От взаимоотношений с клиентами зависит успех бизнеса. Машинное обучение в CRM и BPM выводит способ взаимодействия с потребителями на новый уровень. В статье расскажем, чем совокупность методов поможет компании, какие задачи ML способен решать, как внедрить его в систему взаимоотношений с клиентами.
Что дает компании
Машинное обучение — это набор инструментов искусственного интеллекта, с помощью которого можно создавать нейросети и другие системы, способные к самообучению. ML (machine learning) в CRM помогает понять клиентов на более глубоком уровне, автоматизировать рутинные задачи, освободить время на более осмысленное выстраивание отношений. Оно может предсказывать дальнейшие шаги потребителей, обрабатывать повторяющиеся операции, улучшать взаимодействие с клиентами, делать точнее прогнозы продаж, позволяет руководству компании принимать взвешенные решения.
Как машинное обучение улучшает CRM
ML в CRM позволяет решать десятки задач бизнеса. Перечислим, что она умеет.
Оптимизирует процессы. Машинное обучение берет на себя рутинные операции, такие как заполнение карточек данными, определение приоритетности лидов и др., освобождая время менеджеров.
Персонализирует общение. Машинное обучение в CRM помогает понять чего хочет тот или иной человек. Индивидуальный подход во взаимоотношениях с потребителями поможет не отправлять случайные предложения скопом, а подстроить их под предпочтения каждого человека. Клиенты станут лояльными, оценят персональный подход.
Улучшает качество обслуживания. При обращении пользователя в службы поддержки, благодаря машинному обучению, CRM принимает запросы, оперативно обрабатывает их и предлагает решения в режиме реального времени. Искусственный интеллект учитывает прошлый опыт взаимодействия, предугадывает сложности, которые могут возникнуть, помогает предупредить возникновение проблем. Бизнес получает довольных клиентов, а служба поддержки не испытывает стресс.
Оптимизирует сегментацию клиентов. Машинное обучение группирует потребителей, опираясь на данные о поведении, интересах, ранее совершенных покупках. Теперь каждое сообщение будет попадать точно в цель, к нужному человеку. В итоге раздражение клиентов снижается, а вовлеченность растет.
Удерживает потребителей. Сохранение лояльных покупателей и пользователей услуг не менее важно, чем привлечение новых. И здесь искусственный интеллект помогает распознать первые сигналы недовольства либо отстранения. Предоставление персонализированного предложения до того, как потребитель задумается об уходе, спасает ситуацию.
Машинное обучение также автоматизирует процессы бизнеса, оптимизируя такие рутинные задачи, как пошаговое планирование действий, выделение приоритетных задач, предложение следующего шага команды продаж во взаимоотношениях с клиентом.
Использование ML для анализа данных
Машинное обучение успешно применяется и для анализа данных. Приведем примеры того, что ML дает бизнесу.
Прогнозирование поведения. Выявляет закономерности в действиях клиентов, истории совершенных покупок, помогает предсказать последующие шаги. Решения будут приниматься на основе данных с пониманием настроения потребителя.
Более точные прогнозы продаж. ML повышает точность прогнозирования в продажах, опираясь на тенденции, внешние переменные, исторические данные. Быстрее происходит корректировка стратегии, улучшаются общие показатели бизнеса.
Анализ настроений. Machine learning поможет определить эмоциональный тон отзывов, комментариев и сообщений клиентов. Инструмент поймет разочарование или неудовлетворенность продуктом/услугой, благодаря чему команда сможет вовремя принять меры до усугубления проблем.
Виртуальные помощники. ML позволяет программам на основе искусственного интеллекта выйти за рамки среднестатистического чат-бота. Не только отвечать на запросы потребителей в режиме реального времени, но и предоставлять персонифицированную помощь с учетом истории коммуникации. ИИ на основе машинного обучения постоянно учатся, взаимодействуют естественным способом, что позволяет высвободить операторов и менеджеров команды для решения сложных и творческих задач.
Прогнозирование. Машинное обучение, используя big data, может спрогнозировать, какие клиенты совершат повторную покупку. Прогноз делается на основе аналитики, опирающейся на предыдущее поведение. Обладая этой ценной информацией, отдел продаж может сосредоточить усилия на наиболее перспективных лидах.
Каждый человек индивидуален: со свойственными ему привычками, поведением в тех или иных ситуациях и т. д. ML способен отслеживать эти особенности и вместо универсальной маркетинговой кампании создать и предложить для отдельного клиента индивидуальную стратегию. Персональным может быть продукт и даже время звонка, отправки SMS-сообщения или электронного письма.
Использование алгоритмов машинного обучения позволяет организациям быть конкурентоспособными, быстро адаптироваться к изменениям, улучшать качество обслуживания клиентов, находить точки роста бизнеса.
Как применять machine learning в программном обеспечении CRM
Решая задачу интеграции машинного обучения в CRM, следует начать со следующих шагов:
- Настройте готовые модели machine learning под собственные нужды. Это может быть сегментация потребителей, прогнозы продаж, оценка лидов и др. Кастомизация под свои стандарты позволит получить более релевантные сведения.
- Выберите хорошо работающие инструменты в CRM и запустите ML в одной из областей, например, сегментации клиентов, а достигнув успеха, масштабируйте опыт на другие части программного обеспечения. Так вы даете команде время на адаптацию и не перегружаете бизнес.
- Проводите регулярный мониторинг работы модели машинного обучения. Отслеживайте результат, корректируйте параметры и настройки алгоритмов.
И не забывайте об обучении членов команды, чтобы сотрудники знали обо всех преимуществах программы и умели пользоваться ими. Научите людей анализировать информацию и применять результаты в работе.
Как внедрить ML в CRM
Внедрение машинного обучения в CRM потребует от руководства компании планирования. Как правило, интеграция состоит из шести шагов:
- Поставьте четкие цели бизнеса. Это поможет определить масштаб проекта, перечислить конкретные проблемы, которые применение машинного обучения должно решить.
- Подготовьте базу данных. Организуйте данные компании, обеспечив их релевантность, точность и полноту. Для этого производят интеграцию из различных источников, отсеивание дублирующей информации и др.
- Подберите инструменты. Для CRM-систем доступны десятки IT-решений, и важно выбрать те, что будут соответствовать потребностям бизнеса.
- Обучение алгоритмов. Модели AI и ML требуют обучения на объеме данных, чтобы изучить закономерности и делать прогнозы.
- Мониторинг и уточнение. Руководству компании необходимо оценить работу алгоритмов и усовершенствовать их с течением времени. Может потребоваться донастройка, корректировка параметров модели, дополнение.
- Объединение с существующими системами. Перед проведением интеграции технологий нужно оценить работу действующей CRM и выявить области, которые требуется оптимизировать, а после — выбрать полезные для бизнеса приложения.
Разработайте план адаптации пользователей. Мотивация сотрудников для принятия новых IT-инструментов поможет участникам процесса быстрее и легче адаптироваться к изменениям. Внедрение подобного плана может включать в себя обучение, стимулы для применения современных технологий.