July 26, 2023

Искусственный интеллект в CRM системах

Искусственный интеллект (ИИ) оказывает значительное влияние на пользовательские CRM-системы. Компании используют инструменты на базе ИИ, чтобы лучше понимать своих клиентов, прогнозировать результаты и даже автоматизировать определенные рабочие процессы. CRM на базе ИИ предлагает множество возможностей и становится необходимым условием сохранения лидерства на рынке.

Поговорим о преимуществах использования ИИ в CRM?

Прежде чем мы рассмотрим конкретные инструменты и их возможности, давайте подробнее рассмотрим преимущества ИИ для CRM. Технология искусственного интеллекта может предложить компаниям ряд преимуществ:

Оптимизация рабочих процессов: инструменты на основе ИИ могут автоматизировать повторяющиеся задачи и оптимизировать рабочие процессы, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах, требующих человеческого опыта.
Более глубокое понимание поведения клиентов: анализируя данные и распознавая закономерности, компании принимают более обоснованные решения в области маркетинга и продаж. Благодаря инструментам и платформам на основе ИИ компании оптимизируют свои стратегии, чтобы лучше удовлетворять потребности клиентов и достигать максимального успеха.
Экономия затрат: ИИ коренным образом изменил работу компаний, автоматизировав утомительные задачи, повысив эффективность и, в конечном итоге, уменьшив расходы. Например, голосовые помощники и чат-боты с искусственным интеллектом могут сократить штат службы поддержки клиентов и оптимизировать процессы.
Предиктивная аналитика: удивительный инструмент, который компании используют, чтобы лучше понять своих клиентов. С помощью ИИ компании прогнозируют поведение клиентов и предлагают потребителям новые возможности.

Тенденции CRM

Искусственный интеллект и технология No-code

No-code и искусственный интеллект — тенденции в CRM, которые революционизируют область. Компании все чаще обращаются к этим решениям для автоматизации и персонализации взаимодействия с клиентами, поскольку они предлагают эффективный и мощный способ достижения желаемых результатов.

Salesforce первыми осознали ценность ИИ + технологии No-code для своей CRM, представив платформу ИИ под названием Einstein. Однако, для ее эффективного использования требуется значительный технический опыт — это может стать препятствием для многих компаний, особенно небольших, у которых может не быть ресурсов для найма специализированных специалистов по ИИ. Кроме того, может быть сложно интегрировать Einstein с другими инструментами и платформами для тех, кто использует различные программные решения. Также, многие пользователи утверждают, что он предлагает ограниченные возможности настройки, которых может быть недостаточно для предприятий со сложными рабочими процессами и уникальными потребностями.

HubSpot напротив применил другой подход, подчеркнув важность No-code инструментов, интуитивно понятных интерфейсов и легкой интеграции. Решения HubSpot на основе искусственного интеллекта доступны и просты в использовании, не требуют навыков программирования.

HubSpot также инвестирует в разработку новых технологий искусственного интеллекта. Например, компания недавно инвестировала в Jasper, проект, которая использует ИИ для написания блогов, постов в социальных сетях, копий веб-сайтов и многого другого.

В будущем значение ИИ + технологии No-code будет только возрастать. По мере того, как компании продолжают искать новые способы персонализации взаимодействия с клиентами и оптимизации рабочих процессов, решения на основе ИИ, не требующие обширных технических знаний, будут становиться все более привлекательными и способствовать развитию CRM будущего.

Примеры использования ИИ в CRM

Как ведущий поставщик CRM, HubSpot одним из первых начал внедрять ИИ в свою платформу. В этом разделе я рассмотрю некоторые из ключевых вариантов использования ИИ в HubSpot CRM и преимущества, которые они могут принести компаниям любого размера.

Парсинг содержимого электронной почты в CRM

Анализ содержимого электронной почты в CRM с использованием ИИ может быть очень полезным инструментом для компаний, стремящихся автоматизировать свои процессы продаж и маркетинга. По сути, цель этого процесса — извлечь соответствующую информацию из входящих электронных писем и использовать ее для обновления системы CRM.

Проблема заключается в том, что разработка решения на основе ИИ, которое может точно идентифицировать и извлекать важную информацию из электронных писем, является сложным процессом. Он должен быть не только достаточно гибким, чтобы поддерживать широкий спектр форматов и структур электронной почты, но также должен легко интегрироваться в существующие системы CRM.

Для достижения этой цели требуется сочетание NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка), машинного обучения и технологий интеграции данных. Только тогда система может быть точной, актуальной и доступной для отделов продаж и маркетинга.

Вот несколько шагов, необходимых для анализа содержимого электронной почты в CRM с использованием ИИ:

Предварительная обработка: первый шаг — предварительная обработка входящих писем. Она включает в себя удаление любой ненужной информации, такой как подписи электронной почты, нижние колонтитулы электронной почты и любую другую постороннюю информацию, которая не имеет отношения к CRM.
Извлечение текста. Следующим шагом будет извлечение соответствующего текста из электронного письма. Он включает в себя тему электронного письма, тело и любые вложения, которые могут содержать важную информацию.
Извлечение информации: после извлечения текста следующим шагом будет использование методов NLP. Они включают в себя идентификацию отправителя, получателя, дату и любую другую ключевую информацию, имеющую отношение к CRM.
Интеграция данных: извлеченная информация затем интегрируется в систему CRM. Сюда входит создание новой записи контакта или обновление существующей записи новой информацией.
Машинное обучение: со временем система ИИ может учиться на предыдущих результатах анализа электронной почты и повышать точность определения и извлечения релевантной информации.

Для многих компаний и инвесторов парсинг электронной почты с помощью ИИ и интеграция с CRM становятся все более привлекательными для инвестиций. Salesforce Ventures, Insight Partners и Accel — лишь некоторые из известных инвесторов в этой области, все из которых поддержали ряд стартапов на базе ИИ.

HubSpot предлагает расширение для анализа содержимого электронной почты как часть своей CRM-системы. Эта функция позволяет пользователям автоматически собирать контактную информацию и другие соответствующие данные из входящих электронных писем, а затем обновлять базу данных CRM.

Понятно, что существует большой интерес к использованию ИИ для автоматизации процесса анализа содержимого электронной почты в системах CRM, и эта тенденция, похоже, сохранится.

Чат-боты и виртуальные помощники

При внедрении чат-ботов и виртуальных помощников следует учитывать несколько факторов. Например, необходимо гарантировать точность и эффективность коммуникации, а также конфиденциальность и безопасность данных. Кроме того, важно интегрировать технологию с текущими бизнес-процессами и технологиями. И последнее, но не менее важное: для успешного внедрения необходимо поддерживать положительный пользовательский опыт и доверие пользователей к технологии.

В связи с растущим спросом на персонализированное и немедленное обслуживание клиентов чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта становятся все более распространенными в различных отраслях.

Автоматизированные рабочие процессы

Компании обращаются к автоматизированным рабочим процессам и цепочкам в CRM, чтобы оптимизировать свои продажи и маркетинговые операции.

Рабочие процессы в контексте ИИ относятся к автоматизированным процессам, в которых используются технологии ИИ, такие как машинное обучение и обработка естественного языка, для оптимизации и улучшения бизнес-операций.
Рабочие процессы на основе ИИ могут:

автоматизировать повторяющиеся или выполняемые вручную задачи;
уменьшить количество ошибок;
повысить эффективность.

Рабочие процессы на основе ИИ могут использовать прошлые взаимодействия и данные, чтобы учиться и делать прогнозы или рекомендации. Используя эти знания, можно создать еще более мощную и эффективную систему для более точных результатов.

Реализация рабочих процессов с помощью ИИ сопряжена со своими проблемами. Интеграция технологии искусственного интеллекта в существующие бизнес-процессы и технологии, обеспечение безопасности и конфиденциальности данных, а также работа с сотрудниками, которые могут сопротивляться автоматизации, — все это факторы, которые необходимо учитывать. Это непростая задача, но если все сделано правильно, потенциальные награды велики.
Многие компании используют ИИ в своих рабочих процессах:

Microsoft предоставляет Power Automate, который помогает людям связывать свои любимые приложения и службы;
IBM создала Watson, платформу для создания чат-ботов и виртуальных помощников для обслуживания клиентов;
У Salesforce есть Einstein, который использует машинное обучение CRM для автоматизации оценки потенциальных клиентов и определения приоритетов;
Amazon предлагает SageMaker, который помогает компаниям с легкостью создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения;
AIssistify для HubSpot раскрывает возможности ИИ в рабочих процессах и чатах с помощью действий на основе OpenAI/GPT-4.

Если вы используете обычный запрос, то в итоге получите типовой ответ, мало чем отличающийся от шаблона типичного электронного письма:
Написать приветственное сообщение клиенту [Имя], [Фамилия], [Название компании].
Для достижения наилучшего результата важно предоставить как можно больше подробной информации
в запросе:
Выступите в роли менеджера по продажам компании Biglytics, SaaS-сервиса бизнес-аналитики, который помогает корпоративным клиентам анализировать данные, сравнивать их с данными более чем двадцати отраслей и получать действенные выводы. На наш сайт поступила заявка от:
Имя: [Фамилия] Фамилия: [Имя] Название должности: [Название должности] Название компании: [Название компании] Описание компании: [Company.Description] Веб-сайт компании: [Company.domain] URL linkedin компании: [Company.LinkedinURL] Запрос: [Contact.CommentFormField] Определи какими могут быть 3 ключевые проблемы этого человека на его должности.
Напиши письмо, поблагодарив за запрос, объясни, как мы можем решить его 3 проблемы, и предложи запланировать встречу, указав ссылку на календарь.

Используйте любые пользовательские подсказки внутри рабочих процессов HubSpot. Модели OpenAI отлично работают с такими задачами, как подведение итогов, форматирование данных, перевод и составление электронных писем, отвечающих на запросы клиентов (отправка форм или тикетов).

На мой взгляд, в контексте ИИ в CRM все большее значение приобретают рабочие процессы и чаты. Эти подходы предполагают определение последовательности действий или шагов, которые система ИИ может предпринять в ответ на определенную ситуацию или входные данные.

Во-первых, они помогают снизить вероятность ошибок или «галлюцинаций», поскольку предоставляют системе ИИ четкую структурированную схему действий.

Во-вторых, эти инструменты позволяют определить ряд действий, которые должна предпринять система искусственного интеллекта, что приводит к более сложному взаимодействию с клиентами и более персонализированному опыту.

Я часто слышу от наших клиентов, что проведение исходящих кампаний может отнимать много времени. Менеджеры по продажам должны персонализировать каждое сообщение, что может занимать значительную часть их и без того напряженного рабочего дня. Использование инструментов ИИ для персонализации позволяет сэкономить до 80% времени на подготовку кампаний, что является огромным облегчением для отделов продаж.

Еще лучше то, что ИИ может определять проблемы, с которыми сталкиваются конкретные должности/роли в различных отраслях/компаниях. Автоматизировав процесс персонализации, можно написать высокоперсонализированное письмо, которое уже на 90% лучше большинства исходящих писем.

ИИ-ассистент подготовит черновик. Все, что нужно сделать менеджеру по продажам, — это внести необходимые коррективы и отправить письмо.

Предиктивный скоринг лидов

Предиктивный скоринг лидов с использованием ИИ — это процесс, в котором алгоритмы машинного обучения анализируют данные о клиентах и прогнозируют вероятность того, что лид станет клиентом. Этот процесс включает в себя присвоение оценки каждому лиду на основе его индивидуальных характеристик, таких как демографические данные, поведение на сайте и активность в социальных сетях. Чем выше балл, тем выше вероятность того, что потенциальный клиент станет клиентом.
Есть несколько проблем, которые необходимо учитывать:

Качество данных: для предиктивного лид-скоринга необходимы точные данные о клиентах, однако компании часто сталкиваются с трудностями при сборе и ведении таких записей.
Точность алгоритма: это обязательное условие для любого бизнеса. Чтобы убедиться в том, что алгоритмы дают максимальную отдачу, может потребоваться их периодическая настройка. Это позволит добиться наилучших результатов.
Интеграция с CRM: процесс может быть сложным, но он необходим для того, чтобы все лиды были правильно оценены и отслежены.
Стоимость: инвестиции в систему скоринга лидов на основе искусственного интеллекта могут быть дорогостоящими, но зачастую они необходимы для обеспечения максимальной эффективности и точности.

Прогностическая оценка лидов на основе искусственного интеллекта — популярный инструмент, используемый многими компаниями для лучшего понимания своих клиентов. Такие платформы, как Salesforce Einstein, HubSpot, Marketo, Zoho CRM и LeadSquared, предлагают функции предиктивного скоринга, позволяющие компаниям анализировать данные о клиентах, оценивать лиды, определять приоритеты и генерировать больше лидов.

Клиенты сообщают о положительном опыте использования инструментов и платформ с искусственным интеллектом для скоринга лидов, отмечая повышение квалификации лидов, увеличение производительности продаж и рентабельности маркетинга. Несмотря на преимущества, некоторые из них отмечают, что эти платформы могут быть достаточно сложными и требуют большой отдачи, чтобы использовать их по максимуму. Кроме того, точность предиктивных моделей скоринга лидов может варьироваться в зависимости от данных, используемых при их обучении, и бизнес-контекста, к которому они применяются.

По моим наблюдениям, мы не сталкивались с практическим применением предиктивной аналитики на средних и малых предприятиях. По всей видимости, такие возможности более реальны в крупных транснациональных организациях, обладающих массивными массивами данных, содержащими миллионы записей.

Подведем итоги

Машинное обучение и искусственный интеллект приобретают все большее значение в области CRM. Использование таких технологий ИИ, как обработка естественного языка, предиктивная аналитика и чат-боты, меняет подход компаний к взаимодействию с клиентами.

Интеграция искусственного интеллекта скорее всего останется ключевым фактором в отрасли CRM в ближайшие годы. Хотя различные CRM-системы могут обладать уникальными характеристиками и функциональными возможностями, использование технологий искусственного интеллекта может помочь компаниям любого размера и отрасли оптимизировать свою деятельность.

Я ожидаю, что ИИ станет более похожим на человека, обеспечивая более естественное и увлекательное взаимодействие с клиентами. Чат-боты также станут более распространенными, а системы ИИ смогут обрабатывать более сложные взаимодействия, обеспечивая персонализированное обслуживание. Кроме того, генеративный ИИ изменит систему обслуживания клиентов, создавая новый контент на основе заданных данных и предоставляя полностью адаптированные рекомендации, что особенно полезно для обработки сложных запросов.

Однако, по мере распространения систем искусственного интеллекта в CRM качество данных будет играть решающую роль, поэтому важно обеспечить точность и полноту данных, используемых для обучения этих систем. Прозрачность и этика также имеют большое значение, поэтому необходимо обеспечить прозрачность использования ИИ и соответствие этическим нормам.

Поскольку компании продолжают использовать эти технологии для получения конкурентных преимуществ, очевидно, что ИИ будет продолжать трансформировать наши подходы к работе с клиентами и бизнес-операциям в целом.