Kako CRM, zasnovan na veštačkoj inteligenciji, može da pomogne vašem poslovanju?

Različita CRM rešenja imaju gotovo sve kompanije sa velikim brojem korisnika. Ne želimo da pričamo o tome šta su CRM rešenja, jer imamo za cilj da vam u ovom tekstu pokažemo koju to razliku prave CRM rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji i modelima mašinskog učenja. Koliko puta vam se kao korisniku desilo da dobijete ponudu od kompanije iako ste već završili kupovinu ili odustali od iste, tačnije niste je dobili u trenutku kada ste se interesovali za neku uslugu ili proizvod? Da li ste imali ponude koje uopšte ne odgovaraju vašem profilu, npr. ponudu od banke za keš kredit, a vi imate već dovoljno novca na računu, tako da bi ponuda za štednju bila mnogo bolja ponuda za vas? Upravo zbog ovakvih situacija, svaka kompanija koja uvodi CRM ili prelazi na neko drugo rešenje, nailazi na izazove kao što su:

Nedostatak odluka u realnom vremenu

Integracija sa ostalim sistemima kompanije

Prikupljanje podataka iz svih dostupnih izvora

Nije dovoljno da CRM prati samo istorijske podatke, već je neophodno da donosi odluke u realnom vremenu, na osnovu događaja. Ukoliko se klijent pojavi na mestu od interesa (logovanje na aplikaciju, otvaranje portala, fizičko pojavljivanje itd.), potrebno je odreagovati i ponuditi klijentu proizvod / uslugu sa najvećom verovatnoćom pozitivnog ishoda. Kako bi to bilo moguće, CRM mora da bude integrisan sa svim sistemima kompanije i mora uspešno da prikuplja i obrađuje podatke sa svih dostupnih kanala na kojima se klijent nalazi.

Nekada je bilo dovoljno da CRM objedinjuje podatke o klijentima i da pomogne kompaniji da automatizuje procese. Danas je CRM daleko više od toga. Zahvaljujući veštačkoj inteligenciji i primeni naprednih modela mašinskog učenja, CRM postaje moćan prediktivni i analitički alat koji poslovanje i odnose sa klijentima podiže na novi nivo.

Količina podataka koje kompanije prikupljaju u današnje vreme je nesaglediva. Međutim, kompanije često ne koriste pun potencijal podataka koje imaju. Primena različitih analitičkih modela omogućava kompanijama da iskoriste pun potencijal resursa koje imaju. Modelima mašinskog učenja klijenti mogu da se segmentišu prema ponašanju koje ispoljavaju ka kompaniji, prilikom korišćenja različitih kanala i proizvoda kompanije. Poznavanjem segmenata u kojima se klijenti nalaze, kompanije mogu da unaprede svoj pristup ka klijentu personalizovanjem ponuda i kampanja koje šalju.

Takođe, različiti prediktivni modeli uče na osnovu prethodnog ponašanja klijenata, a zatim predviđaju mnogobrojne parametre od interesa. Na primer, koja je sledeća najbolja ponuda za klijenta (Next Best Offer), koju će vrednost klijent da donese u budućnosti (Customer Lifetime Value), da li će da postane premium klijent ili da prestane sa korišćenjem proizvoda, odnosno usluge kompanije (Churn prediction).

Na ovaj način kompanije ne samo da integrišu podatke sa svih dostupnih izvora, već dobijaju vredne zaključke, zahvaljujući primeni veštačke inteligencije, koja ukazuje na korelacije u podacima. Zahvaljujući ovim zaključcima, kompanije neguju odnos sa postojećim klijentima i povećavaju bazu lojalnih klijenata slanjem sadržaja koji je relevantan upravo za svakog od njih.

Napredni modeli mašinskog učenja su pored klijenata koji su fizička lica okrenuti i klijentima koji su privredna lica – korporacije, mala i srednja preduzeća. Prediktivni modeli pružaju mogućnost izračunavanja rizičnosti ovog tipa klijenta za budući period. Kada kompanija zna koji će klijenti postati rizični, u stanju je da pravovremeno reaguje, preduzme preventivne mere i umanji uticaj postojećeg ili potencijalnog problema na svoje poslovanje.

Korišćenjem CRM rešenja koja su zasnovana na veštačkoj inteligenciji, kompanije utiču na poboljšanje kako internih procesa, tako i odnosa prema klijentima. Ova rešenja omogućavaju sticanje prednosti kompanije na domaćem i globalnom tržištu, zahvaljujući potpunom korišćenju potencijala svojih resursa, automatizaciji procesa i reagovanju u realnom vremenu, korišćenjem najsavremenijih tehnologija.