Поиск по сайту:
Идеи становятся силой, когда они овладевают массами (В.И. Ленин).

Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформ

15.04.2024
Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформ

Объединяя искусственный интеллект (ИИ) с системами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), вы получаете варианты использования AI CRM, которые способствуют более интеллектуальному подходу к взаимодействию с клиентами, основанному на данных.

Интеграция AI с CRM помогает организациям глубже понимать поведение, предпочтения и шаблоны клиентов, что, в свою очередь, прокладывает путь к повышению удовлетворенности клиентов за счет более персонализированного и эффективного взаимодействия. Чтобы максимально использовать искусственный интеллект в CRM, организациям необходимо обеспечить точность данных, конфиденциальность и безопасность, поскольку эти лучшие практики формируют основу всех взаимоотношений с клиентами.

В приведенном ниже руководстве подробно описаны примеры использования AI CRM, которые позволяют компаниям получить значительное конкурентное преимущество за счет этих динамичных комбинаций. Мы также рассмотрим ведущие платформы и множество преимуществ AI CRM.

 

10 лучших примеров использования AI CRM

Лучшие варианты использования AI CRM варьируются от использования в бизнес-аналитике до ИТ-подразделения. Они представлены в произвольном порядке – ценность каждого варианта использования зависит от того, как данный бизнес использует AI CRM.

Бизнес-аналитика

Интеграция AI с программным обеспечением CRM означает, что искусственный интеллект собирает и анализирует огромные объемы данных о клиентах из различных точек соприкосновения, используя алгоритмы машинного обучения для обнаружения закономерностей, тенденций и аномалий. Это меняет подход компаний к продажам, маркетингу и обслуживанию клиентов, предоставляя более глубокое понимание и персонализацию. Работая в бизнесе, вы получаете более детальное представление о данных ваших клиентов, тенденциях рынка и внутренних показателях эффективности, что поможет вам принимать обоснованные стратегические решения и соответствовать потребностям ваших клиентов.

Как можно достичь вышеуказанного? Используя методы интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики. Это позволяет вам раскрыть ключевые возможности для бизнеса, а также снизить риски. Ваша организация может использовать AI для анализа сложных наборов данных с целью получения полезной информации.

Оптимизация продаж

Искусственный интеллект расширяет возможности модулей продаж CRM, используя прогнозную аналитику для оценки потенциальных клиентов на основе их потенциала конверсии и прошлых взаимодействий. Это позволяет отделам продаж уделять приоритетное внимание перспективным клиентам. Автоматизированные рабочие процессы и интеллектуальные рекомендации оптимизируют процессы продаж, делая их более эффективными.

Отделы продаж могут использовать исторические данные и модели AI для упреждающей адаптации стратегий. Прогнозная аналитика позволит прогнозировать будущее поведение клиентов, а обработка естественного языка может использоваться для создания персонализированных последующих сообщений, повышения вовлеченности и вероятности конверсий.

Персонализация маркетинга

Системы AI CRM динамически сегментируют клиентов на основе данных реального времени, включая историю покупок, поведение при просмотре веб-страниц и уровни вовлеченности. Эта сегментация создает основу для высоконаправленных маркетинговых кампаний, которые могут быть адаптированы к индивидуальным предпочтениям и поведению потенциальных клиентов.

Маркетинговые команды могут использовать алгоритмы AI для персонализации маркетинговых сообщений, а также создавать подробные профили клиентов для целевых кампаний. Эта интеграция с AI также позволяет вашей маркетинговой команде прогнозировать эффективность различных стратегий, что, в свою очередь, помогает оптимизировать усилия для достижения максимального эффекта.

Служба поддержки

Внедрение инструментов AI, таких как чат-боты с AI, в вашу стратегию обслуживания клиентов может повысить эффективность. Эти инструменты используют NLP для понимания запросов на естественном языке и предоставления точных, контекстуально релевантных ответов, постоянно совершенствуясь с течением времени благодаря машинному обучению. Чат-боты и виртуальные помощники на платформах CRM с использованием AI значительно улучшают обслуживание клиентов, обеспечивая немедленную круглосуточную поддержку, которая часто включает ответы на распространенные запросы и руководство клиентами в различных процессах, от устранения неполадок до завершения покупки.

Поскольку AI продолжает развиваться, вы, возможно, заметили, что все труднее определить, взаимодействуете ли вы с агентом AI или с человеком, если это не указано в используемой платформе. Однако это по-прежнему ограничено довольно простыми запросами. Что касается более сложных запросов, то разговорный AI все еще имеет несколько путей решения.

Эффективность ИТ

Искусственный интеллект и автоматизация в CRM-системах заметно повышают эффективность ИТ-операций. Автоматизируя рутинные задачи и оптимизируя процессы, AI позволяет ИТ-командам сосредоточиться на стратегических инициативах и решении более сложных проблем, что повышает общую производительность и результативность отдела.

Читать  У кого заказать аудит ютуб в этом году? Топ 3 сайта, готовых провести анализ канала

ИТ-отделы могут использовать AI для автоматизации маршрутизации заявок и начальной диагностики, чтобы ускорить время решения проблем. Это также позволяет ИТ-командам сосредоточиться на более важных задачах более высокого уровня. При таком подходе повышается качество обслуживания и оптимизируются ИТ-ресурсы.

Оптимизация доходных операций

Персонализация в CRM на основе AI является ключевым фактором оптимизации операций по получению дохода. Предоставляя полезную информацию и прогнозную аналитику, AI позволяет компаниям более эффективно координировать свои усилия в области маркетинга, продаж и обслуживания клиентов, что помогает им стимулировать рост доходов за счет принятия обоснованных решений и стратегического планирования.

Использование прогнозной информации AI может помочь командам по работе с доходами определить возможности для увеличения продаж и перекрестных продаж. Прогнозная аналитика в AI может направлять распределение ресурсов и стратегическое планирование, повышая доходный потенциал организации.

Управление лидами

С помощью AI предприятия могут автоматизировать процессы квалификации и подсчета очков в CRM-системах. Внедряя AI для подсчета очков, отделы продаж могут сосредоточиться на наиболее перспективных лидах и повысить общую эффективность процесса подсчета очков. Модели машинного обучения дают представление о поведении потенциальных клиентов, помогая адаптировать стратегии охвата для повышения показателей конверсии.

Это означает, что компании могут анализировать поведение потенциальных клиентов в Интернете и их взаимодействие с маркетинговыми материалами. Они также могут изучать демографическую информацию потенциальных клиентов, чтобы определить приоритетность тех, которые с наибольшей вероятностью приведут к конверсии.

Оптимизация процессов

Внедрение AI в CRM для оптимизации процессов приводит к более упорядоченным операциям и персонализированному взаимодействию с клиентами.

AI помогает выявить недостатки и предложить улучшения. Вы можете использовать AI для планирования и анализа рабочих процессов, выявления узких мест и автоматизации задач при любой возможности. Это не только повышает операционную эффективность, но и обеспечивает более своевременное и актуальное взаимодействие с вашими клиентами.

Управление данными

AI в CRM обеспечивает точность, согласованность и чистоту данных клиентов. Он автоматизирует процессы ввода, очистки и обогащения данных. Ваша организация может внедрить алгоритмы AI для обеспечения целостности данных в вашей CRM-системе. Автоматизация процессов очистки и обогащения данных помогает поддерживать точные и актуальные записи о клиентах. Это также помогает поддерживать высококачественную базу данных для всех действий AI CRM, что имеет решающее значение для эффективной персонализации и аналитики.

Прогнозная аналитика клиентов

AI использует исторические данные в CRM-системах для прогнозирования будущего поведения клиентов, предпочтений и потенциального оттока. Используя прогностическое моделирование, ваша команда может предвидеть будущие потребности клиентов и соответствующим образом изменять стратегии взаимодействия. Этот перспективный подход обеспечивает упреждающее обслуживание клиентов и усилия по удержанию, которые создают более прочные отношения и лояльность с клиентами.

 

5 реальных примеров CRM-систем на базе AI

 

Salesforce

Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформSalesforce AI была на переднем крае интеграции AI в CRM. It предоставляет клиентам мощные решения на основе AI для маркетинга и продаж с помощью своей платформы искусственного интеллекта Einstein, которая теперь превратилась в Einstein GPT, которая является ее генеративным AI специально для CRM. Он предоставляет контент, созданный с помощью AI, для продаж, маркетинга, коммерции и взаимодействия с ИТ и поддерживается облаком AI на базе Einstein GPT. Компании используют такие функции, как прогнозы на основе AI, масштабируемое создание динамичного персонализированного контента и автоматизацию рутинных задач для более информированного и персонализированного взаимодействия с клиентами.

 

HubSpot

Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформHubSpot предлагает ChatSpot – помощника по продажам и маркетингу на базе искусственного интеллекта, который использует возможности GPT-4, HubSpot CRM, DALL-E 2 и Google Docs. Он обеспечивает персонализированное взаимодействие на основе существующих контактных данных, а его двойной поток информации, при котором информация, собранная ChatSpot во время взаимодействия, возвращается обратно в CRM, обогащает профили клиентов. Компании используют ChatSpot для ускорения процесса поиска продаж, создания контента, легко интегрируемого с данными HubSpot CRM, и получения информации о SEO, которая помогает развивать их маркетинговые стратегии.

 

Zoho

Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформZia от Zoho – это диалоговый помощник на основе искусственного интеллекта, который расширяет возможности CRM-системы. Zia предоставляет помощь, ориентированную на CRM, помогая пользователям более эффективно ориентироваться на платформе Zoho. Это позволяет пользователям взаимодействовать со своими данными CRM, отвечая как на текстовые, так и на голосовые команды. Прогнозная аналитика Zia помогает отделам продаж выявлять высокопотенциальные сделки, оптимизировать расстановку приоритетов для потенциальных клиентов и усилия по продажам. Компании используют Zia для решения целого ряда задач, от анализа данных до обслуживания клиентов в режиме реального времени, что делает взаимодействие с CRM более плавным и интуитивно понятным.

 

Читать  Инновационное программное обеспечение для эффективного обучения: Взгляд в будущее

ActiveCampaign

Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформПлатформа ActiveCampaign использует искусственный интеллект для оптимизации взаимодействия с клиентами по различным каналам, включая электронную почту и SMS. Возможности искусственного интеллекта позволяют компаниям автоматизировать и персонализировать свои маркетинговые стратегии для релевантных и своевременных коммуникаций. ActiveCampaign помогает компаниям выявлять потенциальных клиентов и наилучшим образом передавать их сообщения, повышая уровень вовлеченности и конверсий.

 

Pipedrive

Примеры использования AI CRM: 10 лучших примеров и изученных платформАссистент по продажам с искусственным интеллектом Pipedrive анализирует деятельность по продажам, чтобы определить эффективность и области для улучшения. Благодаря этому вы получаете помощника, который постоянно анализирует сделки, электронные письма и контакты и предоставляет полезную информацию и рекомендации о том, какие ключевые показатели отслеживать и на чем отделам продаж следует сосредоточиться в следующий раз. Pipedrive автоматически адаптируется к конкретным моделям продаж и предпочтениям и предлагает персонализированные рекомендации по инструментам для улучшения процессов продаж.

 

14 Ключевых преимуществ CRM на базе AI

Обработка растущего объема неструктурированных данных

CRM-системы сегодня обрабатывают невероятные объемы данных о клиентах. AI в CRM-системах превосходно справляется с этим всплеском неструктурированных данных, поступающих по различным каналам связи, и преобразует эти данные в полезную информацию.

Используя обработку естественного языка и машинное обучение, AI может классифицировать, анализировать и делать значимые выводы из данных, которые в противном случае остались бы неиспользованными, улучшая понимание клиентов и предоставление услуг.

Навигация по сложным процессам и взаимосвязям

Искусственный интеллект упрощает сложность, характерную для управления взаимоотношениями с клиентами, особенно при планировании сложных поездок и взаимодействий с клиентами. Используя передовые алгоритмы, AI может выявлять закономерности и прогнозировать результаты, делая CRM-систему не просто хранилищем информации, но и динамичным инструментом для разработки стратегии.

Обеспечение чистоты данных CRM

Чистые, точные данные имеют решающее значение для эффективности CRM. Инструменты на базе AI автоматизируют очистку и обновление записей CRM, обеспечивая целостность данных. Этот процесс включает дедупликацию, проверку и обогащение данных о клиентах, что играет огромную роль в персонализированном маркетинге и точной аналитике.

Создание квалифицированного конвейера

AI улучшает процессы квалификации потенциальных клиентов в CRM-системах с помощью прогнозной аналитики, позволяющей оценивать потенциальных клиентов на основе вероятности их конверсии. Это помогает отделам продаж расставлять приоритеты в своих усилиях по наиболее перспективным возможностям, совершенствовать конвейер продаж и повышать показатели конверсии.

Повышение эффективности маркетинга на основе учетных записей (ABM)

CRM-системы, управляемые AI, выводят ABM на новый уровень точности и эффективности. Анализируя подробные данные об аккаунтах, AI может помочь адаптировать маркетинговые стратегии и продажи к конкретным ценным аккаунтам. Это гарантирует, что стратегии взаимодействия будут очень актуальны и с большой вероятностью приведут к успеху.

Упрощение анализа данных и аналитической информации

Благодаря AI CRM-системы становятся мощными инструментами анализа данных, способными обрабатывать огромные объемы данных для получения глубокого понимания поведения клиентов, тенденций рынка и внутренних показателей эффективности. Компании выигрывают, оставаясь на шаг впереди, благодаря полезной информации, которая помогает принимать стратегические решения.

Использование прогностической аналитики

Прогнозирующие возможности AI в CRM-системах прогнозируют будущее поведение клиентов, вероятность покупки и потенциальный отток. Организации могут активно корректировать свои стратегии, персонализировать взаимодействие с клиентами и повышать показатели удержания, среди прочих возможностей.

Проведение анализа настроений

Анализ настроений на основе AI в CRM-системах интерпретирует эмоциональный тон взаимодействия с клиентами. Это понимание помогает компаниям извлекать максимальную пользу из каждого взаимодействия и настраивать свои коммуникации и услуги для лучшего удовлетворения потребностей клиентов и повышения общей удовлетворенности.

Читать  ChatGPT для российских пользователей без подключения к VPN

Повышение эффективности оценки потенциальных клиентов и их воспитание

Благодаря AI CRM-системы могут более точно оценивать потенциальных клиентов и разрабатывать стратегии развития на основе индивидуального поведения и предпочтений потенциальных клиентов. Такой персонализированный подход повышает эффективность усилий по конверсии потенциальных клиентов.

Персонализация взаимодействия с клиентами

AI в CRM обеспечивает высокую степень персонализации, от рекомендаций по продуктам до индивидуальных коммуникационных стратегий. Такой индивидуальный подход не только повышает вовлеченность клиентов, поскольку клиентам проще интуитивно взаимодействовать с предприятиями. Это также повышает лояльность и повторный бизнес, поскольку позволяет клиентам чувствовать себя более связанными с организацией.

Внедрение чат-ботов

Чат-боты на базе AI в CRM-системах обеспечивают немедленную поддержку клиентов 24/7, обрабатывают запросы, проводят клиентов через процессы и даже дают рекомендации по продажам или обслуживанию. Они также облегчают рабочую нагрузку для агентов-людей, которые ранее должны были выполнять функции службы поддержки для всех видов взаимодействия, включая простые запросы. Это улучшает общий пользовательский опыт.

Обеспечение омниканального присутствия

AI помогает CRM-системам обеспечивать бесперебойное взаимодействие с клиентами по всем каналам, внутренним и внешним по отношению к бизнесу. Это обеспечивает постоянное и персонализированное взаимодействие независимо от того, взаимодействует ли клиент онлайн, в приложении, через социальные сети или лично.

Улучшение прогнозирования продаж и анализа эффективности

Аналитика и прогнозирование на основе AI в CRM-системах дают компаниям четкое представление о тенденциях продаж, производительности команды и рыночных возможностях. Результатом этого форсайта является более точное прогнозирование продаж и стратегическое планирование.

Прогнозирование оттока и повышение удержания клиентов

Анализируя историю взаимодействия и поведение клиентов, AI в CRM может прогнозировать риск оттока и выявлять возможности для повышения удержания клиентов. Применение такого упреждающего подхода позволяет компаниям эффективно решать проблемы и удерживать ценных клиентов.

 

Часто задаваемые вопросы по AI CRM (FAQs)

Можем ли мы объединить AI и CRM?

Да, объединение CRM и AI не только возможно, но и все чаще становится стандартной практикой. AI расширяет возможности CRM за счет внедрения расширенного анализа данных, автоматизации таких задач, как оценка потенциальных клиентов и запросы в службу поддержки клиентов, а также персонализации маркетинговой деятельности и продаж на основе анализа данных о клиентах.

Назовите три наиболее часто используемых примера искусственного интеллекта в CRM?

Три наиболее часто используемых примера AI в CRM включают оценку потенциальных клиентов и расстановку приоритетов, когда AI анализирует поведение потенциальных клиентов и их вовлеченность, чтобы оценить их и ранжировать для отделов продаж; чат-боты для обслуживания клиентов, которые обеспечивают мгновенные ответы на запросы клиентов с помощью AI; и прогнозная аналитика для прогнозирования продаж, которая использует исторические данные для прогнозирования будущих тенденций и стратегического планирования.

Каковы плюсы и минусы AI в CRM?

Интеграция AI в взаимодействие с клиентами имеет такие преимущества, как улучшенная персонализация, которая адаптирует взаимодействие к индивидуальным предпочтениям клиентов, и повышенная эффективность за счет автоматизации рутинных задач. Она также позволяет глубже понять поведение клиентов. Однако проблемы включают высокие затраты на внедрение, сложность управления системами AI и потенциальное сокращение личных взаимодействий с людьми, что является краеугольным камнем построения прочных отношений с клиентами.

Итог: количество примеров использования AI CRM растет

В каждой отрасли, где был интегрирован AI, возможности для использования безграничны, и CRM-решения не являются исключением. Разнообразие рассмотренных нами вариантов использования AI CRM подтверждает это. И поскольку объем неструктурированных данных продолжает расти, очевидно, что будущее CRM зависит от более эффективного и интуитивно понятного использования AI.

Несмотря на то, что дальнейшее использование AI CRM может значительно сократить взаимодействие между компаниями и их клиентами, преимущества эффективности, удобства и полезной информации перевешивают этот недостаток.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Поделиться в соц. сетях:


Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

**ссылки nofollow

Это может быть вам интересно


Рекомендуемое
В мире сетей и кибербезопасности понимание того, как данные передаются…

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: