Wykorzystanie AI w zarządzaniu CRM — funkcjonalne rozwiązania w Dynamics 365

O sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest inspirowana neuronową strukturą ludzkiego mózgu, a w swojej rutynowej działalności korzysta z wielopoziomowego przetwarzania danych – od zastosowań algorytmicznych, poprzez metody uczenia głębokiego, aż do przetwarzania kognitywnego.

W obecnych czasach duże ilości danych przybierają elektroniczną formę, a ogromne zasoby informacji są systematycznie zbierane – i to niemalże w każdej branży. W konsekwencji, narzędzia oparte na AI przetwarzają i interpretują surowe dane, które są następnie wykorzystywane w różnych dziedzinach – od medycyny, przez gaming, aż po obsługę klienta w systemach CRM.

Zintensyfikowane zastosowanie AI nastąpiło na początku XXI wieku, kiedy to przetworzone dane pozwoliły na głębsze zrozumienie zachowań i preferencji konsumentów.  Wcześniej ograniczona ilość zmiennych nie pozwalała na formułowanie hipotez oraz prowadzenie zaawansowanych badań naukowych, co znacząco ograniczało działania przedsiębiorstw. Organizację i systematyzację wprowadziła właśnie sztuczna inteligencja, opierająca się na uczeniu maszynowym, przede wszystkim za pomocą technologii głębokiego uczenia i sztucznych sieci neuronowych.

Przypadki użycia AI w systemach CRM

Prognozowanie sprzedaży

Wykorzystanie AI w CRM do prognozowania sprzedaży umożliwia firmom przewidywanie przyszłych wyników na podstawie analizy historycznych danych sprzedażowych. AI stosuje modele statystyczne i uczenie maszynowe do identyfikacji wzorców i trendów, takich jak sezonowość, popyt na określone produkty, a także wpływ działań promocyjnych na sprzedaż.

Dzięki temu menedżerowie mogą lepiej planować strategie sprzedaży, zarządzać zapasami oraz optymalizować działania marketingowe, aby maksymalizować przychody.

Optymalizacja leadów

AI może znacząco poprawić proces zarządzania leadami poprzez ich automatyczne scoringowanie i kwalifikowanie. System CRM wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych z różnych źródeł, takich jak interakcje na stronie internetowej, odpowiedzi na kampanie e-mailowe, a także dane demograficzne, tak, aby ocenić prawdopodobieństwo konwersji każdego leadu.

Na tej podstawie, AI przypisuje każdemu leadowi wynik, który pomaga zespołom sprzedażowym skupić się na najbardziej obiecujących prospektach. Ponadto system może automatycznie segmentować leady na podstawie ich score’ów, umożliwiając bardziej spersonalizowane podejście.

Obsługa klienta i chatboty

Implementacja chatbotów AI transformuje obsługę klienta, oferując m.in. szybkie i efektywne rozwiązania. To wpisuje się w oczekiwania i trendy, które wskazują, że konsumenci niezwykle mocno cenią szybką, efektywną, konkretną obsługę.

Chatboty korzystają z zaawansowanych technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) do rozumienia zapytań i dostarczania odpowiedzi. Mogą one automatycznie rozwiązywać standardowe problemy, takie jak sprawdzanie statusu zamówienia, udzielanie informacji o produkcie, czy pomoc w procesie zwrotów. To zmniejsza obciążenie pracowników działu obsługi i skraca czas oczekiwania dla klientów. W przypadkach bardziej skomplikowanych problemów chatbot może przekierować zapytanie do odpowiedniego pracownika.

Jak podaje AuthorityHacker (2024):

• 52% firm telekomunikacyjnych korzysta obecnie z chatbotów AI,
• 57% firm B2B korzystało z chatbotów, aby lepiej zrozumieć swoich odbiorców,
• 75% konsumentów czuje się komfortowo, gdy chatboty wykonują rutynowe zadania związane z obsługą klienta, a tylko 33% akceptuje chatboty zarządzające złożonymi zapytaniami.

Wszystkie te przypadki użycia AI w systemach CRM pokazują, jak integracja zaawansowanych technologii może znacząco wpływać na poprawę efektywności procesów biznesowych — od sprzedaży po obsługę klienta, co ostatecznie prowadzi do wzrostu zadowolenia i zwiększenia przychodów firmy.