Сила машинного обучения: как оно используется в CRM-системах?

CRM и CRM-системы

Мы сталкиваемся с CRM-системами практически каждый день, даже не замечая этого. Наверняка у вас было такое, когда вы звонили в парикмахерскую или другое заведение, а к вам сразу же обратились по имени? Или получали бонусные баллы за покупку нового телефона? Или добавляли книги в корзину интернет-магазина и забывали о них, но потом получали напоминание? Или, возможно, при покупке раскраски вам предлагали дополнительно приобрести цветные карандаши?

Скорее всего, за каждым из этих примеров стоит CRM-система. Управление взаимоотношениями с клиентами (англ. customer relationship management, CRM) — это технологическое решение, которое позволяет компаниям понимать потребности и поведение клиентов, чтобы строить с ними более прочные отношения.

CRM-системы предлагают множество преимуществ для бизнеса — от эффективного управления данными до персонализированных взаимодействий с клиентами. Компании используют CRM-системы для оптимизации процессов продаж, автоматизации маркетинговых кампаний и обеспечения высокого уровня обслуживания клиентов. Централизация данных о клиентах дает всестороннее представление о взаимодействиях с клиентами. Это помогает компаниям адаптировать бизнес-стратегии так, чтобы улучшить удовлетворенность клиентов и повысить их лояльность.

Примеры CRM-систем

Несколько CRM-систем стали стандартами отрасли, помогая компаниям в различных сферах. Вот наиболее известные из них:

• SAP CX обладает обширными возможностями интеграции со всеми видами решений SAP и собственной методологией внедрения.

• Salesforce предлагает облачную платформу, известную своей универсальностью и масштабируемостью.

• Microsoft Dynamics CRM легко интегрируется с другими приложениями Microsoft, предлагая клиентам комплексное решение.

• HubSpot предоставляет всеобъемлющую платформу инбаунд-маркетинга, которая включает и CRM.

• Zoho CRM — система с удобным интерфейсом, которая подходит как для маленьких, так и для больших компаний.

Машинное обучение и его применение в CRM

Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта и мощный инструмент для оптимизации и автоматизации различных процессов. Хочу подчеркнуть, что искусственный интеллект представляет собой более широкий концепт создания интеллектуальных машин, в то время как ML — конкретный подход в рамках ИИ, сосредоточенный на обучении машин на основе данных. ML позволяет системам улучшать производительность при выполнении определенных задач за счет анализа данных и опыта.

Машинное обучение уже широко используется во многих сферах нашей жизни, и CRM не исключение. В контексте CRM оно играет важную роль в преобразовании данных в ценные инсайты, которые помогают бизнесам принимать продуманные решения.

ML включает в себя разработку алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться и строить прогнозы или принимать решения без явного программирования. Эти алгоритмы используют паттерны и инсайты, извлеченные из данных, и по мере поступления новых данных они постоянно улучшаются. В случае с CRM-системами машинное обучение упрощает извлечение полезных инсайтов из огромного объема данных о клиентах.

Один из примечательных способов использования машинного обучения в CRM — предиктивная аналитика. Алгоритмы ML, анализируя исторические данные, могут предсказывать будущее поведение клиентов и их предпочтения, а также тренды.

Применение машинного обучения приносит пользу как бизнесу, так и клиенту:

• ML помогает компаниям направлять усилия на наиболее перспективные виды деятельности и освобождает сотрудников от рутины. Кроме того, это позволяет увеличивать продажи и прибыль.

• Клиент, в свою очередь, получает действительно полезные рекомендации и тратит меньше времени на решение проблем.

Примеры использования ML в CRM-системах

Ниже я кратко отмечу сценарии, которые уже покрываются машинным обучением, на примере продуктов SAP (Cloud for Sales и Cloud for Service).

Сценарии продаж

Вот три основных сценария продаж:

• Оценка лидов и возможностей: ML применяется для того, чтобы спрогнозировать, можно ли выиграть или проиграть лид/возможность. В веб-интерфейсе специалисты могут видеть рассчитанный алгоритмами ML балл лида/возможности и ключевые факторы, на основе которых был произведен этот расчет.

• Бизнес-анализ текста: понимание естественного языка (англ. natural language understanding, NLU) используется для получения полезных инсайтов, таких как визиты и встречи. Например, NLU помогает автоматически создавать встречи в календаре, основываясь на данных, полученных по электронной почте от клиента.

• Рекомендация продуктов: алгоритм ML предлагает дополнительные продукты исходя из того, что уже есть в заказе. Например, если вы собираетесь купить новый телефон, он может предложить приобрести подходящий чехол.

Сценарии обслуживания

Сценарии обслуживания могут быть не слишком очевидными для клиентов, но часто именно они становятся определяющим фактором, который помогает решить их проблемы. Для компаний эти сценарии играют ключевую роль в поддержании хороших отношений с клиентами и продолжении сотрудничества:

• Обработка заявок (заявка = проблема клиента): машинное обучение используется для того, чтобы автоматизировать процессы категоризации и приоритизации заявок. Алгоритмы ML также могут находить похожие предыдущие заявки для проверки решений, которые подходят и для текущей заявки, рассчитывать время выполнения и рекомендовать наиболее подходящий email-шаблон ответа.

• Систематизация заявок с помощью NLP: обработка естественного языка (англ. natural language processing, NLP) помогает определить язык и эмоциональный окрас заявки, а также извлечь информацию о продукте и клиенте.

• Машинный перевод и суммаризация текста: NLP умеет выполнять автоперевод на нужный язык пользователя и создавать краткое содержание больших текстов для экономии времени.

Заключение

Современные CRM-системы — отличный пример эволюции управления взаимоотношениями с клиентами. Интеграция машинного обучения в CRM-системы позволяет компаниям оставаться впереди в конкурентной среде — все это возможно благодаря инсайтам, полученным из данных. Поскольку компании отдают приоритет стратегиям, ориентированным на клиента, сочетание CRM и машинного обучения становится решением, которое улучшает взаимодействие с клиентами и эффективность работы бизнеса.