Hoće li upravljanje kupcima postati jednostavnije s dolaskom umjetne inteligencije?

Hoće li upravljanje kupcima postati jednostavnije s dolaskom umjetne inteligencije?

Foto: DepositPhotos

Korisničko iskustvo je u samom centru digitalne transformacije, što znači da je upravljanje odnosima s korisnicima (CRM - customer relationship management) u centru kad se radi o samom upravljanju iskustvima korisnika, potrošača, klijenata... Ipak, tako nešto još uvijek kao da u organizacijama nije potpuno shvaćeno pa se za CRM ne izdvaja dovoljno resursa, u smislu novca, vremena, edukacije...

Ali, s obzirom da su umjetna inteligencija i strojno učenje sve napredniji, CRM se podiže na višu razinu zahvaljujući mogućnostima koje su pred organizacijama. Dakle, moguće je naučiti o korisnicima više nego ikad prije, što znači da im se može pristupiti na više načina, na bolji način, konkretniji, isplativiji...

No, prednosti "suradnje" umjetne inteligencije i strojnog učenja s CRM treba prepoznati, a njih ima nekoliko. U nastavku teksta nabrojat ćemo one najznačanije.

1. Štedi vrijeme

Ono na što se osobe koje rade u CRM području najčešće žale jest vrijeme koje troše na unos i obradu podataka. Riječ je o 46,5 posto, više no što ih se žali na preskupe softverske CRM alate (30 posto) ili dugotrajan proces učenja (28 posto) ili samu težinu konfiguracije softvera (15 posto). Dakle, uz AI se to sve može promijeniti na bolje i to je shvatio Salesforce implementacijom Einstein Searcha za prodaju i usluge pa smanjio za 50 do 80 posto potrebu trošenja vremena na klikanje i pokretanje stranica. Tko prije uskoči "na vlak", uštedjet će vrijeme, a samim time i novac.

2. Prepoznavanje korisnika

Dakle, svakog dana potrebno je pratiti ponašanje korisnika kako bi CRM segment bio na najvišoj mogućoj razini. Nije to lako, čak se i Google muči pronaći načine kako uspjeti u tom naumu, a stoji iza najmoćnije tražilice. Primjerice, Oracle sa svojim Digital Assistantom for CRM to uspijeva pa je uz njega moguće pronaći što se traži korištenjem govora kao svakog dana, bez potrebe nabrajanja ključnih riječi kao s Googleom. To je smjer, pojednostaviti iskustvo. Tražilice su samo primjer, tako nešto potrebno je na svim područjima i AI to donosi.

3. Personalizacija

Uz bolje prepoznavanje potreba korisnika, automatski je moguća personalizacija. A kad dođe do tog dijela, korisnici će se rado vraćati ponovno. Tako nešto donosi profit od prodaje i štedi vrijeme, što donos dodatni profit.

4. Predviđanje

Kad su korisnici prepoznati, odnosno, kad su prepoznate njihove navike te kad se uspjelo dostići razinu personalizacije koja ih vraća proizvodu, na redu je predviđanje njihova ponašanja. Samim time, može se odrediti unaprijed podosta detalja bitnh za poslovanje. A to od čovjeka daleko bolje radi umjetna inteligencija...

Još iz kategorije

Život poslije izolacije: Uredski poslovi više neće biti isti

Život poslije izolacije: Uredski poslovi više neće biti isti

27.05.2020. komentiraj

Pandemija koronavirusa zatvorila je u jednom trenutku više od polovice stanovništva u njihove domove pa samim time i primorala organizacije da zaposlenima omogući rad od kuće.

5G uređaji stižu, no ima li za njih mreža?

5G uređaji stižu, no ima li za njih mreža?

25.05.2020. komentiraj

Koronavirus se pokazao opasnijim no što se isprva mislilo i dočekao cijeli svijet na “krivoj nozi” te doslovno zatvorio kompletne države. A među njima su tri iznimno moćne kad se radi o mobilnim mrežama pete generacije (5G) - Kina, Južna Koreja i Sjedinjene Američke Države.

Big Data - veliki utjecaj za malo i srednje poduzetništvo

Big Data - veliki utjecaj za malo i srednje poduzetništvo

22.05.2020. komentiraj

Nisu samo veliki igrači ti koji mogu imati koristi od naizgled beskrajnog Big Data potencijala. Male i srednje tvrtke trebale bi biti jednako svjesne snage svojih podataka. Međutim, u praksi veliki broj malih i srednjih tvrtki uopće ne koristi svoje podatke. Profesor Axel Polleres, akademski direktor sekcije Professional MBA Digital Transformation & Data Science na WU Executive Academy, predstavio je kako male i srednje tvrtke mogu koristiti Big Data u svoju korist čak i bez velikog proračuna i posebnog odjela.