Uwolnienie potencjału sztucznej inteligencji w celu zwiększenia retencji klientów

Kiedy w latach 60. wprowadzono sztuczną inteligencję (AI) w celu naśladowania ludzkiego procesu decyzyjnego, ogłoszono ją już jako kolejny wielki trend technologiczny. Organizacje były chętne do jej przyjęcia, zanim jeszcze zorientowały się, co to jest i jak może się do nich odnosić. Szybko do przodu o sześćdziesiąt lat, a sztuczna inteligencja pozostaje gorącym tematem, ale dopiero zaczęliśmy zarysować powierzchnię adopcji. Wiele firm twierdzi, że wykorzystuje sztuczną inteligencję do ulepszania procesów, a coraz więcej firm uwzględnia w swoich ofertach możliwości oparte na sztucznej inteligencji, ale nie wszystkie oferty oparte na sztucznej inteligencji zapewniają wartość biznesową.

Ostatnie badania wskazują na doskonałą okazję dla firm do wykorzystania sztucznej inteligencji do usprawnienia procesów biznesowych. Wyniki pokazują, że średni wskaźnik odpływu klientów z rynku wynosi obecnie prawie jedną trzecią na całym świecie. Ta szokująca statystyka oznacza, że ​​firmy tracą prawie co trzeciego klienta. Zostało to zidentyfikowane jako jedno z wielu wyzwań, które obecnie dotykają przedsiębiorstwa, obok ożywienia pandemicznego, inflacji i innych problemów gospodarczych. Ta rezygnacja będzie miała negatywny wpływ na rozwój firmy, przychody i reputację bez odpowiedniej interwencji.

Na szczęście 91% liderów sprzedaży i marketingu planuje zwiększyć wykorzystanie technologii opartej na sztucznej inteligencji w celu usprawnienia istniejących procesów w ciągu najbliższych dwóch lat. Pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji może prowadzić do lepszych doświadczeń klientów, bardziej spersonalizowanego zaangażowania, lepszej dokładności prognoz i lepszego podejmowania decyzji. Wysiłki te pozytywnie wpłyną na wynik finansowy.

Chociaż wiele organizacji dostrzega potencjał sztucznej inteligencji, wiedza o tym, jak uwolnić jej potencjał, wciąż nie jest powszechna. Aby zrozumieć, jak wdrożyć sztuczną inteligencję, firmy mogą współpracować z doświadczonym partnerem, aby pomóc uporządkować dane i procesy, wzbudzić zaufanie i pomóc im osiągnąć pożądane wyniki.

Nie każda sztuczna inteligencja jest stworzona tak samo

Prawie dziewięciu na dziesięciu (86%) liderów twierdzi, że zespół sprzedaży ich organizacji używa obecnie sztucznej inteligencji do usprawnienia jednego lub więcej z następujących procesów: automatyczne wiadomości e-mail; wywiad konta; konwersacyjna sztuczna inteligencja; ustalanie spotkań; prowadzić rozmowy; i możliwość zamknięcia prognoz. Firmy te wykorzystują mozaikę lekkich, często słabo zintegrowanych rozwiązań punktowych, które często powodują więcej pytań niż odpowiedzi, nie pomagając użytkownikom w ustalaniu priorytetów ich czasu i wysiłku.

Aby być pomocnym, sztuczna inteligencja musi zapewniać coś więcej niż tylko punktację. Wyobraź sobie, że zdobywasz przewagę 79 nad innym z wynikiem 73, w oparciu o skłonność do zamykania. Te wyniki nie wyjaśniają czynników, które składają się na tę prognozę; być może, co ważniejsze, nie sugeruje sprzedawcy sposobów na zwiększenie prawdopodobieństwa sukcesu. Tego rodzaju wyzwania dezorientują użytkowników. Bez pomocy doświadczonego partnera osiągnięcie korzyści może być trudne.

Organizacje stosujące sztuczną inteligencję potrzebują przejrzystości co do tego, co jest modelowane, i odwrotnie, algorytmy AI muszą uwzględniać, co użytkownicy w tych firmach chcą osiągnąć. Aby uzyskać najlepsze wyniki, niezbędna jest specjalnie zbudowana sztuczna inteligencja, która bezpośrednio zajmuje się wyzwaniami. Integracja specjalnie zaprojektowanej sztucznej inteligencji nie oznacza rezygnacji z danych dotyczących zarządzania relacjami z klientami (CRM); zamiast tego polega na przekształceniu ich w użyteczne informacje, które poprawiają podejmowanie decyzji i przewidywalność.

Przełamywanie silosów: łączenie AI i CRM

Prawdziwy CRM oparty na sztucznej inteligencji wykracza poza prostą automatyzację. Aby zapewnić realne korzyści, sztuczna inteligencja musi agregować dane z wielu źródeł, w tym potrzeby rozbicia silosów organizacyjnych w celu zidentyfikowania wzorców w interakcjach i zaoferowania głębszych informacji o klientach.

Niektórzy uważają, że niekoniecznie mają wystarczającą ilość danych pierwotnych do budowania skutecznych modeli predykcyjnych. Wiele danych organizacyjnych jest generowanych wokół jednego klienta lub potencjalnego klienta. Sztuką jest wykorzystanie CRM, który rozumie i rejestruje wszystkie te interakcje w formacie, który może napędzać inicjatywy AI. Organizacje skorzystają z najbardziej zaawansowanych modeli predykcyjnych, rozbijając silosy między jednostkami biznesowymi i integrując wszystkie ich cenne dane.

Często jest to trudniejsze niż powinno być. Systemy biznesowe zazwyczaj dobrze radzą sobie z dostarczaniem obrazu organizacji w dowolnym dniu, ale zwykle nie są tak dobre w zbieraniu informacji historycznych. Ta historyczna informacja ma kluczowe znaczenie, ponieważ pomaga firmie zrozumieć, w jaki sposób dotarła do obecnego stanu, a co ważniejsze, jak modelować przyszłość pod kątem największego sukcesu.

Jest też problem niezawodności. Dane użytkownika są początkowo podejrzane i z czasem ulegają dalszemu zanikowi. Dobrze ugruntowana strategia dotycząca danych sztucznej inteligencji wzbogaci i powiększy dane dostarczane przez użytkownika oraz ułatwi automatyczne pozyskiwanie danych. Strategie te poprawią powstałe modele sztucznej inteligencji, prowadząc do lepszego podejmowania decyzji.

Wreszcie, nawet jeśli firmy chcą zbierać dane w celu poprawy obsługi klienta, stają przed globalnymi wyzwaniami związanymi z ewolucją przepisów dotyczących prywatności. Przepisy te, w tym unijne RODO i kalifornijska ustawa o ochronie konsumentów (CCPA), wpływają na sposób, w jaki firmy muszą uzyskiwać zgodę od użytkowników na sposób wykorzystania ich danych.

Poprawa retencji dzięki połączeniu starego i nowego

Organizacja, która ma pełny obraz klientów i leadów, dzięki dostępnym danym, może skupić się na leadach, które z największym prawdopodobieństwem dokonają konwersji oraz proaktywnie przewidywać i łagodzić oznaki odchodzenia klientów. Mogą wykorzystać całą swoją analizę biznesową, aby skoncentrować swoje przyszłe działania związane z generowaniem leadów — optymalizując lejki sprzedażowe i marketingowe.

Dostawcy sztucznej inteligencji muszą budować zaufanie użytkowników, dbać o to, by ich rozwiązania były intuicyjne i transparentnie informować o ich zastosowaniach i ograniczeniach. Dzięki temu sztuczna inteligencja będzie nadal ewoluować w obiecane podstawowe narzędzie biznesowe, dostarczając cennych informacji i usprawniając podejmowanie decyzji.

Technologia stale się rozwija i dojrzewa, a potencjalnych możliwości jest wiele. Połączenie systemów CRM z technologią AI umożliwi organizacjom wspieranie użytkowników końcowych na nowe i ekscytujące sposoby, umożliwiając im poprawę satysfakcji i utrzymanie klientów.

Ten wpis na blogu jest oparty na artykule opublikowanym początkowo w Information Age .