مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) از گذشته تا به امروز عنصری کلیدی در استراتژی‌های تجاری موفق بوده و شامل مدیریت منظم تعاملات یک سازمان با مشتریان فعلی و آینده می‌شود. در سال‌های اخیر، ادغام هوش مصنوعی (AI) در سیستم‌های CRM، دریچه‌ای تازه به سوی امکانات جدید گشوده و نحوه درک، تعامل و حفظ پایگاه مشتریان را در کسبوکارها متحول کرده است. در این مقاله به بررسی عمیق تاثیر هوش مصنوعی بر CRM می‌پردازیم و نگاهی به آینده این رابطه پویا می‌کنیم.
تلفیق هوش مصنوعی و CRM
در گذشته، سیستم‌های CRM بر پایه استفاده از داده‌ها برای مدیریت تعاملات با مشتری، ارتقای روابط و افزایش فروش بنا شده بود. با این حال، حجم عظیم و پیچیدگی داده‌ها در عصر دیجیتال، چالش‌های جدیدی را به وجود آورده که از توانایی روش‌های سنتی فراتر است. هوش مصنوعی یک تغییردهنده بازی برای مشاغل در هر اندازه است. امروزه، کسبوکارها گزینه‌های زیادی برای ساده‌سازی عملیات خود دارند. آنها می‌توانند از هوش مصنوعی (AI) برای افزایش رضایت مشتری استفاده کنند. در عین حال، هوش مصنوعی به آنها کمک می‌کند تا رقبای خود را شکست دهند.
از مزایای تلفیق هوش مصنوعی در CRM می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- افزایش کارایی و بهره‌وری
- بهبود تجربه مشتری
- افزایش نرخ تبدیل و حفظ مشتری
- کسب اطلاعات دقیق‌تر از بازار
- تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
قدرت هوش مصنوعی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های مشتری
تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered customer data analytics) فراتر از نمودارها و گزارش‌های سنتی عمل می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌تواند مجموعه داده‌های عظیم را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند و بینش‌های عمیقی را در مورد رفتار، ترجیحات و روندهای مشتری به دست آورد. این امر به کسبوکارها قدرت می‌دهد تا با اتکا به اطلاعات دقیق و به‌روز تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، که در نهایت منجر به افزایش کارایی، سودآوری و رضایت مشتری می‌شود.
کاربردهای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی:
- نظارت بر رسانه‌های اجتماعی: هوش مصنوعی می‌تواند احساسات، ترجیحات و نظرات مشتریان را در مورد برند شما از طریق تجزیه و تحلیل مکالمات در رسانه‌های اجتماعی ردیابی کند. این اطلاعات برای درک بهتر برند شما توسط مشتریان و ایجاد استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتر بسیار کاربردی است.
- ردیابی وبسایت و برنامه: نحوه تعامل کاربران با وبسایت یا برنامه شما قابلیت ردیابی با هوش مصنوعی را دارد و داده‌هایی در مورد نقاط قوت و ضعف، نقاط ورود و خروج، علایق و رفتار کلی کاربر را ارائه می‌دهد. این اطلاعات برای بهبود تجربه کاربری و افزایش نرخ تبدیل مفید است. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان محصولات یا خدماتی را که مناسب هر مشتری است را به این افراد توصیه کرد. همین موضوع منجر به افزایش فروش و رضایت مشتری می‌شود.
- تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان: هوش مصنوعی می‌تواند نظرات مشتریان را از طریق بررسی‌ها، نظرسنجی‌ها و تعاملات خدمات مشتری جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کند. این اطلاعات برای شناسایی زمینه‌های نارضایتی، اولویت‌بندی نیازهای مشتری و بهبود محصولات و خدمات شما مفید است. برای مثال با اتصال دستگاه ویپ به نرم افزار CRM می‌توان اطلاعات یکپارچه‌ای از مشتریان به دست آورد و به صورت مستقیم به مسئولین مربوطه متصل کرد.
بهبود بخش بندی و هدف گذاری مشتریان
با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری با هوش مصنوعی، می‌توانید پایگاه مشتریان خود را به طور موثرتری تقسیم‌بندی کنید. این شما را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده‌ای را برای هدف قرار دادن گروه‌های خاص ایجاد کنید.
- تقسیم بندی رفتاری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های رفتار مشتری را برای شناسایی الگوها تجزیه و تحلیل کنند. می‌تواند مشتریان را بر اساس رفتار خرید، ترجیحات و سطح تعامل آنها تقسیم بندی کند. در نتیجه، کسبوکارها با کمپین‌های بازاریابی هدفمند متناسب با نیازها و علایق منحصربه‌فرد هر بخش مشتریان خود را مورد هدف قرار دهند.
- تقسیم‌بندی پیش‌بینی کننده: مدل‌های هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رفتار مشتریان آینده استفاده می‌کنند. به علاوه، می‌توانید آنها را بر اساس تعامل، ریزش و تبدیل آنها دسته‌بندی کنید. بنابراین طراحی استراتژی‌های حفظ فعال و تخصیص کارآمد منابع برای کسبوکارها آسان خواهد بود.
- شناسایی پرسونا: شما می‌توانید داده‌های مشتری را با هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل کنید تا پرسونای خریدار دقیق، ایجاد کنید. این کمک می‌کند تا کهن الگوهای مشتری را بر اساس رفتار، جمعیت شناسی، ترجیحات و علایق به دست آورید.
به دست آوردن پرسونا به شما کمک می‌کند مخاطبان هدف خود را بهتر بشناسید و پیام‌های بازاریابی‌کسب‌وکار خود را برای این افراد شخصی‌سازی کنید.
پیش‌بینی رفتار و ترجیحات مشتری
در دنیای امروز، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به ابزاری ضروری برای کسبوکارها تبدیل شده است. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانید گامی فراتر از درک ساده‌ی مشتریان خود برداشته و رفتار، نیازها و ترجیحات آتی آنها را پیش‌بینی کنید. این امر به شما امکان می‌دهد تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌ای را ارائه دهید که منجر به افزایش رضایت، وفاداری و در نهایت، رشد سود می‌شود.
- توصیه‌های محصول: هوش مصنوعی می‌تواند سابقه مرور، ترجیحات و سابقه خرید مشتریان را تجزیه و تحلیل کنند تا توصیه‌های محصولی به‌صورت شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. این توصیه‌ها را می‌توان در ایمیل‌ها، وب‌سایت‌ها یا از طریق تبلیغات هدفمند به نمایش گذاشت. با استفاده از این روش، احتمال رضایت و تبدیل مشتریان به طور قابل‌توجهی افزایش می‌یابد.
- پیش‌بینی ریزش مشتری: مدل‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و الگوهای تاریخی می‌توانند احتمال ترک مشتری را پیش‌بینی کنند. این امر به کسبوکارها امکان می‌دهد تا با استراتژی‌های حفظ هدفمند به‌طور فعال عمل کنند. برنامه‌های وفاداری، پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده و پشتیبانی فعالانه مشتری می‌توانند در کاهش نرخ ریزش مؤثر باشند.
- قیمت‌گذاری پویا: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شما در تجزیه و تحلیل تقاضای مشتری، شرایط بازار و قیمت‌گذاری رقبا کمک کنند. با استفاده از این اطلاعات، می‌توانید استراتژی‌های قیمت‌گذاری خود را در زمان واقعی بهینه‌سازی کنید.این امر به شما امکان می‌دهد تا قیمت‌ها را به‌صورت پویا بر اساس رفتار بازار و مشتری تنظیم کنید.
درک احساسات مشتری با هوش مصنوعی
در دنیای امروز، بازاریابی فراتر از ارائه صرف اطلاعات محصول یا خدمات به مشتریان است. برندها برای موفقیت باید با درک عمیق از احساسات مشتریان، ارتباطی عاطفی با آنها برقرار کنند.
کتاب Emotionomics اثر دان هیل، هفت احساس اصلی که بر رفتار انسان تاثیر می‌گذارند را به سه دسته مثبت (شادی)، خنثی (تعجب) و منفی (ترس، خشم، غم، انزجار و تحقیر) تقسیم می‌کند.
تحلیل رفتار آنلاین مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی، برندها می‌توانند احساسات مشتریان را در لحظه شناسایی و درک کنند. این اطلاعات ارزشمند به آنها کمک می‌کند تا استراتژی‌های بازاریابی خود را به طور موثرتری تنظیم کنند.
در اینجا چند نمونه از نحوه عملکرد این موضوع در عمل آورده شده است:
- احساسات مثبت: مشتریانی که از خدماتی راضی هستند، تمایل بیشتری به پرداخت هزینه بیشتر، تحمل ریسک و تصمیم‌گیری سریع دارند در نتیجه با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان این دسته از افراد را در دسته‌بندی سرنخ‌های واجد شرایط قرار داد.
- احساسات خنثی: مشتریانی که در حالت تعجب هستند، نسبت به پاداش یا مجازات نامطمئن هستند و در تصمیم‌گیری محتاطانه عمل می‌کنند. برندها به جای تمرکز بر فروش، باید بر آموزش و جلب اعتماد این دسته از مشتریان تمرکز کنند.
- احساسات منفی: مشتریانی که احساس ترس می‌کنند، تمایل به تحمل ریسک و پاداش کمتری دارند. ترس، قدرتمندترین احساس در نظر گرفته می‌شود و اغلب در تبلیغات سیاسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برندها هنگام برقراری ارتباط با مشتریانی که احساسات منفی دارند، باید پیام‌هایی امن و حمایتی (مانند ارائه گارانتی یا خدمات پشتیبانی) ارائه دهند.
هوش مصنوعی فرصت‌های جدیدی را برای برندها ایجاد می‌کنند تا با مشتریان خود به روشی انسانی‌تر ارتباط برقرار کنند. برقراری ارتباطات انسانی نه تنها برای کسب و کار، بلکه برای مشتریان نیز مفید است.
برندها باید به دنبال راه‌های نوآورانه‌ای برای تبدیل داده‌های اجتماعی به بینش‌های احساسی باشند که می‌توانند برای ایجاد تجربیات مشتری بهتر و وفاداری به برند به کار گرفته شوند. اما فراموش نکنید که در حال حاضر هوش مصنوعی تنها روی تبدیل و تحقیق داده تمرکز دارد اما تصمیم‌گیری نهایی با شما و کسبوکار شما است.
اتوماسیون بازاریابی و فروش با هوش مصنوعی ( هوشمند)
فناوری‌های هوش مصنوعی به کسبوکارها کمک می‌کنند تا با شخصی‌سازی محتوا و استراتژی‌های ارتباطی، کمپین‌های بازاریابی خود را بهینه‌سازی کنند.
ساده‌سازی فرآیند جذب و صلاحیت‌سنجی سرنخ (مشتری بالقوه)
با هوش مصنوعی، ساده‌سازی فرآیند جذب و صلاحیت‌سنجی سرنخ آسان است. از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها می‌توانید استفاده کنید. این کار به شما در شناسایی و اولویت‌بندی سرنخ‌های بالقوه با احتمال تبدیل (فروش) کمک می‌کند.
با استفاده از یک سیستم امتیازدهی سرنخ مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانید به الگوهای رفتاری، سطح تعامل و اطلاعات جمعیت‌شناختی دسترسی داشته باشید و الویت‌بندی سرنخ‌ها و کیفیت سرنخ‌ها را با آن اندازه‌گیری کنید. برای مثال هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس میزان ورود یک شخص به صفحات وبسایت شما، میزان تماس‌هایی که با مجموعه‌ی شما گرفته است، سرنخ‌ها را طبقه‌بندی کنند.
با این روش جدا از انتخاب سرنخ، اتوماسیون به شما امکان می‌دهد در زمان و منابع صرفه‌جویی کنید و در عین حال عملکرد و کارایی کلی فروش را بهبود بخشید.
بهینه‌سازی کمپین‌های فروش و بازاریابی
تصمیم دارید کمپین‌های فروش و بازاریابی خود را بهینه کنید؟ ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهترین ابزار برای شما است. این روش خوبی برای شناسایی روندها و الگوها است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توانید تعاملات گذشته، ترجیحات و اطلاعات جمعیت‌شناختی را در سی ار ام پردازش کنید.
بر اساس این اطلاعات، کمپین‌های کسبوکار خود را به طور دقیق تنظیم کنید، مخاطبان مناسب را هدف قرار دهید و کانال‌های توزیع محتوا را بهینه کنید. شما می‌توانید با ارائه پیام‌های شخصی‌سازی‌شده، مشتریان را متقاعد کنید. در نهایت، این امر برای بهبود اثربخشی کمپین و افزایش تعامل مشتری مفید است.
استراتژی‌های محتوا و ارتباطات شخصی‌سازی‌شده
هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای درک علایق، رفتارها و ترجیحات فردی استفاده می‌کند. این امکان را برای کسبوکارها فراهم می‌کند تا محتوای بسیار متناسبی ارائه دهند. شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی شامل عوامل زیر است:
- هوش مصنوعی در CRM مشتریان را بر اساس سابقه خرید، تعاملات گذشته و اطلاعات جمعیت‌شناختی بخش‌بندی می‌کند.
- هوش مصنوعی تعامل مشتری با محتوا را ردیابی می‌کند و موثرترین فرمت‌ها و کانال‌ها را برای دسترسی به هر مشتری شناسایی می‌کند.
- در نهایت، هوش مصنوعی بر اساس ترجیحات و رفتار مشتری، پیشنهاداتی را ارائه می‌دهد.
این کار به شما کمک می‌کند تا نیازها و علایق فردی را درک کنید تا توصیه‌های محصول مرتبط ارائه دهید. در نهایت، می‌توانید شاهد افزایش رضایت مشتری و نرخ تبدیل (فروش) باشید.
نمونه‌های ایرانی پیاده‌سازی هوش مصنوعی
اسنپ: بهینه‌سازی سفر با هوش مصنوعی
اسنپ، پلتفرم محبوب حمل‌و‌نقل آنلاین در زمینه تعیین قیمت و مدیریت تقاضا باید با چالش‌های جدی رو‌به‌رو می‌شد. این چالش‌ها با بهره‌گیری از هوش مصنوعی به راحتی حل شده است:
- عدم تعادل بین عرضه و تقاضا: در ساعات پر تقاضا، تعداد مسافران منتظر از تعداد رانندگان حاضر بیشتر می‌شد که منجر به افزایش زمان انتظار و نارضایتی مسافران می‌شد. در مقابل، در ساعات کم تقاضا، رانندگان ممکن بود مسافر کافی پیدا نکنند و درآمدشان کاهش یابد.
- قیمت‌گذاری غیر بهینه: قیمت‌گذاری ثابت برای تمام سفرها، در نظر گرفتن شرایط مختلف مانند مسافت، زمان سفر، شرایط ترافیکی و تقاضا را دشوار می‌کرد. این امر می‌توانست منجر به نارضایتی مسافران از قیمت‌ها و همچنین رانندگان از درآمدشان شود.
- راه‌حل: اسنپ برای غلبه بر این چالش‌ها، از هوش مصنوعی در پلتفرم خود استفاده کرد. هوش مصنوعی در اسنپ به دو صورت کلیدی به کار گرفته می‌شود:
- قیمت‌گذاری پویا: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، اسنپ می‌تواند قیمت هر سفر را به صورت پویا و با در نظر گرفتن شرایط مختلف مانند مسافت، زمان سفر، شرایط ترافیکی و تقاضا تعیین کند. این امر به ایجاد تعادل بین عرضه و تقاضا و همچنین ارائه قیمت‌های منصفانه به مسافران و رانندگان کمک می‌کند.
- پیش‌بینی تقاضا: هوش مصنوعی به اسنپ کمک می‌کند تا تقاضا برای سفر در زمان‌ها و مکان‌های مختلف را پیش‌بینی کند. این اطلاعات به اسنپ کمک می‌کند تا رانندگان را به طور موثرتر در سطح شهر توزیع کند و از تراکم رانندگان در یک منطقه و کمبود راننده در منطقه دیگر جلوگیری کند.
هوش مصنوعی در دیجی‌کالا
دیجی‌کالا، بزرگترین فروشگاه اینترنتی ایران، در سال‌های اخیر به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی (AI) برای ارتقای خدمات خود و ارائه تجربه‌ای بهتر به مشتریان استفاده کرده است.
برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در دیجی‌کالا عبارتند از:
- موتور جستجوی هوشمند: دیجی‌کالا از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای درک بهتر جستجوی کاربران و ارائه نتایج مرتبط‌تر استفاده می‌کند. این امر به کاربران کمک می‌کند تا سریع‌تر و آسان‌تر محصولات مورد نظر خود را پیدا کنند.
- پیشنهادات شخصی‌سازی شده: دیجی‌کالا با استفاده از هوش مصنوعی، سابقه خرید و علایق کاربران را تجزیه و تحلیل می‌کند تا محصولات و پیشنهادات مرتبطی را به آنها ارائه دهد. این امر احتمال خرید را افزایش می‌دهد و به کاربران کمک می‌کند تا محصولات جدید و جالبی را کشف کنند.
- چت‌بات‌های هوشمند: دیجی‌کالا از چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پاسخ به سوالات متداول مشتریان و ارائه پشتیبانی به آنها استفاده می‌کند. این چت‌بات‌ها به صورت شبانه‌روزی در دسترس هستند و می‌توانند به زبان‌های مختلف پاسخگویی کنند.
- قیمت‌گذاری پویا: دیجی‌کالا با استفاده از هوش مصنوعی، قیمت محصولات را به صورت پویا و با در نظر گرفتن تقاضا، رقابت و سایر عوامل تعیین می‌کند. این امر به دیجی‌کالا کمک می‌کند تا قیمت‌های رقابتی ارائه دهد و سود خود را به حداکثر برساند.
- انبارداری و لجستیک: دیجی‌کالا از هوش مصنوعی برای مدیریت موجودی کالا، برنامه‌ریزی مسیرهای حمل و نقل و بهینه‌سازی فرآیندهای انبارداری استفاده می‌کند. این امر به دیجی‌کالا کمک می‌کند تا محصولات را سریع‌تر و کارآمدتر به دست مشتریان برساند.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی در حال دگرگونی چشمگیر CRM و نحوه مدیریت ارتباطات با مشتریان کسبوکارها است. با استفاده از هوش مصنوعی، کسبوکارها می‌توانند تجربیات بهتری برای مشتریان ارائه دهند، کارایی را افزایش دهند و فرصت‌های جدیدی برای رشد ایجاد کنند.برای اینکه از این تحولات پیشرو بمانید، ضروری است که در مورد آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی در CRM به‌روز باشید و بهترین CRM را برای مدیریت ارتباط با مشتریان خود انتخاب کنید. این فقط آغاز تحول هوش مصنوعی در CRM است و پتانسیل آن برای دگرگونی این حوزه در سال‌های آینده بسیار زیاد است.