AI의 잠재력을 활용하여 고객 유지율을 높이는 방법

60년대 인공지능(AI)이 인간의 의사 결정을 모방하는 것을 목표로 처음 도입되었을 때 이미 차세대 빅 테크 트렌드로 예고되고 있었습니다. 조직은 그것이 무엇인지 또는 그것이 그들에게 어떻게 적용될 수 있는지 실제로 알기도 전에 그것을 채택하기를 열망했습니다. 60년을 빨리 감아도 AI는 여전히 뜨거운 주제이지만 채택의 표면을 긁기 시작했을 뿐입니다. 많은 기업이 AI를 사용하여 프로세스를 개선하고 있다고 주장하고 더 많은 기업이 AI 기반 기능을 제품에 포함하고 있지만 모든 AI 기반 제품이 비즈니스 가치를 제공하는 것은 아닙니다.

최근 연구에서는 기업이 AI를 활용하여 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있는 완벽한 기회를 강조합니다. 연구 결과에 따르면 평균 고객 이직률 또는 '이탈률'은 이제 전 세계적으로 거의 1/3에 달합니다. 이 충격적인 통계는 기업이 거의 세 명의 고객 중 한 명을 잃고 있다는 것을 의미합니다. 이것은 전염병 회복, 인플레이션 및 기타 경제적 문제와 함께 현재 기업에 영향을 미치는 많은 문제 중 하나로 확인되었습니다. 적절한 개입 없이는 이러한 이탈은 비즈니스 성장, 수익 및 궁극적으로 명성에 해를 끼칠 것입니다.

다행스럽게도 영국 영업 및 마케팅 리더의 94%가 향후 2년 동안 기존 프로세스를 개선하기 위해 AI 기반 기술의 배치를 늘릴 계획입니다. AI를 성공적으로 구현하면 더 나은 고객 경험, 더 개인화된 참여, 예측 예측의 정확도 향상 및 더 나은 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 분명히 이러한 노력은 수익에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

많은 조직이 AI의 잠재력을 인식하고 있지만 잠재력을 발휘하는 방법에 대한 지식은 여전히 ​​흔하지 않습니다. AI 구현 방법을 이해하기 위해 기업은 지식이 풍부한 파트너와 협력하여 데이터 및 프로세스를 구조화하고 자신감을 심어주고 원하는 결과를 달성하도록 도울 수 있습니다.

모든 AI가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다.

거의 10명 중 9명(86%)의 리더가 조직의 영업팀이 현재 AI를 사용하여 자동화된 이메일, 계정 인텔리전스, 대화형 AI, 약속 설정, 리드 대화 및 예측 종료 기회와 같은 프로세스 중 하나 이상을 강화하고 있다고 말합니다. 이러한 비즈니스는 종종 답변보다 더 많은 질문을 제기하는 가볍고 통합되지 않은 포인트 솔루션의 패치워크를 활용하여 사용자가 시간과 노력의 우선 순위를 지정하는 데 실패합니다.

도움이 되려면 AI가 단순한 점수 이상을 제공해야 합니다. 마감 성향을 기준으로 73점의 리드에 대해 79점의 리드 점수를 매긴다고 상상해 보십시오. 이러한 점수는 해당 예측을 구성하는 요인을 설명하지 않으며, 아마도 더 중요한 것은 판매자가 성공 가능성을 높일 수 있는 방법을 제안하지 않는다는 것입니다. 이러한 종류의 문제는 사용자를 혼란스럽게 합니다. 숙련된 파트너의 도움 없이는 이점을 달성하기 어려울 수 있습니다.

AI를 수용하는 조직은 모델링 대상에 대한 투명성이 필요하며 반대로 AI 알고리즘은 해당 비즈니스 내 사용자가 달성하고자 하는 것을 고려해야 합니다. 최상의 결과를 위해 문제를 직접 해결하는 특수 목적의 AI입니다. 특수 제작된 AI의 통합은 고객 관계 관리(CRM) 데이터를 버리는 것을 의미하는 것이 아니라 의사 결정 및 예측 가능성을 향상시키는 유용한 정보로 변환하는 것을 의미합니다.

사일로 파괴 - AI와 CRM 융합

진정한 AI 기반 CRM은 단순한 자동화를 뛰어넘습니다. 실질적인 이점을 제공하기 위해 AI는 주택 판매, 마케팅 및 서비스 도구를 포함하여 다양한 소스에서 데이터를 집계해야 합니다. 상호 작용의 패턴을 식별하고 더 깊은 고객 통찰력을 제공하려면 조직의 사일로를 허물어야 합니다.

일부는 효과적인 예측 모델을 구축하는 데 필요한 기본 데이터가 충분하지 않다고 생각합니다. 단일 고객 또는 잠재 고객을 중심으로 방대한 양의 조직 데이터가 생성됩니다. 트릭은 AI 이니셔티브를 촉진할 수 있는 형식으로 이러한 모든 상호 작용을 이해하고 캡처하는 CRM을 활용하는 것입니다. 사업 단위 간의 사일로를 허물고 보유하고 있는 모든 중요한 데이터를 통합함으로써 조직은 가장 발전된 예측 모델의 이점을 얻을 수 있습니다.

이것은 구현하는 것보다 더 어려운 경우가 많습니다. 비즈니스 시스템은 일반적으로 특정 날짜에 조직의 스냅샷을 제공하는 데 능숙하지만 일반적으로 기록 정보를 수집하는 데 능숙하지 않습니다. 이 기록 정보는 비즈니스가 현재 상태에 도달한 방법과 더 중요한 것은 가장 큰 성공을 위한 미래를 모델링하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기 때문에 매우 중요합니다.

신뢰성의 문제도 있습니다. 사용자가 입력한 데이터는 처음에는 의심이 들며 시간이 지남에 따라 더 쇠퇴합니다. 잘 정립된 AI 데이터 전략은 사용자 제공 데이터를 풍부하게 하고 강화하며 자동화된 데이터 캡처를 용이하게 합니다. 이러한 전략은 결과 AI 모델을 개선하여 더 나은 의사 결정으로 이어집니다.

마지막으로, 기업이 고객 경험을 개선하기 위해 데이터를 수집하고자 하는 경우에도 전 세계적으로 진화하는 개인 정보 보호법의 문제에 직면해 있습니다. EU GDPR 및 캘리포니아 보호법을 비롯한 이러한 규정은 기업이 데이터 사용 방식과 관련하여 사용자의 동의를 수집하는 방식에 영향을 미칩니다.

신구 조합으로 리텐션 개선

액세스 가능한 데이터 덕분에 고객과 리드에 대한 완전한 그림을 가진 조직은 전환 가능성이 가장 높은 리드에 집중하고 고객 이탈 징후를 사전에 예측하고 완화할 수 있습니다. 모든 비즈니스 인텔리전스를 활용하여 향후 리드 생성 활동에 집중하고 판매 및 마케팅 파이프라인을 최적화할 수 있습니다.

AI 공급업체는 사용자와 신뢰를 구축하고 솔루션을 직관적으로 만들고 용도와 한계를 투명하게 만드는 데 집중해야 합니다. 그렇게 하면 AI가 약속된 필수 비즈니스 도구로 계속 진화하여 귀중한 통찰력과 향상된 의사 결정을 제공할 수 있습니다.

기술은 지속적으로 발전하고 성숙하며 수많은 잠재적 기회가 있습니다. CRM 시스템과 AI 기술을 결합하면 조직이 새롭고 흥미로운 방식으로 최종 사용자를 지원하여 만족도를 높이고 고객 유지를 촉진할 수 있습니다.