釋放人工智能的潛力如何成為提高客戶保留率的關鍵

當人工智能 (AI) 在 60 年代首次推出時，其目標是模仿人類決策，它已經被預示為下一個重大科技趨勢。 甚至在他們真正知道它是什麼，或者它如何適用於他們之前，組織就熱衷於採用它。 快進六十年，人工智能仍然是一個熱門話題，但我們才剛剛開始觸及採用的皮毛。 許多企業聲稱正在使用 AI 來改進流程，並且越來越多的公司在其產品中包含 AI 支持的功能，但並非所有基於 AI 的產品都能帶來商業價值。

最近的研究強調了企業利用人工智能改進業務流程的絕佳機會。 調查結果顯示，全球平均客戶流失率或“流失率”現在接近三分之一。 這一令人震驚的統計數據意味著企業正在失去近三分之一的客戶。 這已被確定為目前影響企業的眾多挑戰之一，與大流行病復甦、通貨膨脹和其他經濟困境並駕齊驅。 如果沒有適當的干預，這種流失將不利於業務增長、收入和最終的聲譽。

幸運的是，94% 的英國銷售和營銷領導者計劃在未來兩年內增加對基於 AI 的技術的部署，以改進現有流程。 成功實施人工智能可以帶來更好的客戶體驗、更個性化的參與、更高的預測預測準確性以及更好的決策制定。 顯然，這些努力將對底線產生積極影響。

儘管許多組織認識到 AI 的潛力，但了解如何釋放其潛力的知識仍不普遍。 要了解如何實施 AI，企業可以與知識淵博的合作夥伴合作，幫助他們構建數據和流程、灌輸信心並幫助他們實現預期結果。

並非所有人工智能生而平等

近十分之九 (86%) 的領導者表示，他們組織的銷售團隊目前正在使用人工智能來增強以下一個或多個流程——自動電子郵件、賬戶智能、對話式人工智能、約會設置、引導對話和結束預測的機會。 這些企業正在利用拼湊而成的輕量級、集成度低的單點解決方案，這些解決方案往往提出的問題多於他們回答的問題，無法幫助用戶確定他們的時間和精力的優先順序。

為了提供幫助，AI 必須提供的不僅僅是分數。 想像一下，根據關閉傾向，得分為 79 分，而得分為 73 分。 這些分數不能解釋構成該預測的因素，也許更重要的是，它不能為賣家提供提高成功可能性的方法建議。 這些挑戰使用戶感到困惑。 如果沒有經驗豐富的合作夥伴的幫助，可能很難實現收益。

擁抱 AI 的組織需要透明地了解正在建模的內容，相反，AI 算法必須考慮這些企業中的用戶希望完成什麼。 為了獲得最佳結果，一個專門構建的 AI 可以直接應對挑戰。 集成專門構建的 AI 並不意味著放棄客戶關係管理 (CRM) 數據，相反，它涉及將其轉化為有用的信息，從而提高決策制定和可預測性。

打破孤島——融合 AI 和 CRM

真正的人工智能驅動的 CRM 超越了簡單的自動化。 為了提供真正的好處，人工智能必須聚合來自多個不同來源的數據——包括房屋銷售、營銷和服務工具。 它需要打破組織孤島以識別交互模式並提供更深入的客戶洞察。

有些人認為他們不一定有足夠的原始數據來構建有效的預測模型。 圍繞單個客戶或潛在客戶生成了大量組織數據。 訣竅是利用 CRM，以一種可以推動 AI 計劃的格式理解和捕獲所有這些交互。 通過打破業務部門之間的孤島並整合他們持有的所有有價值的數據，組織將能夠從最先進的預測模型中受益。

這通常比實施起來更具挑戰性。 業務系統通常擅長提供組織在任何給定日期的快照，但它們通常不擅長收集歷史信息。 這些歷史信息非常重要，因為它可以幫助企業了解它是如何達到當前狀態的，更重要的是，它可以幫助企業了解如何為未來建模以獲得最大的成功。

還有可靠性問題。 用戶輸入的數據一開始是可疑的，並且隨著時間的推移會進一步衰減。 一個有根據的人工智能數據策略將豐富和增加用戶提供的數據，並促進自動數據捕獲。 這些策略將改進由此產生的人工智能模型，從而做出更好的決策。

最後，即使企業熱衷於收集數據以改善客戶體驗，他們也面臨著全球不斷發展的隱私法的挑戰。 這些法規，包括歐盟 GDPR 和加州保護法，影響了公司必須就如何使用其數據徵求用戶同意的方式。

通過新舊結合提高保留率

借助可訪問的數據，全面了解客戶和潛在客戶的組織可以專注於最有可能轉化的潛在客戶，並主動預測和減輕客戶流失的跡象。 他們可以利用他們所有的商業智能來專注於他們未來的潛在客戶開發活動，優化他們的銷售和營銷渠道。

人工智能供應商必須專注於與用戶建立信任，使他們的解決方案直觀，並對其用途和局限性保持透明。 這樣做將確保人工智能繼續發展成為承諾的基本業務工具，提供有價值的見解並改進決策。

該技術在不斷發展和成熟，並且存在無數潛在機會。 將 CRM 系統與 AI 技術相結合將使組織能夠以令人興奮的新方式支持最終用戶，使他們能夠提高滿意度並推動客戶保留。