Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM? | Sztuczna inteligencja w biznesie #67

Wprowadzenie do AI w CRM

CRM, czyli Customer Relationship Management, to system przeznaczony do zarządzania relacjami z klientami. Składa się z trzech głównych elementów:

1. Interaktywny CRM – zapewnia spójną i satysfakcjonującą komunikację we wszystkich kanałach,
2. Operacyjny CRM – odpowiedzialny za gromadzenie, standaryzację i udostępnianie danych o klientach i produktach. Odpowiednio wykorzystany tworzy bazę wiedzy i buduje trwałe relacje,
3. Analityczny CRM – wykorzystuje zaawansowane modele analityczne, w tym AI, do przetwarzania Big Data i odkrywania wzorców zachowań klientów oraz trendów rynkowych. Pomaga to w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.

W połączeniu z nowymi możliwościami analitycznymi systemy CRM umożliwiają spersonalizowaną komunikację, obsługę klienta za pośrednictwem chatbotów i automatyzację procesów, co prowadzi do poprawy relacji i doświadczeń z klientami.

Jak sztuczna inteligencja zmienia krajobraz CRM: przegląd możliwości

Wiodący dostawcy systemów CRM integrują rozwiązania AI, które całkowicie zmieniają sposób pracy działów marketingu, sprzedaży i obsługi klienta. Sposoby działania narzędzi AI w zarządzaniu relacjami z klientami są bardzo zróżnicowane, dlatego przyjrzyjmy się bliżej trzem z nich, które najciekawiej wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji.

HubSpot CRM

HubSpot CRM to wszechstronne narzędzie AI do zarządzania relacjami z klientami. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy marketingu, sprzedaży i obsługi klienta, szybko odnajdując informacje i zapewniając kompleksowe wsparcie w pisaniu treści.

Oferuje także narzędzia do automatyzacji tworzenia stron internetowych i newsletterów, dlatego użytkownicy HubSpot doceniają wygodę, szybkość i atrakcyjność generowanych treści.

Kluczowe możliwości HubSpot CRM związane ze sztuczną inteligencją obejmują generator stron internetowych, który automatycznie tworzy strony na podstawie prostych instrukcji oraz moduł AI Content Writer, który generuje treści przy użyciu sztucznej inteligencji, oszczędzając czas.

Firmy takie jak Trello, Slack i InVision korzystają z HubSpot CRM. Jego główną zaletą jest oszczędność czasu poprzez automatyzację rutynowych zadań.

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

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein opiera się na zaawansowanej analizie danych, spostrzeżeniach opartych na sztucznej inteligencji, rekomendacjach sprzedażowych, prognozach wyników i innych funkcjach wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Kluczowe możliwości Salesforce Einstein obejmują:

• zaawansowana personalizacja – Einstein umożliwia tworzenie i wdrażanie asystentów AI bezpośrednio w Salesforce, umożliwiając użytkownikom i klientom szybkie rozwiązywanie problemów i wydajniejszą pracę. Einstein Copilot to asystent AI, który automatyzuje zadania w oparciu o predefiniowane umiejętności, mając przede wszystkim na celu zwiększenie produktywności.
• Einstein Trust Layer – zapewnia bezpieczeństwo danych klientów poprzez architekturę AI wbudowaną w platformę Salesforce, pozwalającą na wykorzystanie AI bez ryzyka naruszenia bezpieczeństwa danych,
• platforma typu open source — Einstein umożliwia bezpieczne korzystanie z dowolnego modelu dużego języka (LLM), takiego jak GPT-4 OpenAI, GeminiPro firmy Google lub modele dostępne na licencjach typu open source, takie jak Llama-2 lub Vicuna-13B.

Firmy takie jak Uber Eats, Gucci i Accenture korzystają z Salesforce Einstein. Dzięki temu rozwiązaniu mogą szybko rozwiązywać problemy klientów i pracować wydajniej.

Końcówka domofonu

Intercom Fin to chatbot oparty na modelach języka OpenAI, który rozumie zapytania klientów i udziela odpowiedzi w oparciu o treści wsparcia technicznego. Intercom Fin, jako narzędzie AI w zarządzaniu relacjami z klientami, pozwala na:

• redukcja zapytań do obsługi klienta o 60% – dzięki możliwości wykorzystania bazy wiedzy produktowej i zaawansowanych modeli językowych,
• prowadzenie rozmów w 43 językach,
• działanie na wielu kanałach – za pośrednictwem znanego komunikatora Intercom, a także WhatsApp, a nawet SMS-ów.

Intercom Fin pomógł firmom takim jak MailerLite zwiększyć odsetek automatycznie rozwiązanych zapytań z 18% do 29% w ciągu tygodnia.

Źródło: Domofon (https://www.intercom.com/fin)

Personalizacja interakcji z klientami poprzez sztuczną inteligencję

Systemy CRM gromadzą dane o klientach i ich zachowaniach. Dzięki sztucznej inteligencji w zarządzaniu relacjami z klientami dane są automatycznie analizowane w celu zapewnienia spersonalizowanej komunikacji. To zawiera:

• spersonalizowane rekomendacje – na podstawie historii zakupów, zainteresowań, danych demograficznych i innych parametrów, umożliwiające skuteczną sprzedaż krzyżową i upsellingową,
• dynamiczna treść na stronach internetowych – AI w zarządzaniu relacjami z klientami to ukierunkowana, spersonalizowana treść oparta na danych użytkownika,
• spersonalizowane newslettery – unikalne, dopasowane treści do każdego odbiorcy.
• lepiej targetowane reklamy – wyświetlane osobom, z którymi naprawdę rezonują.

Przykładem firmy wykorzystującej możliwości personalizacji w CRM jest IKEA. Jak wynika z raportu Capgemini, szwedzki gigant wykorzystuje zaawansowane modele AI do personalizacji newsletterów. System analizuje dane klientów, aby dopasować treści i oferty do ich potrzeb i zainteresowań.

Spersonalizowane doświadczenia budują zaufanie i zwiększają satysfakcję klientów. Według McKinsey aż 78% klientów twierdzi, że kupiłoby ponownie produkty marek zapewniających spersonalizowane doświadczenia. Co więcej, badanie Twilio z 2022 r. (Raport o stanie personalizacji) wskazuje, że znaczące 62% klientów zmieniłoby dostawców towarów lub usług, gdyby treści nie były spersonalizowane.

Jak sztuczna inteligencja poprawia segmentację i targetowanie w CRM

Segmentacja klientów i precyzyjne targetowanie to podstawy współczesnego marketingu. Sztuczna inteligencja umożliwia znaczny postęp w tym obszarze dzięki funkcjom takim jak:

• automatyczna segmentacja klientów – grupowanie na podstawie danych behawioralnych, transakcyjnych, demograficznych i innych,
• uczenie maszynowe w celu identyfikacji najcenniejszych klientów – big data i analiza predykcyjna pozwalają zdefiniować grupę klientów godną szczególnej uwagi,
• analiza nastrojów i intencji klientów w czasie rzeczywistym – dzięki elementom AI w zarządzaniu relacjami z klientami odkryjesz, co myślą i planują Twoi klienci,
• modele predykcyjne , które określają prawdopodobieństwo zakupu i rezygnacji, a także mogą sugerować dodatkowe produkty, idealnie dopasowane do profilu klienta.

Przykładowo Allegro, największa platforma e-commerce w Polsce, wykorzystuje zaawansowane modele AI do segmentacji klientów. Jak podaje Interaktywnie.com, dzięki algorytmom uczenia maszynowego Allegro jest w stanie określić preferencje zakupowe klientów z dokładnością do 90% i skierować do nich spersonalizowane oferty.

Wykorzystanie analizy nastrojów w CRM przy pomocy AI

Analiza sentymentów polega na automatycznej ocenie postawy mówiącego lub autora tekstu. Modele przetwarzania języka naturalnego (NLP) klasyfikują opinie jako pozytywne, negatywne i neutralne. Dzięki sztucznej inteligencji analiza nastrojów pozwala na:

Ocena satysfakcji klienta podczas rozmów – ustalenie, czy klienci są zadowoleni i ocena jakości usług.

• monitorowanie mediów społecznościowych i forów dyskusyjnych.
• śledzenie recenzji produktów — identyfikacja wad i problemów.
• analizowanie potrzeb klientów na podstawie transkrypcji rozmów telefonicznych.
• szybkie wykrywanie negatywnych sygnałów od klientów i umożliwianie szybkiej reakcji.

Analiza nastrojów to potężne narzędzie AI w zarządzaniu relacjami z klientami, pomagające budować pozytywne relacje z klientami. Z podobnych rozwiązań korzystają także światowi giganci, tacy jak Amazon i Netflix.

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

Inteligentni asystenci i chatboty w CRM

Chatboty, takie jak Intercom Fin, wspierające obsługę klienta, powoli stają się standardem. Ich wdrożenie niesie ze sobą wiele korzyści, m.in.:

• odpowiadanie na pytania klientów 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu za pośrednictwem czatu, poczty elektronicznej lub WhatsApp,
• automatyzację prostych zadań, zgłoszeń reklamacyjnych czy zamówień klientów,
• przekierowanie do konsultanta i płynne przejęcie rozmowy, gdy chatbot nie radzi sobie ze sprawą,
• wykrywanie negatywnych emocji klientów na podstawie słownictwa lub tonu głosu i odpowiednie reagowanie,
• zbieranie informacji zwrotnych i przeprowadzanie badań satysfakcji.

Firmy inwestujące w chatboty osiągają wymierne korzyści – według raportu Juniper Research możliwe jest obniżenie kosztów obsługi klienta nawet o 90%. Ponadto badania wskazują, że wdrożenie chatbota może zmniejszyć liczbę zapytań kierowanych do obsługi klienta nawet o 40%. Przekłada się to na znaczne oszczędności dla firmy.

AI w CRM – podsumowanie

Rewolucja technologiczna napędzana sztuczną inteligencją i przetwarzaniem big data zmienia podejście do budowania relacji z klientami. Nowoczesne systemy CRM nie tylko automatyzują zadania, ale także pomagają lepiej zrozumieć potrzeby klientów. Pozwala to na personalizację ofert i komunikację, co prowadzi do trwalszych relacji i satysfakcjonujących doświadczeń klientów, co ostatecznie przyczynia się do sukcesu biznesowego.

Nowe technologie już są, a ich wpływ jest mierzalny. Szacunki wskazują na potencjalny wzrost sprzedaży o 25% dzięki podejściu spersonalizowanemu (McKinsey). Korzystanie z tych możliwości jest dziś niezbędne, aby uzyskać przewagę konkurencyjną w świecie bogatym w dane i nieograniczonym technologicznie.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?