شرکت‌های امروزی اطلاعات کمی از مشتریانشان ندارند. برعکس، برای هر مشتری حجم زیادی داده داخل CRM ثبت می‌شود، از سابقه خرید و تماس گرفته تا ایمیل‌ها، درخواست‌های پشتیبانی و…. اما در این میان، یک سوال مهم وجود دارد و آن هم این است که صرف داشتن این اطلاعات به معنای شناخت بهتر مشتری است؟ پاسخ این سوال را با موضوع هوش مصنوعی در CRM می‌توان یافت. ترکیب هوش مصنوعی و CRM تنها به چت‌بات‎ و خودکارسازی چند کار تکراری محدود نمی‌شود. بلکه از تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی و امتیازدهی به لیدها گرفته تا پیش‌بینی فروش با هوش مصنوعی و پیشنهاد بهترین اقدام بعدی، AI می‌تواند بخش‌های مختلف فرایند فروش را تحت‌تاثیر قرار دهد. در ادامه همراه ما باشید  تا نقش هوش مصنوعی در مدیریت ارتباط با مشتری را با هم بررسی کنیم.

CRM چیست و چرا کسب‌وکارها به آن نیاز دارند؟

مدیریت ارتباط با مشتری Customer Relationship Management که به اختصار CRM نامیده می‎شود، سیستمی است که کمک می‌کند اطلاعات و تعاملات مربوط به مشتری را یکجا جمع کنید و بدانید هر مشتری چه سابقه‌ای در ارتباط با کسب‌وکار شما داشته است. این اطلاعات می‌تواند شامل مواردی مانند مشخصات مشتری، تماس‌ها، پیام‌ها، خریدهای قبلی، درخواست پشتیبانی و وضعیت هر فرصت فروش باشد. ثبت این موارد مخصوصا هنگامی که تعداد مشتری‌ها و سرنخ‌های فروش زیاد می‌شود، کمک می‌کند تا تیم‌های فروش، بازاریابی و پشتیبانی بتوانند یک تصویر نسبتا کامل از هر مشتری داشته باشند و بدانند در هر مرحله از ارتباط با مشتری چه اتفاقی افتاده است.

بیشتر بخوانید: پیش بینی و تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی

از طرف دیگر، CRM به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرایند فروش و ارتباط با مشتری را منظم‌تر کنند. مثلا می‌توان مشخص کرد کدام لید در چه مرحله‌ای از قیف فروش قرار دارد، چه کسی باید آن را پیگیری کند و چه کاری باید در ادامه انجام شود. این موضوع باعث می‌شود احتمال فراموش شدن پیگیری‌ها و یا از دست رفتن فرصت‌های فروش هم کمتر شود.

تا اینجا ما روند یک CRM سنتی را برای شما توضیح دادیم. ابزاری که بیشتر روی ثبت، سازمان‌دهی و گزارش‌گیری از داده‌ها تمرکز دارد و بخش مهمی از تحلیل و تصمیم‌گیری را همچنان بر عهده کاربر می‌گذارد. با اضافه شدن هوش مصنوعی به این ابزار، CRM هوشمند از وظیفه ثبت داده‌ها فراتر می‌رود و در تحلیل اطلاعات، پیش‌‌بینی رفتار مشتری و پیشنهاد اقدام بعدی نقش مهمی پیدا می‌کند. در واقع هنگامی که حجم داده‌های مشتری افزایش می‌یابد و کسب‌وکار به تصمیم‎گیری سریع‌تر و دقیق‌تری نیاز پیدا می‎کند، استفاده از نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری هوشمند می‌تواند یک قدم جدی‌تر از CRM سنتی باشد.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در CRM

هوش مصنوعی می‌تواند CRM را از یک ابزار صرف برای ثبت اطلاعات، به سیستمی تبدیل کند که در تحلیل و تصمیم‌گیری هم نقش داشته باشد. از شناسایی لیدهای ارزشمند و تحلیل رفتار مشتری گرفته تا پیش‌بینی فروش و خودکارسازی ارتباطات، AI می‌تواند بخش‌های مختلف CRM را هوشمندتر کند. در ادامه، مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در CRM را بررسی ‌ خواهیم کرد. 

اولویت‌بندی لیدها بر اساس احتمال خرید 

در روش‌های سنتی، لیدها معمولا بر اساس چند قانون مشخص یا نظر کارشناسان فروش امتیازدهی می‌شوند. اما در امتیازدهی پیش‌بینانه لیدها، مدل‌های یادگیری ماشین از داده‎های مشتریان و معاملات قبلی استفاده می‎کنند تا متوجه شوند چه ویژگی‎ها و رفتارهایی معمولا به خرید منجر می‌شود.  مثلا سیستم می‌تواند عواملی مثل اطلاعات جمعیت‌شناختی، رفتار مشتری، میزان تعامل با برند و سابقه فعالیت‌های قبلی را بررسی کند و برای هر لید یک امتیاز بر اساس احتمال تبدیل شدن آن به مشتری در نظر بگیرد. در نتیجه تیم فروش نیز به جای اینکه وقت خود را برای همه لیدها به یک اندازه صرف کند، روی لیدهایی تمرکز می‌کند که احتمال خرید بالاتری دارند. در واقع هر چه داده‌های بیشتری وارد سیستم شود، مدل هم می‌تواند با نتایج واقعی فروش خود را دقیق‌تر کند.

چت‌بات‌های هوشمند پشتیبانی

یکی از رایج‌ترین و شناخته‌شده‌ترین کاربردهای AI CRM، استفاده از چت‌بات‎های هوشمند است. این چت‌بات‎ها می‌توانند به صورت شبانه‎روزی به سوالات معمول مشتری‌ها پاسخ دهند. مثلا وضعیت سفارش را اعلام کنند. درباره یک محصول توضیح دهند، مشکلات ساده را راهنمایی کنند یا برای مشتری وقت ملاقات رزرو کنند.

مزیت اصلی این است که برای هر درخواست ساده لازم نیست کارشناس وارد عمل شود. سوالات ساده را همان‌جا چت‌بات پاسخ می‎دهد و برای موضوعات پیچیده نیز، چت‌بات می‌تواند مکالمه و اطلاعات اولیه مشتری را جمع‌آوری کند و درخواست را به اولین کارشناس مناسب منتقل کند. در نتیجه، هم مشتری سریع‌تر پاسخ می‌گیرد و هم تیم پشتیبانی فرصت بیشتری برای رسیدگی به مسائل پیچیده پیدا خواهد کرد.

بخش‌بندی هوشمند مشتریان

یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در مدیریت ارتباط با مشتری، بخش‌بندی مشتریان است. الگوریتم‎‌های یادگیری ماشین می‌توانند هم‌زمان اطلاعات رفتاری، تراکنش‌ها و ویژگی‌های مشتریان را بررسی کنند و افرادی را که الگوهای مشابه دارند در گروه‌های مختلف قرار دهند. البته که این گروه‌بندی‌ها ثابت نیست و اگر رفتار مشتری تغییر کرد، سیستم هم می‌تواند بخش‌بندی‌ها را به روز کند و برای هر بخش پیام، پیشنهاد و کمپین مرتبط‌تری را طراحی کند.

تحلیل احساسات مشتری

گاهی صرف اینکه بدانیم مشتری چه چیزی گفته کافی نیست، بلکه باید بدانیم او چه حسی نسبت به برند یا خدمات شرکت داشته است. فناوری تحلیل احساسات با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند متن ایمیل‌ها، تیکت‌های پشتیبانی، نظرات مشتریان و حتی اشاره‌های مربوط به برند در شبکه‌های اجتماعی را بررسی کند و مشخص کند لحن هر پیام مثبت، منفی یا خنثی بوده است.

این قابلیت برای کسب‌وکارهایی که مشتریان زیادی دارند و در کانال‌های مختلف با آن‌ها در ارتباط هستند، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. چرا که بررسی دستی حجم زیادی از بازخوردها تقریبا غیرممکن است. با این ابزار، تیم پشتیبانی می‌تواند سریع‌تر متوجه نارضایتی‌های پنهان شود و پیش از تبدیل شدن یک مشکل کوچک به یک تجربه منفی بزرگ، وارد عمل شود.

اتوماسیون بازاریابی

تصور نکنید که اتوماسیون بازاریابی با هوش مصنوعی تنها به زمان‌بندی ایمیل یا انتشار خودکار پست محدود می‌شود. سیستم‌های هوشمند می‌توانند بر اساس رفتار هر مشتری، محتوای مناسب‌تری انتخاب کنند، مسیر کمپین را تغییر دهند و حتی تشخیص دهند چه پیامی در چه زمانی و از طریق چه کانالی باید ارسال شود. مثلا اگر مشتری چند بار یک محصول را بررسی کرده اما هنوز خرید نکرده باشد، سیستم می‌تواند بر اساس رفتار او تصمیم بگیرد چه پیشنهادی برایش مناسب‌تر است.

پیش‌بینی فروش با هوش مصنوعی

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی برای مدیران فروش، پیش‌بینی درآمد و فروش آینده است. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات فروش قبلی، وضعیت معاملات، روند پیشرفت فرصت‌های فروش، رفتار کارشناسان فروش و حتی برخی سیگنال‌های بازار را در کنار هم تحلیل کنند. به این ترتیب، پیش‌بینی فروش تنها بر اساس تعداد معاملات موجود در قیف فروش انجام نمی‌شود. بلکه سیستم می‌تواند احتمال موفقیت هر معامله را نیز در نظر بگیرد و تصویر دقیق‌تری از درآمد احتمالی آینده ارائه دهد.

CRM  مجهز به قابلیت صوتی

در CRM صوتی، کارشناس فروش برای ثبت اطلاعات یا انجام برخی فعالیت‌ها لزوما نیازی به تایپ کردن و  استفاده از کیبورد ندارد. او می‌تواند با فرمان صوتی اطلاعات مشتری را دریافت کند، نتیجه یک تماس را ثبت کند، اطلاعات یک مشتری را پیدا کند یا یک وظیفه جدید ایجاد کند. این قابلیت برای کارشناسانی که دائما بین تماس‌ها یا جلسات مختلف در رفت‌وآمد هستند، کاربرد زیادی دارد. یکی از مشکلات رایج CRM این است که کارشناسان باید بعد از هر تعامل، اطلاعات را به‌صورت دستی وارد سیستم کنند، استفاده از رابط صوتی می‌تواند این اصطکاک را کاهش دهد و ثبت اطلاعات را سریع‌تر انجام دهد.

هوش مصنوعی چگونه نرخ تبدیل را افزایش می‌دهد؟

اگر بخواهیم یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از هوش مصنوعی در CRM را نام ببریم، افزایش نرخ تبدیل یکی از اولین گزینه‌هاست. اما هوش مصنوعی قرار نیست به‌تنهایی مشتری را متقاعد به خرید کند. کاری که AI  انجام می‌دهد این است که کمک می‌کند تیم فروش، مشتری درست را، در زمان درست و با پیشنهاد درست هدف گیرد.

یکی از مسیرهای اصلی، شناسایی لیدهای باکیفیت است. سیستم CRM هوشمند می‌تواند اطلاعات و رفتار لیدها را بررسی کند و بر اساس احتمال تبدیل، آن‌ها را اولویت‌بندی کند. در نتیجه، کارشناس فروش به‌جای اینکه زمانش را بین تعداد زیادی لید تقسیم کند، روی افرادی تمرکز می‌کند که نشانه‌های بیشتری از آمادگی برای خرید دارند. از طرف دیگر، تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی کمک می‌کند سیستم بفهمد هر مشتری در چه مرحله‌ای از فرایند خرید قرار دارد. مثلا ممکن است مشتری چند بار یک محصول را بررسی کرده، قیمت آن را دیده و با محتوای مرتبط تعامل داشته باشد. این رفتارها می‌توانند نشان دهند مشتری به خرید نزدیک شده و زمان مناسبی برای پیگیری است.

بیشتر بخوانید: چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها

علاوه بر این‌ها شخصی‌سازی نیز نقش مهمی در افزایش نرخ تبدیل دارد.  AI CRM می‌تواند بر اساس سابقه خرید، علایق و تعاملات قبلی، پیشنهادها و پیام‌های متناسب‌تری برای هر مشتری ایجاد کند. وقتی مشتری به‌جای یک پیام عمومی، پیشنهادی مرتبط با نیاز خودش دریافت می‌کند، احتمال اینکه با آن تعامل کند و وارد مرحله بعدی خرید شود بیشتر است.

در نهایت، افزایش فروش با هوش مصنوعی و بالا بردن نرخ تبدیل معمولا نتیجه یک قابلیت واحد نیست، بلکه از کنار هم قرار گرفتن قابلیت‌هایی مانند شناسایی لیدهای ارزشمند، شخصی‌سازی ارتباط، تشخیص زمان مناسب پیگیری، پیشنهاد اقدام بعدی و پیش‌بینی احتمال خرید حاصل می‌شود. به همین دلیل، استفاده از هوش مصنوعی در فرایند فروش می‌تواند هم نرخ تبدیل را بالا ببرد و هم باعث شود تیم فروش با منابع و زمان یکسان، نتیجه بیشتری بگیرد.

معیارهای انتخاب یک CRM مجهز به هوش مصنوعی

انتخاب یک CRM مجهز به هوش مصنوعی فقط به این بستگی ندارد که چه قابلیت‌هایی ارائه می‌دهد. اندازه کسب‌وکار، پیچیدگی فرایند فروش، آمادگی تیم و حتی میزان شخصی‌سازی موردنیاز، همگی می‌توانند روی انتخاب شما تاثیر بگذارند. در ادامه، مهم‌ترین معیارهایی را بررسی می‌کنیم که قبل از انتخاب یک CRM هوشمند باید در نظر بگیرید.

اندازه کسب‌وکار و پیچیدگی فرایند فروش

برای انتخاب یک CRM مبتنی بر هوش مصنوعی نخست باید دید کسب‌وکار چقدر بزرگ است و فرایند فروش چقدر پیچیده است. اگر تیم کوچکی دارید، محصولات محدودی ارائه می‌کنید و مسیر فروش ساده‌ای دارید، احتمالا یک CRM سنتی می‌تواند نیازهای شما را برطرف کند. اما اگر چند محصول و خدمت دارید، از کانال‌های مختلف با مشتری‌ها ارتباط می‌گیرید یا چرخه فروش طولانی و پیچیده‌ای دارید، CRM مجهز به هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها می‌تواند ارزش بیشتری ایجاد کند. زیرا AI کمک می‌کند اطلاعات و تعاملات مختلف کنار هم قرار گیرند و تیم فروش در مراحل مختلف ارتباط با مشتری، عملکرد منسجم‌تری داشته باشد.

سرعت رشد کسب‌وکار

هرچه کسب‌وکار سریع‌تر رشد کند، طبیعتا تعداد مشتری‌ها، لیدها و حجم داده‌ها نیز هم بیشتر می‌شود. در چنین شرایطی، انجام دستی کارهای اداری و مدیریت اطلاعات به‌مرور سخت‌تر می‌شود و احتمال خطا نیز افزایش می‌یابد. بنابراین اگر برنامه‌تان این است که در مدت کوتاهی تعداد مشتریان یا اعضای تیم را افزایش دهید، سیستم CRM هوشمند می‌تواند بخش زیادی از فعالیت‌های تکراری را خودکار کند. این موضوع کمک می‌کند حتی با رشد تعداد مشتری‌ها، کیفیت خدمات و سرعت تصمیم‌گیری افت نکند.

میزان سازگاری تیم با فناوری جدید

نکته مهم دیگر این است که ببینید تیم شما چقدر برای استفاده از ابزارهای جدید آمادگی دارد. CRM  سنتی معمولا ساده‌تر است و تغییر زیادی در روش فعلی کار ایجاد نمی‌کند، بنابراین پذیرش آن برای کارکنان راحت‌تر است. در مقابل، استفاده از AI CRM ممکن است نیازمند آموزش کارکنان و تغییر برخی فرایندهای کاری باشد. اگر تیم ندانند چطور از پیشنهادهای هوش مصنوعی استفاده کنند یا به خروجی‌های سیستم اعتماد نداشته باشند، حتی یک CRM پیشرفته هم نمی‌تواند ارزش واقعی خودش را ایجاد کند. بنابراین هنگام انتخاب CRM باید هزینه و زمان لازم برای آموزش و پذیرش سیستم را هم در نظر گرفت.

میزان نیاز به شخصی‌سازی

اگر یکی از اهداف اصلی کسب‌وکار شما ارائه تجربه‌ای متفاوت و متناسب با هر مشتری باشد، CRM مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند گزینه مناسب‌تری باشد. هوش مصنوعی می‌تواند رفتار، سابقه خرید، علایق و تعاملات مشتری را تحلیل کند و بر اساس آن‌ها پیشنهاد دهد چه محتوایی، چه پیشنهادی و در چه زمانی برای هر مشتری مناسب‌تر است. در مقابل، اگر مشتریان شما نیاز چندانی به تعاملات شخصی‌سازی‌شده ندارند و تجربه فعلی کسب‌وکار هم رضایت‌بخش است، ممکن است یک CRM سنتی نیز کاملا پاسخ‌گو باشد.

بودجه و بازگشت سرمایه

هزینه هم طبیعتا یکی از معیارهای مهم است. CRM سنتی معمولا در ابتدای کار هزینه کمتری دارد، اما باید هزینه نیروی انسانی، زمان صرف‌شده برای کارهای دستی و فرصت‌های از دست‌رفته را هم در بلندمدت محاسبه کرد. CRM مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است در شروع هزینه بیشتری داشته باشد، اما اگر بتواند زمان تیم فروش را آزاد کند، نرخ تبدیل را افزایش دهد، ریزش مشتری را کاهش دهد و فرایندهای دستی را کمتر کند، می‌تواند در بلندمدت بازگشت سرمایه (ROI) بیشتری ایجاد کند. بنابراین بهتر است تنها قیمت اولیه نرم‌افزار را مقایسه نکنید و ببینید هر گزینه در بلندمدت چه ارزشی برای کسب‌وکار ایجاد می‌کند.

قابلیت‌های تحلیلی

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که باید در بهترین CRM هوشمند به آن توجه کنید، قابلیت‌های تحلیلی آن است. یک CRM مجهز به هوش مصنوعی نباید تنها اطلاعات مشتری‌ها را ذخیره کند؛ باید بتواند این اطلاعات را پردازش کند و از دل آن‌ها بینش قابل استفاده برای فروش و بازاریابی بیرون بکشد. مثلا سیستم باید بتواند رفتار مشتری‌ها را در کانال‌های مختلف بررسی کند و نشان دهد کدام مشتری‌ها احتمال خرید بیشتری دارند، چه عواملی روی تصمیم خرید تاثیر گذاشته یا چه مشتری‌هایی در معرض ریزش هستند. اینجاست که تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی اهمیت پیدا می‌کند، چون سیستم می‌تواند الگوهایی را پیدا کند که در بررسی دستی حجم زیادی از داده‌ها به‌راحتی دیده نمی‌شوند.

در مراحل پیشرفته‌تر نیز علاوه بر پیش‌بینی احتمال ریزش، سیستم می‌تواند برنامه‌ای مناسب برای حفظ آن مشتری پیشنهاد دهد. در نهایت، هنگام انتخاب نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری هوشمند بهتر است بررسی کنید سیستم چه نوع داده‌هایی را تحلیل می‌کند، آیا اطلاعات کانال‌های مختلف را کنار هم قرار می‌دهد، چقدر در پیش‌بینی فروش با هوش مصنوعی و شناسایی فرصت‌ها دقت دارد و آیا تحلیل‌هایش مستقیما به فرایند فروش و بازاریابی قابل اتصال هستند یا نه.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در CRM باعث می‌شود مدیریت ارتباط با مشتری از یک فرایند صرفا ثبت و پیگیری اطلاعات، به یک فرایند هوشمند و داده‌محور تبدیل شود. وقتی هوش مصنوعی می‌تواند رفتار مشتری را تحلیل کند، لیدهای ارزشمند را تشخیص دهد، احتمال خرید و ریزش را پیش‌بینی کند و برای هر مشتری اقدام مناسب‌تری پیشنهاد دهد، تیم‌های فروش و بازاریابی هم می‌توانند تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند و فرصت‌های کمتری را از دست دهند.

در واقع، ارزش CRM مبتنی بر هوش مصنوعی تنها در خودکار کردن کارهای تکراری نیست. بخش مهم‌ترین ماجرا این است که داده‌هایی که پیش‌تر صرفا داخل CRM ذخیره می‌شدند، حالا می‌توانند به بینش و اقدام تبدیل شوند. از اتوماسیون فروش با هوش مصنوعی و شخصی‌سازی ارتباطات گرفته تا تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی و پیش‌بینی فروش با هوش مصنوعی، هرکدام از این قابلیت‌ها می‌توانند بخشی از مسیر فروش را بهینه‌تر کنند.

البته انتخاب بهترین CRM هوش مصنوعی هم نباید صرفا بر اساس تعداد قابلیت‌های AI انجام شود. اندازه کسب‌وکار، پیچیدگی فرایند فروش، کیفیت داده‌ها، آمادگی تیم، نیاز به شخصی‌سازی، امنیت و بازگشت سرمایه، همگی باید در تصمیم‌گیری در نظر گرفته شوند. در نهایت، یک CRM هوشمند زمانی واقعا ارزشمند می‌شود که هوش مصنوعی را به نیازهای واقعی کسب‌وکار وصل کند. سرانجام، استفاده از هوش مصنوعی در CRM برای افزایش درآمد، بهبود تجربه مشتری و رشد پایدار فروش، همان هدفی است که هر کسب‌وکاری باید در انتخاب و پیاده‌سازی این ابزار دنبال کند.