranno positivamente la linea di fondo.

Sebbene molte organizzazioni riconoscano il potenziale dell'IA, la conoscenza di come sbloccarne il potenziale non è ancora comune. Per capire come implementare l'IA, le aziende possono collaborare con un partner esperto per aiutare a strutturare i propri dati e processi, infondere fiducia e aiutarli a raggiungere i risultati desiderati.

Non tutta l'IA è uguale

Quasi nove leader su dieci (86%) affermano che il team di vendita della propria organizzazione sta attualmente utilizzando l'intelligenza artificiale per aumentare uno o più dei seguenti processi: e-mail automatizzate; informazioni sull'account; IA conversazionale; impostazione dell'appuntamento; condurre conversazioni; e possibilità di chiudere le previsioni. Queste aziende stanno sfruttando un mosaico di soluzioni puntuali leggere e spesso scarsamente integrate che spesso sollevano più domande di quante ne rispondano, non riuscendo ad aiutare gli utenti a dare priorità a tempo e fatica.

Per essere utile, l'IA deve fornire più di un semplice punteggio. Immagina di segnare un vantaggio di 79 contro un altro con un punteggio di 73, basato sulla propensione a chiudere. Questi punteggi non spiegano i fattori che compongono quella previsione; forse, cosa ancora più importante, non fa nulla per suggerire modi a un venditore per aumentare le probabilità di successo. Questo tipo di sfide confonde gli utenti. Senza l'aiuto di un partner esperto, può essere difficile ottenere i benefici.

Le organizzazioni che adottano l'intelligenza artificiale hanno bisogno di trasparenza su ciò che viene modellato e, al contrario, gli algoritmi di intelligenza artificiale devono considerare ciò che gli utenti all'interno di tali aziende desiderano realizzare. Per ottenere i migliori risultati, è necessaria un'IA appositamente progettata che affronti direttamente le sfide. Integrare un'IA appositamente progettata non significa abbandonare i dati di Customer Relationship Management (CRM); si tratta invece di trasformarle in informazioni utili che migliorano il processo decisionale e la prevedibilità.

Rompere i silos: fusione di intelligenza artificiale e CRM

Un vero CRM basato sull'intelligenza artificiale va oltre la semplice automazione. Per fornire un vantaggio reale, l'IA deve aggregare dati da più fonti, inclusa la necessità di abbattere i silos organizzativi per identificare i modelli nelle interazioni e offrire informazioni più approfondite sui clienti.

Alcuni ritengono di non disporre necessariamente di dati primari sufficienti per costruire modelli predittivi efficaci. Molti dati organizzativi vengono generati attorno a un singolo cliente o potenziale cliente. Il trucco è sfruttare un CRM che comprenda e catturi tutte queste interazioni in un formato che possa alimentare iniziative di intelligenza artificiale. Le organizzazioni trarranno vantaggio dai modelli predittivi più avanzati abbattendo i silos tra le business unit e integrando tutti i loro dati preziosi.

Questo è spesso più impegnativo di quanto dovrebbe essere da implementare. I sistemi aziendali in genere sono bravi a fornire un'istantanea di un'organizzazione in un dato giorno, ma di solito non sono altrettanto bravi a raccogliere informazioni storiche. Queste informazioni storiche sono fondamentali in quanto aiutano un'azienda a capire come è arrivata allo stato attuale e, soprattutto, come modellare il futuro per il massimo successo.

C'è anche il problema dell'affidabilità. I dati dell'utente sono sospetti, tanto per cominciare, e decadono ulteriormente nel tempo. Una strategia di dati basata sull'intelligenza artificiale ben fondata arricchirà e aumenterà i dati forniti dagli utenti e faciliterà l'acquisizione automatizzata dei dati. Queste strategie miglioreranno i modelli di IA risultanti, portando a un migliore processo decisionale.

Infine, anche quando le aziende desiderano raccogliere dati per migliorare l'esperienza del cliente, devono affrontare sfide globali dovute all'evoluzione delle leggi sulla privacy. Queste normative, tra cui il GDPR dell'UE e il California Consumer Protection Act (CCPA), influiscono sul modo in cui le aziende devono raccogliere il consenso degli utenti in merito a come verranno utilizzati i loro dati.

Migliorare la conservazione con una combinazione di vecchio e nuovo

Un'organizzazione che ha il quadro completo di clienti e lead, grazie a dati accessibili, può concentrarsi sui lead che hanno maggiori probabilità di convertire e anticipare e mitigare in modo proattivo i segnali di abbandono dei clienti. Possono sfruttare tutta la loro business intelligence per concentrare le loro future attività di lead generation, ottimizzando le loro pipeline di vendita e marketing.

I fornitori di IA devono creare fiducia con gli utenti, rendere le loro soluzioni intuitive ed essere trasparenti sui loro usi e limiti. In questo modo si assicurerà che l'IA continui a evolversi nello strumento di business essenziale promesso, fornendo preziose informazioni e un migliore processo decisionale.

La tecnologia è in continua evoluzione e maturazione e ci sono molte potenziali opportunità. L'unione dei sistemi CRM con la tecnologia AI consentirà alle organizzazioni di supportare gli utenti finali in modi nuovi ed entusiasmanti, consentendo loro di migliorare la soddisfazione e favorire la fidelizzazione dei clienti.

Questo post sul blog è basato su un articolo pubblicato inizialmente in Information Age .