เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM | AI ในธุรกิจ #67

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ AI ใน CRM

CRM หรือ Customer Relations Management เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลัก:

1. Interactive CRM – รับประกันการสื่อสารที่สอดคล้องกันและน่าพึงพอใจในทุกช่องทาง
2. Operational CRM – รับผิดชอบในการรวบรวม สร้างมาตรฐาน และแบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าและผลิตภัณฑ์ ใช้อย่างเหมาะสมจะสร้างฐานความรู้และสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืน
3. CRM เชิงวิเคราะห์ – ใช้แบบจำลองการวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึง AI เพื่อประมวลผล Big Data และเปิดเผยรูปแบบในพฤติกรรมของลูกค้าและแนวโน้มของตลาด ซึ่งจะช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

เมื่อรวมกับความสามารถในการวิเคราะห์ใหม่ ระบบ CRM ช่วยให้สามารถสื่อสารส่วนบุคคล การสนับสนุนลูกค้าผ่านแชทบอท และระบบอัตโนมัติของกระบวนการ ซึ่งนำไปสู่ความสัมพันธ์และประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น

AI เปลี่ยนภูมิทัศน์ CRM อย่างไร: ภาพรวมของความเป็นไปได้

ผู้ให้บริการระบบ CRM ชั้นนำผสานรวมโซลูชัน AI ที่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของแผนกการตลาด การขาย และการบริการลูกค้าโดยสิ้นเชิง วิธีที่เครื่องมือ AI ทำงานในการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้านั้นแตกต่างกันไปมาก ดังนั้น เรามาดูสามวิธีที่น่าสนใจที่สุดในการใช้ประโยชน์จากความสามารถของปัญญาประดิษฐ์กันดีกว่า

HubSpot CRM

HubSpot CRM เป็นเครื่องมือ AI แบบครบวงจรสำหรับจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการตลาด การขาย และการบริการลูกค้าโดยการค้นหาข้อมูลอย่างรวดเร็วและให้การสนับสนุนการเขียนเนื้อหาที่ครอบคลุม

นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือสำหรับการสร้างเว็บไซต์และจดหมายข่าวโดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ผู้ใช้ HubSpot ชื่นชอบความสะดวกสบาย ความเร็ว และความน่าดึงดูดของเนื้อหาที่สร้างขึ้น

ความสามารถหลักของ HubSpot CRM ที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้แก่ ตัวสร้างเว็บไซต์ที่สร้างเพจโดยอัตโนมัติตามคำแนะนำง่ายๆ และ AI Content Writer ที่สร้างเนื้อหาโดยใช้ AI ซึ่งช่วยประหยัดเวลา

บริษัทอย่าง Trello, Slack และ InVision ใช้ HubSpot CRM ประโยชน์หลักคือการประหยัดเวลาผ่านระบบอัตโนมัติของงานประจำ

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

พนักงานขายไอน์สไตน์

Salesforce Einstein ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย AI คำแนะนำการขาย การคาดการณ์ผลลัพธ์ และคุณสมบัติอื่น ๆ ที่ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์

ความสามารถหลักๆ ของ Salesforce Einstein ได้แก่:

• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณขั้นสูง – Einstein ช่วยให้สามารถสร้างและปรับใช้ผู้ช่วย AI ได้โดยตรงใน Salesforce ทำให้ผู้ใช้และลูกค้าสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็วและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Einstein Copilot เป็นผู้ช่วย AI ที่ทำงานโดยอัตโนมัติตามทักษะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลิตภาพเป็นหลัก
• Einstein Trust Layer – ช่วยให้มั่นใจถึงความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้าผ่านสถาปัตยกรรม AI ที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม Salesforce ทำให้สามารถใช้ AI ได้โดยไม่ต้องเสี่ยงต่อการละเมิดข้อมูล
• แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส — ไอน์สไตน์อนุญาตให้ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้อย่างปลอดภัย เช่น GPT-4 ของ OpenAI, GeminiPro ของ Google หรือโมเดลที่มีให้ใช้งานภายใต้ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์ส เช่น Llama-2 หรือ Vicuna-13B

บริษัทอย่าง Uber Eats, Gucci และ Accenture ใช้ Salesforce Einstein โซลูชันนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถแก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อินเตอร์คอมฟิน

Intercom Fin คือแชทบอทที่ใช้โมเดลภาษา OpenAI ซึ่งเข้าใจคำถามของลูกค้าและให้คำตอบตามเนื้อหาการสนับสนุนด้านเทคนิค Intercom Fin ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI ในการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ ช่วยให้:

• ลดการสอบถามข้อมูลการสนับสนุนลูกค้าลง 60%—ด้วยความสามารถในการใช้ฐานความรู้ผลิตภัณฑ์และโมเดลภาษาขั้นสูง
• ดำเนินการสนทนาใน 43 ภาษา
• ใช้งานได้หลายช่องทาง—ผ่านโปรแกรมส่งข้อความอินเตอร์คอมอันโด่งดัง รวมถึง WhatsApp และแม้แต่ SMS

Intercom Fin ช่วยให้บริษัทต่างๆ เช่น MailerLite เพิ่มเปอร์เซ็นต์ของการสืบค้นที่ได้รับการแก้ไขโดยอัตโนมัติจาก 18% เป็น 29% ภายในหนึ่งสัปดาห์

ที่มา: อินเตอร์คอม (https://www.intercom.com/fin)

การปรับเปลี่ยนปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าให้เป็นส่วนตัวผ่าน AI

ระบบ CRM รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าและพฤติกรรมของพวกเขา ด้วย AI ในการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์โดยอัตโนมัติเพื่อให้การสื่อสารส่วนบุคคล ซึ่งรวมถึง:

• คำแนะนำส่วนบุคคล – ขึ้นอยู่กับประวัติการซื้อ ความสนใจ ข้อมูลประชากร และพารามิเตอร์อื่นๆ ช่วยให้เกิดการขายต่อเนื่องและการขายต่อยอดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• เนื้อหาแบบไดนามิกบนเว็บไซต์ – AI ในการจัดการลูกค้าสัมพันธ์หมายถึงเนื้อหาที่ตรงเป้าหมายและเป็นส่วนตัวตามข้อมูลผู้ใช้
• จดหมายข่าวส่วนบุคคล – เนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและปรับแต่งให้เหมาะกับผู้รับแต่ละราย
• โฆษณาที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น – แสดงต่อผู้คนที่พวกเขาสนใจอย่างแท้จริง

ตัวอย่างของบริษัทที่ใช้ความสามารถส่วนบุคคลใน CRM คือ IKEA ตามรายงานของ Capgemini ยักษ์ใหญ่ของสวีเดนใช้โมเดล AI ขั้นสูงในการปรับแต่งจดหมายข่าว ระบบวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อปรับแต่งเนื้อหาและข้อเสนอให้ตรงตามความต้องการและความสนใจของพวกเขา

ประสบการณ์ส่วนบุคคลสร้างความไว้วางใจและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า จากข้อมูลของ McKinsey ลูกค้ามากถึง 78% ระบุว่าพวกเขาจะซื้อผลิตภัณฑ์อีกครั้งจากแบรนด์ที่มอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว นอกจากนี้ การศึกษาของ Twilio (รายงานสถานะของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ) ในปี 2022 ระบุว่าลูกค้าจำนวนมาก 62% จะเปลี่ยนผู้ให้บริการสินค้าหรือบริการ หากเนื้อหาไม่ได้รับการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

AI ปรับปรุงการแบ่งส่วนและการกำหนดเป้าหมายใน CRM ได้อย่างไร

การแบ่งส่วนลูกค้าและการกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำเป็นรากฐานของการตลาดยุคใหม่ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้มีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านนี้ผ่านฟีเจอร์ต่างๆ เช่น:

• การแบ่งส่วนลูกค้าอัตโนมัติ - การจัดกลุ่มตามพฤติกรรม ธุรกรรม ข้อมูลประชากร และข้อมูลอื่น ๆ
• การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุลูกค้าที่มีค่าที่สุด – ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยกำหนดกลุ่มลูกค้าที่ควรค่าแก่การเอาใจใส่เป็นพิเศษ
• การวิเคราะห์ความรู้สึกและความตั้งใจของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ด้วยองค์ประกอบ AI เหล่านี้ในการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ คุณจะค้นพบสิ่งที่ลูกค้าคิดและวางแผน
• แบบจำลองการคาดการณ์ ที่กำหนดโอกาสในการซื้อและเลิกใช้งาน และยังสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมที่ตรงกับโปรไฟล์ลูกค้าได้อย่างสมบูรณ์แบบ

ตัวอย่างเช่น Allegro ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่ใหญ่ที่สุดในโปแลนด์ ใช้โมเดล AI ขั้นสูงเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า จากข้อมูลของ Interaktywnie.com ต้องขอบคุณอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำให้ Allegro สามารถระบุความชอบในการช้อปปิ้งของลูกค้าได้อย่างแม่นยำถึง 90% และกำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยข้อเสนอส่วนบุคคล

การใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกใน CRM ด้วยความช่วยเหลือของ AI

การวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวข้องกับการประเมินทัศนคติของผู้พูดหรือผู้เขียนข้อความโดยอัตโนมัติ โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จัดประเภทความคิดเห็นเป็นเชิงบวก ลบ หรือเป็นกลาง เปิดใช้งานโดย AI การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้:

การประเมินความพึงพอใจของลูกค้าในระหว่างการสนทนา—พิจารณาว่าลูกค้ามีความพึงพอใจหรือไม่และประเมินคุณภาพการบริการ

• ติดตามโซเชียลมีเดียและกระดานสนทนา
• ติดตามบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์—ระบุข้อบกพร่องและปัญหาต่างๆ
• วิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าตามการถอดเสียงการโทร
• ตรวจจับสัญญาณเชิงลบจากลูกค้าได้ทันทีและตอบสนองอย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังในการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ ซึ่งช่วยสร้างความสัมพันธ์เชิงบวกกับลูกค้า ยักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง Amazon และ Netflix ก็ใช้โซลูชั่นที่คล้ายกันเช่นกัน

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

ผู้ช่วยอัจฉริยะและแชทบอทใน CRM

Chatbots เช่น Intercom Fin ที่รองรับการบริการลูกค้า กำลังค่อยๆ กลายเป็นมาตรฐาน การนำไปปฏิบัติจะนำมาซึ่งประโยชน์มากมาย เช่น:

• ตอบคำถามของลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันผ่านการแชท อีเมล หรือ WhatsApp
• การทำงานง่ายๆ แบบอัตโนมัติ การร้องขอการร้องเรียน หรือคำสั่งซื้อของลูกค้า
• เปลี่ยนเส้นทางไปยังที่ปรึกษาและดำเนินการสนทนาได้อย่างราบรื่นเมื่อแชทบอทไม่สามารถจัดการปัญหาได้
• การตรวจจับอารมณ์เชิงลบของลูกค้าตามคำศัพท์หรือน้ำเสียงและตอบสนองอย่างเหมาะสม
• รวบรวมความคิดเห็นและดำเนินการสำรวจความพึงพอใจ

บริษัทที่ลงทุนในแชทบอทจะได้รับผลประโยชน์ที่จับต้องได้ ตามรายงานของ Juniper Research พบว่าสามารถลดต้นทุนการบริการลูกค้าได้มากถึง 90% นอกจากนี้ การศึกษาระบุว่าการใช้แชทบอทสามารถลดจำนวนการสอบถามที่ส่งตรงไปยังฝ่ายบริการลูกค้าได้มากถึง 40% สิ่งนี้แปลเป็นการประหยัดได้มากสำหรับบริษัท

AI ใน CRM – สรุป

การปฏิวัติทางเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า ระบบ CRM สมัยใหม่ไม่เพียงแต่ทำให้งานเป็นแบบอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้นอีกด้วย สิ่งนี้ช่วยให้ได้รับข้อเสนอและการสื่อสารส่วนบุคคล ซึ่งนำไปสู่ความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนยิ่งขึ้นและประสบการณ์ของลูกค้าที่น่าพึงพอใจ ซึ่งท้ายที่สุดก็มีส่วนช่วยให้ธุรกิจประสบความสำเร็จ

เทคโนโลยีใหม่ๆ อยู่ที่นี่ และสามารถวัดผลกระทบได้ การประมาณการบ่งชี้ว่ายอดขายอาจเพิ่มขึ้น 25% ผ่านแนวทางเฉพาะบุคคล (McKinsey) การใช้ความสามารถเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญในปัจจุบันเพื่อความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกที่อุดมไปด้วยข้อมูลและไร้ขีดจำกัดทางเทคโนโลยี

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM