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...
