CRM مبتنی بر هوش مصنوعی نقطه عطفی در تعامل با مشتریان ایجاد می‌کند

به‌کارگیری هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار تقریبا سابقه‌ای طولانی دارد، از تجزیه و تحلیل‌ داده‌های اولیه گرفته تا توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، چت‌بات‌های هوشمند، تولید محتوای غنی و موارد دیگر، همگی از کاربردهای AI در تجارت محسوب می‌شوند. این پیشرفت سریع تکنولوژیکی، عملیات کسب و کار از جمله مدیریت ارتباط با مشتری را متحول خواهد کرد.

به گفته نوکلئوس، سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، در حال حاضر شاهد افزایش بهره‌وری، نرخ بسته شدن معاملات و میانگین ارزش هر معامله بوده‌اند. یکی راه‌های اطمینان از اینکه کسب و کار شما از رقابت موجود در بحث پذیرش هوش مصنوعی باز نمی‌ماند، پیاده‌سازی یک CRM مبتنی بر هوش مصنوعی است.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در CRM

با گسترده‌‌تر شدن پذیرش هوش مصنوعی، حجم وظایفی که این فناوری می‌تواند انجام دهد به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. در ادامه با چند نمونه از وظایفی که هوش مصنوعی در یک نرم افزار CRM قادر به انجام آنها است آشنا می‌شویم.

بخش‌بندی مخاطب

با استفاده از تکنیک‌هایی مانند مدل‌سازی مشابه، هوش مصنوعی ویژگی‌های مشترک مشتریان برتر را شناسایی و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا خریداران بالقوه‌ای را هدف قرار دهند که ویژگی‌های مشابهی دارند و به احتمال زیاد با پیشنهادهای ارائه شده تعامل برقرار خواهند کرد.

برنامه‌ریزی سفر مشتری

هوش مصنوعی دربرنامه‌ریزی و تجزیه و تحلیل سفرهای مشتری برای تعریف نقاط تماس و شناسایی فرصت‌ها برای بهبود تجربیات مشتری برتر است. با استفاده از این بینش، کسب و کارها می‌توانند تعاملات یکپارچه و تاثیرگذار را در تمام مراحل چرخه عمر مشتری ایجاد کنند.

طراحی کمپین بازاریابی

هوش مصنوعی طراحی کمپین‌های بازاریابی را با طراحی خودکار گردش‌های کاری کمپین بازاریابی براساس کمپین‌های موفق قبلی، تجزیه و تحلیل مخاطبان، کتاب‌های راهنما در حوزه بازاریابی و روندهای بازار به‌صورت خودکار انجام می‌دهد.

یک دستیار هوش مصنوعی رویدادهای از پیش تعریف شده‌ای را ارائه می‌دهد که باعث ایجاد تعاملات خودکار با یک سرنخ بالقوه می‌شود. این امر ارتباطات به موقع و مرتبط را تضمین می‌کند، تعامل را افزایش می‌دهد و اثربخشی کلی کمپین را بهبود می‌بخشد.

تولید محتوای پویا

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا محتوای بازاریابی بسیار شخصی‌سازی شده را متناسب با تمایلات مشتری ایجاد کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌هایی مانند دموگرافی و تاریخچه خرید، هوش مصنوعی قادر است ایمیل‌ها، تبلیغات و توصیه‌های محصول سفارشی را برای یک مشتری تولید کند.

امتیازدهی سرنخ

امتیازدهی سرنخ مبتنی بر هوش مصنوعی مجموعه‌های داده مختلف از جمله تعاملات سرنخ و الگوهای تعامل را تجزیه و تحلیل می‌کند تا مشتریان بالقوه با بالاترین پتانسیل تبدیل را اولویت‌بندی کند. این قابلیت به نمایندگان فروش اجازه می‌دهد تا روی سرنخ‌های با کیفیت بالا تمرکز کنند و احتمال موفقیت معاملات را افزایش دهند.

پیش‌بینی فروش

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل منابع داده گسترده‌ای مانند روند بازار، رفتار مشتری و شاخص‌های اقتصادی، پیش‌بینی‌های فروش را بهبود می‌دهد تا میزان فروش در آینده را با دقت بالا پیش‌بینی کند. برخلاف روش‌های سنتی، مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های جدید به‌صورت بی‌درنگ تطبیق پیدا کرده و با آشکار کردن الگوهای پنهان، بینش‌های عملی را ارائه می‌دهند.

بهترین اقدام بعدی

سیستم‌های CRM مبتنی بر هوش مصنوعی معاملات موفق گذشته را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا اقدامات بهینه را برای تشویق به خرید پیشنهاد دهند. این توصیه‌های سفارشی به تیم‌های فروش کمک می‌کند تا معاملات را با کارایی بیشتری ببندند.

فروش مکمل و بیش فروشی

راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی متغیرهایی مانند تاریخچه خرید، نحوه مرور محصولات و سبدهای خرید مشابه را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به‌طور خودکار توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای فروش مکمل و بیش فروش را به مشتریان فعلی ارائه دهند.

چت‌بات‌های خدمات مشتری

چت‌بات‌های هوش مصنوعی با ارائه پاسخ‌های فوری و دقیق به سوالات معمول، حجم زیادی از درخواست‌های مشتری را به‌طور موثر حل و فصل می‌کنند. این ابزارها همچنین می‌توانند کارهایی مانند پیگیری سفارش و زمان‌بندی قرار ملاقات، اطمینان از پشتیبانی شبانه‌روزی مشتری و آزاد کردن زمان تیم‌های خدمات برای تمرکز روی مسائل پیچیده را انجام دهند.

کمک به پایگاه دانش

هوش مصنوعی با توصیه مقالات مبتنی بر دانش که با مشتریان و نمایندگان مرتبط است، قابلیت‌های سلف سرویس کسب و کار را بهبود می‌دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی به ایجاد مقالات جدید براساس موارد حل شده کمک می‌کند و به‌طور مداوم کتابخانه منابع را بهبود می‌بخشد.

بینش هوشمند

هوش مصنوعی در خصوص روند داده‌ها مانند زمان‌های اوج تبدیل، هشدارهای بی‌درنگ ارائه می‌دهد و این امکان را برای کسب و کارها فراهم می‌کند تا استراتژی‌های خود را برای عملکرد بهینه تطبیق دهند. این امر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را تضمین می‌کند که دستیابی به نتایج حداکثری را میسر می‌کند.

نحوه تحلیل داده‌های مشتریان و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی

هوش مصنوعی (AI) مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را با توانمندسازی کسب و کارها برای تجزیه و تحلیل وسیعی از داده‌های مشتری و اصلاح استراتژی‌های بازاریابی خود متحول کرده است. سیستم‌های CRM مبتنی بر هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده و اتوماسیون برای افزایش تعاملات با مشتری و ایجاد تعامل بیشتر استفاده می‌کنند.

جمع‌آوری و پردازش داده‌ها

هوش مصنوعی در CRM داده‌های مشتری را از منابع متعدد از جمله تعاملات وب‌سایت، رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها و سابقه خرید جمع‌آوری می‌کند. این داده‌ها سپس تمیز، سازماندهی و یکپارچه می‌شوند تا یک Profile یا نمایه مشتری یکپارچه ایجاد شده و بینش دقیق و عملی حاصل شود.

بخش‌بندی و تجزیه و تحلیل رفتار مشتری

با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، سیستم‌های CRM مشتریان را براساس دموگرافی، رفتارها، ترجیحات و الگوهای خرید بخش‌بندی می‌کنند. مدل‌های یادگیری ماشین قصد مشتری را پیش‌بینی کرده و به کسب و کارها کمک می‌کنند تا سرنخ‌های با ارزش بالا، خطرات بالقوه ریزش و فرصت‌های بیش فروشی را شناسایی کنند.

کمپین‌های بازاریابی شخصی

CRM مبتنی بر هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل ترجیحات مشتری و توصیه محتوای مناسب، پیشنهادات محصول و پیشنهادات ویژه، شخصی‌سازی در سطح حداکثری را میسر می‌کند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی با ارائه پاسخ‌ها و پشتیبانی بی‌درنگ، تعامل مشتری را بیشتر از قبل افزایش می‌دهند.

اتوماسیون و بهینه‌سازی بازاریابی

هوش مصنوعی وظایف تکراری در حوزه بازاریابی مانند کمپین‌های ایمیلی، انتشار پست در رسانه‌های اجتماعی و قرار دادن تبلیغات را خودکار می‌کند. تست A/B و تجزیه و تحلیل بی‌درنگ، استراتژی‌های بازاریابی را با اصلاح مداوم پیام‌رسانی و هدف‌گذاری بهینه می‌کند.

مثال‌هایی از شرکت‌هایی که با ترکیب CRM و AI، فروش خود را متحول کرده‌اند

رهبران فروش برای کمک به بهبود عملکرد و افزایش درآمد خود به پلتفرم‌های هوش مصنوعی (AI) روی می‌آورند. آنها در حال پیاده‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی برای اهداف مختلف فروش مانند صلاحیت پیشرو، آموزش مشتری، آموزش کارمندان و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده هستند.

شرکت ACI

یک شرکت بیمه سلامت متخصص در برنامه‌های دولتی با بیش از ۴۰۰۰ نیروی فروش که به دنبال راهی برای بهبود نرخ تبدیل تقریبا 5 درصدی خود و داشتن سرنخ‌های واجد شرایط بهتر بود. شرکت ACI دستیار فروش بی‌درنگ Salesken که در پلتفرم‌های CRM و شماره‌گیر شرکت ادغام شده بود را پیاده‌سازی کرد. این ابزار گفتار را به متن تبدیل می‌کند که سپس توسط مدل‌های هوش مصنوعی Salesken تجزیه و تحلیل می‌شود.

مدل‌های هوش مصنوعی به نمایندگان فروش درک جامع‌تری از نیازها و ترجیحات هر مشتری می‌دهد که آنها را قادر می‌سازد تا راه‌حل‌های بیمه مناسب‌تری ارائه داده و رضایت مشتری و فروش را افزایش دهند.

شرکت درووا

رهبران فروش در Druva، یک شرکت انعطاف‌پذیری داده، از روش‌های مختلف آموزشی از جمله جلسات زنده و فیلمبرداری از صفحه استفاده می‌کردند. زمان‌بر بودن فرایند توسعه ویدیوهای آموزشی باعث شد تا این شرکت از هوش مصنوعی Synthesia استفاده کند. این ابزار آواتارهای هوش مصنوعی، صداهای هوش مصنوعی، قالب‌های ویدیویی و سایر ویژگی‌ها را برای تغییر روش تولید محتوای آموزشی فروش در اختیار درووا قرار داد.

تیم آموزشی درووا به سرعت فیلم‌هایی با سناریوهای ساختگی جذاب ایجاد کرد تا مشارکت و میل به تمرین کردن را در میان تیم فروش تشویق کند که به بهبود مهارت‌ها و حفظ دانش منجر شد.

جمع بندی

هوش مصنوعی نقش کلیدی در آینده بازاریابی دیجیتال و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) ایفا می‌کند. از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و شخصی‌سازی تعاملات گرفته تا پیش‌بینی فروش و خودکارسازی فرآیندهای بازاریابی، AI باعث افزایش کارایی، بهبود نرخ تبدیل و افزایش تعامل مشتری می‌شود.

ترکیب هوش مصنوعی با CRM به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که مشتریان بالقوه را بهتر شناسایی کنند، استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه‌سازی کرده و تجربه‌ای یکپارچه و هوشمند برای مشتریان ارائه دهند. شرکت‌هایی که این فناوری را به‌کار گرفته‌اند، شاهد افزایش فروش و بهبود عملکرد تیم‌های بازاریابی و فروش خود بوده‌اند. در نتیجه، پذیرش AI در CRM دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت برای رقابت در دنیای دیجیتال امروزی است.