CRM, a Sztuczna Inteligencja (Artificial Inteligence)
Sztuczna Inteligencja wokół nas
Do niedawna jeszcze plany wykorzystania Sztucznej Inteligencji (Artificial Inteligence) w biznesie traktowane były bardziej w kategorii StarTrek niż realnych możliwości. Obecnie jednak, większość dużych graczy takich jak Salesforce, Oracle, czy Microsoft wyposaża swoje rozwiązania CRM w moduły pracujące w oparciu o sztuczną inteligencję.
Coraz częściej traktujemy algorytmy odtwarzające reakcje ludzkiego umysłu, jako funkcjonalność stanowiącą naturalny element narzędzi biznesowych, ale i nie tylko. Przykładem może być Google i autouzupełnienia – podpowiedzi kontekstowe pojawiające się w oknie wyszukiwarki wówczas, gdy rozpoczynamy poszukiwanie jakiejkolwiek informacji. Amazon rekomenduje produkty w oparciu o Machine Learning. Producenci samochodów wyposażają kolejne modele w układy analizujące sytuację nie tylko wokół pojazdu, ale też reagujące na informacje o ruchu i rekomendujące optymalną drogę. Sztuczna inteligencja staje się, więc codziennością i standardem.
Weszła do naszych domów w sposób naturalny, jako kolejny krok w rozwoju przedmiotów powszechnego użytku. W przypadku biznesu jednak, Artificial Inteligence wydaje się być koncepcją silniejszą niż jakakolwiek wcześniejsza zmiana technologii.
No dobrze, ale co tak naprawdę możemy wyciągnąć z tej całej sztucznej inteligencji dla naszej firmy?
Po pierwsze, drugie i trzecie skuteczność. Wykorzystajmy algorytmy AI do rozbudowy systemów wspomagających sprzedaż, marketing i obsługę klienta o modele predykcyjne. Z jednej strony otrzymamy możliwość sprawnego planowania w dłuższym i krótszym terminie, z drugiej natomiast nie mniej sprawne zarządzanie taktykami w czasie rzeczywistym. Ciekawe? Z pewnością szczególnie, jeśli operujemy w sieci. Jeśli zaś (częściowo) poza nią, a nasze aktywności biznesowe opieramy o przedstawicieli, CRM ze sztuczną inteligencją podpowie nam, kiedy nasz klient przejawiał będzie największą skłonność do konwersji. Może również analizując cechy osobowościowe i szereg innych wydawałoby się niepowiązanych ze sobą czynników podpowiedzieć, kto z przedstawicieli powinien danego klienta odwiedzić.
Po czwarte organizacja. Planowanie i organizacja wszelakiego typu wydarzeń biznesowych, a także określanie priorytetów dla zespołów i ich członków.
Po piąte aktywność. Umiejętność szybkiego analizowania, wnioskowania i przewidywania zdarzeń w obszarach obsługi klienta może być elementem budującym (przynajmniej na razie) naszą unikalną propozycję. Wdrożony odpowiednio mechanizm predykcji i zapobiegania problemom wyeliminuje w założeniu przyczyny potencjalnych zagrożeń, będzie również aktywnie analizował bieżącą sytuację w procesach obsługi zgłaszając prewencyjnie zaobserwowane odstępstwa od standardów.
Kilka słów od komercji
Bardzo niedawno IDC popełnił ciekawe opracowanie mówiące o tym, jak kształtuje się obecnie stosunek biznesu do Artificial Inteligence oraz jak sytuacja wyglądać ma w ciągu kolejnych pięciu lat. Co prawda artykuł pisany jest na zamówienie Salesforce.com, wydaje się jednak, że autorzy starali się potraktować sprawę w miarę uniwersalnie. Przewidują chociażby, że w kontekście CRM, sztuczna inteligencja będzie miała duży wpływ na:
- Przyspieszenie cykli sprzedażowych
- Poprawę poziomu generowania i kwalifikacji lead’ów
- Wzrost przychodów wynikających z optymalizacji działań marketingowych
- Optymalizację cenników usług/produktów
- Przyspieszenie rozwiązywania problemów zgłaszanych przez klientów
- Wsparcie przy budowie kampanii branding’owych
- Oszczędności w ramach call center przy jednoczesnym wzroście resolution rate
- Oszczędności przy rekrutacji pracowników
- Optymalizację procesów logistycznych
- Zapobieganie i wykrywanie oszustw.
Może nie jest to do końca odkrywcze, a i listę śmiało bylibyśmy w stanie wydłużyć o kolejne kilkanaście pozycji. Nie mniej jednak informacje na temat kierunków zainteresowania specyficznymi obszarami Artificial Inteligence w biznesie są interesujące.
W tym miejscu przepraszam za umieszczenie tabelek w języku angielskim, ale uznałem, że nie wszystkie tłumaczenia w języku polskim oddają właściwie charakter poszczególnych zagadnień.
| What type of AI are you planning to use or exploring? | All Respondents (%) | AI Adopters (%) |
| Cognitive/AI system platforms | 25 | 29 |
| Machine learning | 28 | 34 |
| AI-based data preparation and enrichment tools | 35 | 48 |
| Machine vision/image recognition | 26 | 31 |
| Voice/speech recognition | 30 | 41 |
| Text analysis and natural language processing | 27 | 34 |
| Bots and virtual digital assistance solutions | 21 | 32 |
| Social media pattern analysis, sentiment analysis | 33 | 35 |
| Advanced numerical analysis (e.g., IoT streaming, machine logs) | 31 | 41 |
| Supporting technologies: ontologies, knowledge base curation, dialog management, Q&A processing, and so forth | 38 | 40 |
| Which categories of CRM activity do you think AI could benefit the most? | AI Adopters (%) |
| Corporate marketing, branding, advertising | 39 |
| Product or service marketing | 39 |
| Marketing operations/field marketing | 39 |
| Customer support | 43 |
| Digital commerce | 40 |
| Customer analytics | 38 |
| Customer influenced product or service design | 40 |
| Product or service pricing, finance | 38 |
| Customer billing, inventory, logistics, and fulfilment support | 41 |
| Partner management | 41 |
Artykuł uaktualniony 3 lata
