AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM? | AI dalam bisnis #67

Pengantar AI dalam CRM

CRM, atau Manajemen Hubungan Pelanggan, adalah sistem yang dirancang untuk mengelola hubungan pelanggan. Ini terdiri dari tiga komponen utama:

1. CRM Interaktif – memastikan komunikasi yang konsisten dan memuaskan di semua saluran,
2. CRM Operasional – bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menstandardisasi, dan berbagi data tentang pelanggan dan produk. Jika dimanfaatkan dengan benar, ini akan menciptakan basis pengetahuan dan membangun hubungan yang langgeng,
3. CRM Analitik – menggunakan model analitik tingkat lanjut, termasuk AI, untuk memproses Big Data dan mengungkap pola perilaku pelanggan dan tren pasar. Ini membantu dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Dikombinasikan dengan kemampuan analitis baru, sistem CRM memungkinkan komunikasi yang dipersonalisasi, dukungan pelanggan melalui chatbot, dan otomatisasi proses, yang mengarah pada peningkatan hubungan dan pengalaman pelanggan.

Bagaimana AI mengubah lanskap CRM: Ikhtisar berbagai kemungkinan

Penyedia sistem CRM terkemuka mengintegrasikan solusi AI yang sepenuhnya mengubah cara kerja departemen pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan. Fungsi alat AI dalam manajemen hubungan pelanggan sangat bervariasi, jadi mari kita lihat lebih dekat tiga di antaranya yang paling menarik memanfaatkan kemampuan kecerdasan buatan.

HubSpot CRM

HubSpot CRM adalah alat AI lengkap untuk mengelola hubungan pelanggan. Ia menggunakan AI untuk meningkatkan pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan dengan menemukan informasi dengan cepat dan menyediakan dukungan penulisan konten yang komprehensif.

Ia juga menawarkan alat untuk mengotomatisasi pembuatan situs web dan buletin, itulah sebabnya pengguna HubSpot menghargai kenyamanan, kecepatan, dan daya tarik konten yang dihasilkan.

Kemampuan utama HubSpot CRM terkait AI mencakup generator situs web yang secara otomatis membuat halaman berdasarkan instruksi sederhana dan Penulis Konten AI yang menghasilkan konten menggunakan AI, sehingga menghemat waktu.

Perusahaan seperti Trello, Slack, dan InVision menggunakan HubSpot CRM. Manfaat utamanya adalah menghemat waktu melalui otomatisasi tugas-tugas rutin.

Sumber: Hubspot (https://www.hubspot.com/)

Tenaga Penjualan Einstein

Salesforce Einstein didasarkan pada analisis data tingkat lanjut, wawasan yang didukung AI, rekomendasi penjualan, prediksi hasil, dan fitur lain yang memanfaatkan kecerdasan buatan.

Kemampuan utama Salesforce Einstein meliputi:

• personalisasi tingkat lanjut – Einstein memungkinkan pembuatan dan penerapan asisten AI langsung di Salesforce, memungkinkan pengguna dan pelanggan memecahkan masalah dengan cepat dan bekerja lebih efisien. Einstein Copilot adalah asisten AI yang mengotomatiskan tugas berdasarkan keterampilan yang telah ditentukan, terutama bertujuan untuk meningkatkan produktivitas.
• Einstein Trust Layer – memastikan keamanan data pelanggan melalui arsitektur AI yang tertanam dalam platform Salesforce, memungkinkan penggunaan AI tanpa risiko pelanggaran data,
• platform sumber terbuka — Einstein mengizinkan penggunaan model bahasa besar (LLM) dengan aman, seperti GPT-4 OpenAI, GeminiPro Google, atau model yang tersedia di bawah lisensi sumber terbuka seperti Llama-2 atau Vicuna-13B.

Perusahaan seperti Uber Eats, Gucci, dan Accenture menggunakan Salesforce Einstein. Solusi ini memungkinkan mereka menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat dan bekerja lebih efisien.

Sirip Interkom

Intercom Fin adalah chatbot berdasarkan model bahasa OpenAI yang memahami pertanyaan pelanggan dan memberikan jawaban berdasarkan konten dukungan teknis. Intercom Fin, sebagai alat AI dalam manajemen hubungan pelanggan, memungkinkan untuk:

• mengurangi pertanyaan dukungan pelanggan sebesar 60%—berkat kemampuan memanfaatkan basis pengetahuan produk dan model bahasa tingkat lanjut,
• melakukan percakapan dalam 43 bahasa,
• beroperasi di berbagai saluran—melalui messenger Interkom yang terkenal, serta WhatsApp dan bahkan SMS.

Intercom Fin membantu perusahaan seperti MailerLite meningkatkan persentase kueri yang diselesaikan secara otomatis dari 18% menjadi 29% dalam seminggu.

Sumber: Interkom (https://www.intercom.com/fin)

Personalisasi interaksi pelanggan melalui AI

Sistem CRM mengumpulkan data tentang pelanggan dan perilaku mereka. Dengan AI dalam manajemen hubungan pelanggan, data dianalisis secara otomatis untuk menyediakan komunikasi yang dipersonalisasi. Ini termasuk:

• rekomendasi yang dipersonalisasi – berdasarkan riwayat pembelian, minat, data demografi, dan parameter lainnya, memungkinkan cross-selling dan upselling yang efektif,
• konten dinamis di situs web – AI dalam manajemen hubungan pelanggan berarti konten yang ditargetkan dan dipersonalisasi berdasarkan data pengguna,
• buletin yang dipersonalisasi – konten unik dan disesuaikan untuk setiap penerima.
• iklan yang bertarget lebih baik – ditampilkan kepada orang-orang yang benar-benar mereka sukai.

Contoh perusahaan yang memanfaatkan kemampuan personalisasi dalam CRM adalah IKEA. Menurut laporan Capgemini, raksasa Swedia ini menggunakan model AI canggih untuk menyesuaikan buletin. Sistem menganalisis data pelanggan untuk menyesuaikan konten dan penawaran dengan kebutuhan dan minat mereka.

Pengalaman yang dipersonalisasi membangun kepercayaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Menurut McKinsey, sebanyak 78% pelanggan menyatakan akan membeli kembali produk dari merek yang memberikan pengalaman personal. Selain itu, studi Twilio (State of Personalization Report) pada tahun 2022 menunjukkan bahwa 62% pelanggan akan beralih ke penyedia barang atau jasa jika kontennya tidak dipersonalisasi.

Bagaimana AI meningkatkan segmentasi dan penargetan di CRM

Segmentasi pelanggan dan penargetan yang tepat adalah dasar dari pemasaran modern. Kecerdasan buatan memungkinkan kemajuan signifikan dalam bidang ini melalui fitur-fitur seperti:

• segmentasi pelanggan otomatis – pengelompokan berdasarkan perilaku, transaksional, demografi, dan data lainnya,
• pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pelanggan yang paling berharga – data besar dan analisis prediktif membantu menentukan kelompok pelanggan yang patut mendapat perhatian khusus,
• analisis sentimen dan niat pelanggan secara real-time – dengan elemen AI dalam manajemen hubungan pelanggan ini, Anda akan mengetahui apa yang dipikirkan dan direncanakan pelanggan Anda,
• model prediktif yang menentukan kemungkinan pembelian dan churn, dan juga dapat menyarankan produk tambahan yang sangat cocok dengan profil pelanggan.

Misalnya, Allegro, platform e-commerce terbesar di Polandia, menggunakan model AI canggih untuk mensegmentasi pelanggan. Menurut Interaktywnie.com, berkat algoritme pembelajaran mesin, Allegro mampu menentukan preferensi belanja pelanggan dengan akurasi hingga 90% dan menargetkan mereka dengan penawaran yang dipersonalisasi.

Memanfaatkan analisis sentimen di CRM dengan bantuan AI

Analisis sentimen melibatkan penilaian otomatis terhadap sikap pembicara atau penulis teks. Model Natural Language Processing (NLP) mengklasifikasikan opini menjadi positif, negatif, atau netral. Diaktifkan oleh AI, analisis sentimen memungkinkan untuk:

Mengevaluasi kepuasan pelanggan selama percakapan—menentukan apakah pelanggan puas dan menilai kualitas layanan.

• memantau media sosial dan forum diskusi.
• melacak ulasan produk—mengidentifikasi kekurangan dan masalah.
• menganalisis kebutuhan pelanggan berdasarkan transkripsi panggilan telepon.
• segera mendeteksi sinyal negatif dari pelanggan dan memungkinkan respons cepat.

Analisis sentimen adalah alat AI yang ampuh dalam manajemen hubungan pelanggan, membantu membangun hubungan pelanggan yang positif. Raksasa global seperti Amazon dan Netflix juga menerapkan solusi serupa.

Sumber: DALL·E 3, petunjuk: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Asisten cerdas dan chatbot di CRM

Chatbots, seperti Intercom Fin, yang mendukung layanan pelanggan, perlahan menjadi standar. Penerapannya membawa banyak manfaat, misalnya:

• menjawab pertanyaan pelanggan 24/7 melalui obrolan, email, atau WhatsApp,
• mengotomatisasi tugas-tugas sederhana, permintaan keluhan, atau pesanan pelanggan,
• mengalihkan ke konsultan dan dengan lancar mengambil alih percakapan ketika chatbot tidak dapat menangani masalah tersebut,
• mendeteksi emosi negatif pelanggan berdasarkan kosakata atau nada suara dan merespons dengan tepat,
• mengumpulkan umpan balik dan melakukan survei kepuasan.

Perusahaan yang berinvestasi pada chatbot memperoleh manfaat nyata – menurut laporan Juniper Research, biaya layanan pelanggan dapat dikurangi hingga 90%. Selain itu, penelitian menunjukkan bahwa penerapan chatbot dapat mengurangi jumlah pertanyaan yang diarahkan ke layanan pelanggan hingga 40%. Hal ini berarti penghematan yang signifikan bagi perusahaan.

AI dalam CRM – ringkasan

Revolusi teknologi yang didorong oleh kecerdasan buatan dan pemrosesan data besar mengubah cara kita membangun hubungan pelanggan. Sistem CRM modern tidak hanya mengotomatiskan tugas tetapi juga membantu memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik. Hal ini memungkinkan penawaran dan komunikasi yang dipersonalisasi, sehingga menghasilkan hubungan yang lebih langgeng dan pengalaman pelanggan yang memuaskan, yang pada akhirnya berkontribusi terhadap kesuksesan bisnis.

Teknologi baru telah hadir dan dampaknya dapat diukur. Perkiraan menunjukkan potensi peningkatan penjualan sebesar 25% melalui pendekatan yang dipersonalisasi (McKinsey). Penggunaan kemampuan ini sangatlah penting saat ini untuk mendapatkan keunggulan kompetitif di dunia yang kaya data dan teknologi yang tidak terbatas.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Chatbot teks yang dibantu AI
5. Bisnis NLP hari ini dan besok
6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
8. Postingan media sosial otomatis
9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
17. Alat AI untuk manajer
18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
23. Pemrosesan dokumen otomatis
24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
27. Apa itu Intelijen Bisnis?
28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
32. AI kreatif hari ini dan masa depan
33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
35. RPA dan API di perusahaan digital
36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
53. AI sebagai ahli di tim Anda
54. Tim AI vs. pembagian peran
55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
61. AI untuk personalisasi B2B
62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?
66. Tantangan apa saja yang ditimbulkan oleh proyek AI?
67. 8 alat AI teratas untuk bisnis pada tahun 2024
68. AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM?