AI и ML инструменты

Определяйте сегменты в автоматическом режиме. Используйте возможности искусственного интеллекта для поиска сегментов с неочевидными связями в данных и эффективнее направляйте свои коммуникации.

Выделяйте не только связи внутри сегментов для потенциальных продаж, а также используйте модель в сочетании с прогнозированием оттока и находите закономерности, чтобы предпринять действия и сохранить клиентов.

Экономьте время сотрудников маркетинга, продаж и клиентского сервиса для работы с группами клиентов и создавайте их в пару кликов.

Повышайте эффективность маркетинга и продаж с помощью ML-моделей BPMSoft.

ML-модель позволяет прогнозировать готовность клиента к покупке и оценивать вероятность совершения сделки на основе анализа множества факторов и исторических данных (данные о бюджете, успешность перевода лидов в продажу, активность взаимодействия и поведение клиента и других).

Благодаря фокусировке усилий на наиболее перспективных клиентах, вы сможете улучшить показатели конверсии лидов в сделки, повысить доходность бизнеса, оптимизировать затраты на привлечение клиентов.
Обновление прогнозов может быть настроено в автоматическом режиме без необходимости отдельной настройки бизнес-процессов.

Увеличивайте продажи продуктов и услуг путем персонализации коммерческих предложений, подготовленных на основе анализа потребительских предпочтений.

Алгоритмы машинного обучения анализируют многочисленные факторы: история покупок клиентов, данные поисковых запросов в Сети, демографические и гендерные характеристики и многие другие. В результате формируются прогнозы привлекательности продуктов и услуг как группам клиентов, так и отдельным покупателям.

Заблаговременно выявляйте риски отказа клиентов от ваших продуктов или услуг и своевременно предпринимайте меры по их удержанию.

ML-модель ранжирует клиентскую базу на основе десятков признаков (период активности и история взаимодействия, оборот и история платежей, географические и демографические характеристики и т.д.), присваивая каждому клиенту определенную степень риска его оттока. На основе предсказаний модели вы можете сформировать отдельные клиентские сегменты и запустить маркетинговую кампанию по удержанию клиентов с целевыми предложением.

ML-модель способствует формированию лояльной клиентской базы и увеличению жизненного цикла клиентов (LTV), позволяет снизить затраты на удержание действующих клиентов.

Повышайте качество продаж и клиентского сервиса. ML-модель анализирует весь массив обращений клиентов, выявляет схожие по тематикам и содержанию запросы, назначает группы ответственных и определяет приоритеты.

Алгоритмы обучаются на наборе данных, содержащем различные признаки обращений (например, тему, тип обращения, контекст и описание проблемы). Дополнительно информация собирается из любых доступных источников, например, из CRM и ITSM-систем, чат-ботов, социальных сетей.

Автоматизация процессов работы с обращениями с применением опыта решения однотипных задач позволяет значительно сократить время на их решение, повысить скорость продаж и качество обслуживания, оптимизировать использование ресурсов компании.

Выделяйте главные мысли и экономьте время на чтении многостраничной переписки.

ML-модель позволяет автоматически генерировать краткие аннотации к перепискам с клиентами и сотрудниками. Модуль позволяет извлечь ключевые идеи и формулировки из сообщений, а также определить их тональность (эмоциональную окраску текстов): позитивную, негативную или нейтральную. Это упрощает работу с большим объемом информации и позволяет оперативно выявить ключевые запросы пользователей, а также оценить общий уровень удовлетворенности аудитории.

ИИ-ассистент «Софья» – это генеративная языковая модель, в целях безопасности изолированная от внешних сервисов, которая дает ответы на вопросы пользователей и избавляет от ручного поиска информации.

ИИ-ассистент «Софья» может отвечать на вопросы из корпоративной базы знаний, консультировать клиентов и сотрудников по инструкциям, регламентам и приводить ссылки на соответствующие статьи, откуда берется информация для ответа.

Теперь пользователи могут самостоятельно находить ответы, что в значительной степени снижает нагрузку на службы технической поддержки, избавляя их от необходимости отвечать на типовые, часто повторяющиеся запросы.