释放人工智能的潜力以提高客户保留率

当人工智能 (AI) 在 60 年代被引入以模仿人类决策时，它已经被誉为下一个科技大趋势。 组织甚至在他们知道它是什么或它如何适用于他们之前就热衷于采用它。 快进六个十年，人工智能仍然是一个热门话题，但我们才刚刚开始触及采用的表面。 许多企业声称正在使用人工智能来改进流程，越来越多的公司在其产品中加入了人工智能驱动的功能，但并非所有基于人工智能的产品都能带来商业价值。

最近的研究强调了企业利用人工智能改进业务流程的绝佳机会。 调查结果显示，目前全球平均客户流失率接近三分之一。 这一令人震惊的统计数据意味着公司正在失去近三分之一的客户。 这已被确定为当前影响企业的众多挑战之一，此外还有大流行病复苏、通货膨胀和其他经济困境。 如果没有适当的干预，这种流失将不利于业务增长、收入和声誉。

幸运的是，91% 的销售和营销领导者计划在未来两年内增加他们对基于人工智能的技术的部署，以改进现有流程。 成功实施人工智能可以带来更好的客户体验、更个性化的参与、提高预测预测的准确性和更好的决策。 这些努力将对底线产生积极影响。

尽管许多组织认识到人工智能的潜力，但关于如何释放其潜力的知识仍然不常见。 要了解如何实施人工智能，企业可以与知识渊博的合作伙伴合作，帮助构建他们的数据和流程，灌输信心，并帮助他们实现预期的结果。

并非所有的人工智能都是平等的

几乎十分之九 (86%) 的领导者表示，他们组织的销售团队目前正在使用 AI 来增强以下一个或多个流程：自动化电子邮件； 账户情报； 对话式人工智能； 预约设置； 引导对话； 和结束预测的机会。 这些企业正在利用拼凑的轻量级、通常集成度低的单点解决方案，这些解决方案提出的问题往往比他们回答的要多，无法帮助用户优先考虑他们的时间和精力。

为了提供帮助，人工智能必须提供的不仅仅是分数。 想象一下，根据收盘倾向，一个领先者得分 79 分，而另一个得分为 73 分。 这些分数并不能解释构成该预测的因素； 也许，更重要的是，它对卖家提高成功可能性的方法没有任何帮助。 这些类型的挑战让用户感到困惑。 如果没有经验丰富的合作伙伴的帮助，可能很难获得收益。

拥抱人工智能的组织需要对正在建模的内容保持透明，相反，人工智能算法必须考虑这些企业中的用户希望完成什么。 为了获得最佳结果，有必要使用专门构建的 AI 来直接应对挑战。 集成专门构建的 AI 并不意味着放弃客户关系管理 (CRM) 数据； 相反，它涉及将其转化为有用的信息，以提高决策制定和可预测性。

打破孤岛：融合 AI 和 CRM

真正的人工智能驱动的 CRM 超越了简单的自动化。 为了提供真正的好处，人工智能必须聚合来自多个来源的数据，包括打破组织孤岛以识别交互模式并提供更深入的客户洞察力的需要。

有些人认为他们不一定有足够的原始数据来构建有效的预测模型。 许多组织数据是围绕单个客户或潜在客户生成的。 诀窍是利用 CRM 以一种可以推动 AI 计划的格式理解和捕获所有这些交互。 通过打破业务部门之间的孤岛并集成所有有价值的数据，组织将从最先进的预测模型中受益。

这通常比实施起来更具挑战性。 业务系统通常擅长在任何一天提供组织的快照，但它们通常不擅长收集历史信息。 这些历史信息至关重要，因为它可以帮助企业了解它是如何达到当前状态的，更重要的是，它可以帮助企业了解如何为未来建模以获得最大的成功。

还有可靠性问题。 用户数据一开始是可疑的，并且随着时间的推移进一步衰减。 有充分根据的 AI 数据策略将丰富和增强用户提供的数据，并促进自动数据捕获。 这些策略将改进最终的人工智能模型，从而做出更好的决策。

最后，即使企业热衷于收集数据以改善客户体验，他们也面临着来自不断发展的隐私法的全球挑战。 这些法规，包括欧盟 GDPR 和加州消费者保护法 (CCPA)，影响了公司必须如何就如何使用他们的数据征得用户的同意。

新旧结合提高留存率

借助可访问的数据，拥有客户和潜在客户全貌的组织可以专注于最有可能转化的潜在客户，并主动预测和减轻客户流失的迹象。 他们可以利用他们所有的商业智能来专注于他们未来的潜在客户开发活动——优化他们的销售和营销渠道。

人工智能供应商必须与用户建立信任，使他们的解决方案直观，并对其用途和限制保持透明。 这样做将确保人工智能继续发展成为承诺的基本业务工具，提供有价值的见解和改进的决策。

技术在不断发展和成熟，有很多潜在的机会。 将 CRM 系统与 AI 技术相结合，将使组织能够以令人兴奋的新方式为最终用户提供支持，使他们能够提高满意度并提高客户保留率。

这篇博文基于最初发表在信息时代的一篇文章。