AI の可能性を解き放つことが、顧客維持率を高める鍵となる方法

公開: 2023-01-20

人工知能 (AI) が 60 年代に初めて導入されたとき、人間の意思決定を模倣することを目標としていたとき、AI は次の大きな技術トレンドとしてすでに予告されていました。組織は、それが何であるか、またはそれがどのように適用されるかを実際に理解する前に、それを採用することに熱心でした. 早送りして 60 年、AI は依然として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、顧客の平均離職率または「チャーン」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。適切な介入がなければ、このチャーンはビジネスの成長、収益、そして最終的には評判に悪影響を及ぼします。

幸いなことに、英国のセールスおよびマーケティングリーダーの 94% は、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。明らかに、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、自信を植え付け、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。これらのプロセスには、自動化された電子メール、アカウントインテリジェンス、会話型 AI、予定の設定、会話のリード、予測を閉じる機会があります。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するものではありません。さらに重要なことは、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ありません. 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 の統合は、顧客関係管理 (CRM) データを捨てることを意味するのではなく、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ことを意味します。

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。真の利益をもたらすために、AI は複数の異なるソース (住宅販売、マーケティング、サービスツールなど) からデータを集約する必要があります。インタラクション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には、組織の縦割りを打破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。 1 人の顧客または見込み客に関して生成される膨大な量の組織データがあります。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。ビジネスユニット間のサイロを打破し、それらが保持する貴重なデータをすべて統合することで、組織は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のか、さらに重要なこととして、最大の成功を収めるために将来をモデル化する方法の両方を理解するのに役立つため、非常に重要です。

信頼性の問題もあります。ユーザーが入力したデータは最初から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、世界中で進化するプライバシー法による課題に直面しています。 EU GDPR やカリフォルニア州保護法などのこれらの規制は、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、顧客と見込み客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見込み客に焦点を当て、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、ユーザーとの信頼関係を構築し、ソリューションを直感的なものにし、その用途と制限について透明性を保つことに注力する必要があります。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、無数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。