CRMにおけるAI。 AI によって CRM ツールは何が変わるのでしょうか? | ビジネスにおける AI #67
公開: 2024-02-20CRM における AI - 目次
- CRM における AI の概要
- AI が CRM の状況をどのように変えるか: 可能性の概要
- AIによる顧客インタラクションのパーソナライズ
- AI が CRM のセグメンテーションとターゲティングをどのように改善するか
- AIを活用したCRMでのセンチメント分析の活用
- CRM のインテリジェント アシスタントとチャットボット
- まとめ
CRM における AI の概要
CRM (Customer Relationship Management) は、顧客関係を管理するために設計されたシステムです。 これは 3 つの主要なコンポーネントで構成されます。
- インタラクティブ CRM – すべてのチャネルにわたって一貫した満足のいくコミュニケーションを保証します。
- 運用 CRM – 顧客と製品に関するデータの収集、標準化、共有を担当します。 適切に活用すると、知識ベースが作成され、永続的な関係が構築されます。
- 分析 CRM – AI を含む高度な分析モデルを使用してビッグデータを処理し、顧客の行動や市場トレンドのパターンを明らかにします。 これは、より適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。
CRM システムを新しい分析機能と組み合わせることで、パーソナライズされたコミュニケーション、チャットボットによる顧客サポート、プロセスの自動化が可能になり、顧客関係とエクスペリエンスの向上につながります。
AI が CRM の状況をどのように変えるか: 可能性の概要
大手 CRM システム プロバイダーは AI ソリューションを統合し、マーケティング、販売、顧客サービス部門の働き方を完全に変革します。 顧客関係管理において AI ツールが機能する方法はさまざまです。そのため、人工知能の機能を最も興味深く活用している 3 つのツールを詳しく見てみましょう。
HubSpot CRM
HubSpot CRM は、顧客関係を管理するためのオールインワン AI ツールです。 AI を使用して、情報を迅速に検索し、包括的なコンテンツ作成サポートを提供することで、マーケティング、販売、顧客サービスを向上させます。
また、Web サイトやニュースレターの作成を自動化するツールも提供しているため、HubSpot ユーザーは生成されたコンテンツの利便性、スピード、魅力を高く評価しています。
AI に関連する HubSpot CRM の主な機能には、簡単な指示に基づいてページを自動的に作成する Web サイト ジェネレーターと、AI を使用してコンテンツを生成して時間を節約する AI コンテンツ ライターが含まれます。
Trello、Slack、InVision などの企業は HubSpot CRM を使用しています。 その主な利点は、日常的なタスクの自動化によって時間を節約できることです。
出典: Hubspot (https://www.hubspot.com/)
Salesforce アインシュタイン
Salesforce Einstein は、高度なデータ分析、AI を活用したインサイト、販売推奨事項、結果予測、および人工知能を活用したその他の機能に基づいています。
Salesforce Einstein の主な機能は次のとおりです。
- 高度なパーソナライゼーション – Einstein を使用すると、Salesforce で AI アシスタントを直接作成および展開できるため、ユーザーや顧客は問題を迅速に解決し、より効率的に作業できるようになります。 Einstein Copilot は、生産性の向上を主な目的として、事前定義されたスキルに基づいてタスクを自動化する AI アシスタントです。
- Einstein Trust Layer – Salesforce プラットフォームに組み込まれた AI アーキテクチャを通じて顧客データのセキュリティを確保し、データ侵害のリスクなしで AI を使用できるようにします。
- オープンソース プラットフォーム — Einstein を使用すると、OpenAI の GPT-4、Google の GeminiPro、または Llama-2 や Vicuna-13B などのオープンソース ライセンスで利用可能なモデルなどの大規模言語モデル (LLM) を安全に使用できます。
Uber Eats、Gucci、Accenture などの企業は Salesforce Einstein を使用しています。 このソリューションにより、顧客の問題を迅速に解決し、より効率的に作業できるようになります。
インターホンフィン
Intercom Fin は、OpenAI 言語モデルに基づいたチャットボットであり、顧客の質問を理解し、テクニカル サポートの内容に基づいて回答を提供します。Intercom Fin は、顧客関係管理の AI ツールとして、次のことを可能にします。
- 製品知識ベースと高度な言語モデルを利用できるおかげで、カスタマー サポートへの問い合わせが 60% 削減されました。
- 43の言語で会話を行い、
- 有名なインターコム メッセンジャー、WhatsApp、さらには SMS など、複数のチャネルで動作します。
Intercom Fin のおかげで、MailerLite などの企業は、1 週間以内に自動的に解決されるクエリの割合が 18% から 29% に増加しました。
出典: インターコム (https://www.intercom.com/fin)
AIによる顧客インタラクションのパーソナライズ
CRM システムは、顧客とその行動に関するデータを収集します。 顧客関係管理における AI により、データが自動的に分析され、パーソナライズされたコミュニケーションが提供されます。 これも:
- パーソナライズされた推奨事項– 購入履歴、興味、人口統計データ、その他のパラメーターに基づいて、効果的なクロスセルとアップセルを可能にします。
- Web サイト上の動的コンテンツ– 顧客関係管理における AI とは、ユーザー データに基づいてターゲットを絞ったパーソナライズされたコンテンツを意味します。
- パーソナライズされたニュースレター– 各受信者に合わせた独自のコンテンツ。
- よりターゲットを絞った広告– 本当に共感を呼ぶ人々に表示されます。
CRM でパーソナライゼーション機能を活用している企業の例としては、IKEA があります。 キャップジェミニのレポートによると、スウェーデンの大手企業はニュースレターのカスタマイズに高度な AI モデルを採用しています。 このシステムは顧客データを分析してコンテンツを調整し、顧客のニーズや興味に合わせて提案します。
パーソナライズされたエクスペリエンスは信頼を築き、顧客満足度を高めます。 マッキンゼーによると、顧客の 78% が、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するブランドから製品を再度購入すると述べています。 さらに、2022 年の Twilio 調査 (State of Personalization Report) によると、コンテンツがパーソナライズされていない場合、顧客の 62% が商品やサービスのプロバイダーを切り替えると考えられます。
AI が CRM のセグメンテーションとターゲティングをどのように改善するか
顧客のセグメンテーションと正確なターゲティングは、現代のマーケティングの基礎です。 人工知能は、次のような機能を通じて、この分野で大きな進歩を可能にします。
- 自動顧客セグメンテーション– 行動、取引、人口統計、その他のデータに基づいてグループ化します。
- 最も価値のある顧客を特定するための機械学習- ビッグデータと予測分析は、特に注目すべき顧客のグループを定義するのに役立ちます。
- 顧客の感情と意図のリアルタイム分析– 顧客関係管理におけるこれらの AI 要素を使用すると、顧客が何を考え、何を計画しているかを発見できます。
- 予測モデルは、購入と解約の可能性を判断し、顧客プロファイルに完全に一致する追加の製品を提案することもできます。
たとえば、ポーランド最大の電子商取引プラットフォームである Allegro は、高度な AI モデルを使用して顧客をセグメント化しています。 Interaktywnie.com によると、機械学習アルゴリズムのおかげで、Allegro は顧客のショッピングの好みを最大 90% の精度で判断し、パーソナライズされたオファーで顧客をターゲットにすることができます。
AIを活用したCRMでのセンチメント分析の活用
感情分析には、話者またはテキスト作成者の態度を自動的に評価することが含まれます。 自然言語処理 (NLP) モデルは、意見を肯定的、否定的、または中立に分類します。 AI によって可能になるセンチメント分析により、次のことが可能になります。
会話中の顧客満足度を評価し、顧客が満足しているかどうかを判断し、サービスの品質を評価します。
- ソーシャルメディアとディスカッションフォーラムの監視。
- 製品レビューを追跡し、欠陥や問題を特定します。
- 電話の文字起こしに基づいて顧客のニーズを分析します。
- 顧客からのネガティブなシグナルを迅速に検出し、迅速な対応を可能にします。
感情分析は顧客関係管理における強力な AI ツールであり、良好な顧客関係の構築に役立ちます。 Amazon や Netflix などの世界的巨人も同様のソリューションを採用しています。
出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)
CRM のインテリジェント アシスタントとチャットボット
Intercom Fin のような顧客サービスをサポートするチャットボットは、徐々に標準になりつつあります。 これらを実装すると、次のような多くの利点が得られます。
- チャット、電子メール、WhatsApp を通じて顧客の質問に 24 時間年中無休で回答します。
- 単純なタスク、苦情要求、または顧客の注文を自動化する、
- チャットボットが問題を処理できない場合は、コンサルタントにリダイレクトしてスムーズに会話を引き継ぎます。
- 語彙や声の調子に基づいて顧客の否定的な感情を検出し、適切に対応する
- フィードバックを収集し、満足度調査を実施します。
チャットボットに投資している企業は目に見えるメリットを達成しています。ジュニパーリサーチのレポートによると、顧客サービスコストを最大 90% 削減することが可能です。 さらに、チャットボットを導入すると、顧客サービスへの問い合わせの数を最大 40% 削減できることが研究で示されています。 これは会社にとって大幅な節約につながります。
CRM における AI – 概要
人工知能とビッグデータ処理によって推進される技術革命により、顧客関係の構築へのアプローチ方法が変化しています。 最新の CRM システムは、タスクを自動化するだけでなく、顧客のニーズをより深く理解するのにも役立ちます。 これにより、パーソナライズされたオファーとコミュニケーションが可能になり、より永続的な関係と満足のいく顧客体験につながり、最終的にはビジネスの成功に貢献します。
新しいテクノロジーが登場しており、その影響は測定可能です。 推定では、パーソナライズされたアプローチにより売上が 25% 増加する可能性があることが示唆されています (マッキンゼー)。 現在、データが豊富で技術的に無限の世界で競争力を得るには、これらの機能を使用することが不可欠です。
私たちのコンテンツが気に入ったら、Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok の忙しいミツバチのコミュニティに参加してください。
ビジネスにおける AI:
- ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
- ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
- ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
- AI支援のテキストチャットボット
- ビジネス NLP の今日と明日
- ビジネスの意思決定における AI の役割
- ソーシャルメディア投稿のスケジュール設定。 AI はどのように役立つのでしょうか?
- 自動化されたソーシャルメディア投稿
- AIを活用した新たなサービスや製品
- 私のビジネスアイデアの弱点は何ですか? ChatGPT を使用したブレインストーミング セッション
- ビジネスでの ChatGPT の使用
- 合成俳優。 AI ビデオ ジェネレーター トップ 3
- 便利なAIグラフィックデザインツール3選。 ビジネスにおける生成 AI
- 今日試してみるべき 3 つの素晴らしい AI ライター
- 音楽制作における AI の力を探る
- ChatGPT-4 で新たなビジネスチャンスを掴む
- 経営者向けAIツール
- あなたの生活を楽にしてくれる 6 つの素晴らしい ChatGTP プラグイン
- 3 グラフィック AI。 Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
- マッキンゼー グローバル インスティテュートによると、AI の未来は何ですか?
- ビジネスにおける人工知能 - はじめに
- NLP、つまりビジネスにおける自然言語処理とは何ですか
- 自動文書処理
- Google翻訳とDeepL。 ビジネスにおける機械翻訳の 5 つの応用例
- ボイスボットの運用と業務応用
- 仮想アシスタント技術、それとも AI と会話する方法?
- ビジネスインテリジェンスとは何ですか?
- 人工知能はビジネスアナリストに取って代わるのでしょうか?
- 人工知能は BPM にどのように役立ちますか?
- AI とソーシャルメディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
- コンテンツ管理における人工知能
- 今日と明日のクリエイティブAI
- マルチモーダル AI とそのビジネスへの応用
- 新しい相互作用。 AI はデバイスの操作方法をどのように変えるのでしょうか?
- デジタル企業における RPA と API
- 将来の雇用市場と将来の職業
- エドテックにおける AI。 人工知能の可能性を活用した企業の 3 つの例
- 人工知能と環境。 持続可能なビジネスの構築に役立つ 3 つの AI ソリューション
- AI コンテンツ検出器。 それだけの価値があるのでしょうか?
- ChatGPT対Bard対Bing。 どの AI チャットボットが競争をリードしているでしょうか?
- チャットボット AI は Google 検索の競合相手ですか?
- 人事および採用のための効果的な ChatGPT プロンプト
- 迅速なエンジニアリング。 プロンプトエンジニアってどんな仕事をするの?
- AI モックアップ ジェネレーター。 上位 4 つのツール
- AIと他に何か? 2024 年のビジネスにおけるトップテクノロジートレンド
- AI とビジネス倫理。 倫理的なソリューションに投資すべき理由
- メタAI。 Facebook と Instagram の AI サポート機能について知っておくべきことは何ですか?
- AI規制。 起業家として知っておくべきことは何ですか?
- ビジネスにおける AI の 5 つの新しい用途
- AI 製品とプロジェクト - 他のものとどう違うのですか?
- AI を活用したプロセス自動化。 どこから始めれば?
- AI ソリューションをビジネス上の問題にどのように適合させるのでしょうか?
- チームのエキスパートとしての AI
- AIチーム vs 役割分担
- AIのキャリア分野はどうやって選べばいいのでしょうか?
- 製品開発プロセスに人工知能を追加することには常に価値があるのでしょうか?
- HR における AI: 採用の自動化が人事とチームの開発に与える影響
- 2023 年に最も興味深い 6 つの AI ツール
- AI が引き起こす 6 つの最大のビジネス事故
- 企業の AI 成熟度分析は何ですか?
- B2B パーソナライゼーションのための AI
- ChatGPT の使用例。 2024 年に ChatGPT を使用してビジネスを改善する 18 の例
- マイクロラーニング。 新しいスキルを習得する簡単な方法
- 2024 年の企業における最も興味深い AI 導入
- 人工知能の専門家は何をするのですか?
- AI プロジェクトはどのような課題をもたらしますか?
- 2024 年のビジネス向け AI ツール トップ 8
- CRMにおけるAI。 AI によって CRM ツールは何が変わるのでしょうか?