Сила машинного навчання: як воно використовується в CRM-системах?

CRM і CRM-системи

Ми стикаємося з CRM-системами практично щодня, навіть не помічаючи цього. У вас, напевно, було таке, коли ви дзвонили до перукарні або іншого закладу, а до вас одразу ж звернулися на ім’я? Або отримували бонусні бали за купівлю нового телефона? Або додавали книги до кошика інтернет-магазину й забували про них, але потім отримували нагадування? Або, можливо, під час купівлі розмальовки вам пропонували додатково придбати кольорові олівці?

Найімовірніше, за кожним із цих прикладів стоїть CRM-система. Управління взаємовідносинами з клієнтами (англ. customer relationship management, CRM) — це технологічне рішення, яке дає змогу компаніям розуміти потреби та поведінку клієнтів, щоб будувати з ними міцніші відносини.

CRM-системи пропонують безліч переваг для бізнесу — від ефективного управління даними до персоналізованих взаємодій з клієнтами. Компанії використовують CRM-системи для оптимізації процесів продажів, автоматизації маркетингових кампаній і забезпечення високого рівня обслуговування клієнтів. Централізація даних клієнтів дає всебічне уявлення про взаємодії з ними. Це допомагає компаніям адаптувати бізнес-стратегії так, щоб поліпшити задоволеність клієнтів і підвищити їхню лояльність.

Приклади CRM-систем

Кілька CRM-систем стали стандартами галузі, допомагаючи компаніям у різних сферах. Ось найвідоміші з них:

• SAP CX має великі можливості інтеграції з усіма видами рішень SAP і власною методологією впровадження.

• Salesforce пропонує хмарну платформу, відому своєю універсальністю та масштабованістю.

• Microsoft Dynamics CRM легко інтегрується з іншими застосунками Microsoft, пропонуючи клієнтам комплексне рішення.

• HubSpot надає всеосяжну платформу інбаунд-маркетингу, яка охоплює й CRM.

• Zoho CRM — система зі зручним інтерфейсом, яка підходить як для маленьких, так і для великих компаній.

Машинне навчання та його застосування в CRM

Машинне навчання (ML) — це область штучного інтелекту й потужний інструмент для оптимізації та автоматизації різних процесів. Хочу підкреслити, що штучний інтелект являє собою ширший концепт створення інтелектуальних машин, у той час як ML — конкретний підхід у рамках ШІ, зосереджений на навчанні машин на основі даних. ML дає змогу системам покращувати продуктивність під час виконання певних завдань завдяки аналізу даних і досвіду.

Машинне навчання вже широко використовується в багатьох сферах нашого життя, і CRM не виняток. У контексті CRM воно відіграє важливу роль у перетворенні даних на цінні інсайти, які допомагають бізнесам ухвалювати продумані рішення.

ML охоплює розробку алгоритмів, які дають змогу комп’ютерам вчитися й будувати прогнози або ухвалювати рішення без явного програмування. Ці алгоритми використовують патерни та інсайти, витягнуті з даних, і в міру надходження нових даних вони постійно поліпшуються. У випадку з CRM-системами машинне навчання спрощує вилучення корисних інсайтів з величезного обсягу даних про клієнтів.

Один із вартих уваги способів використання машинного навчання в CRM — предиктивна аналітика. Алгоритми ML, аналізуючи історичні дані, можуть передбачати майбутню поведінку клієнтів та їхні уподобання, а також тренди.

Застосування машинного навчання приносить користь як бізнесу, так і клієнту:

• ML допомагає компаніям спрямовувати зусилля на найперспективніші види діяльності та звільняє працівників від рутини. Крім того, це дає змогу збільшувати продажі та прибуток.

• Клієнт, зі свого боку, отримує справді корисні рекомендації та витрачає менше часу на вирішення проблем.

Приклади використання ML у CRM-системах

Нижче я коротко згадаю сценарії, які вже покриваються машинним навчанням, на прикладі продуктів SAP (Cloud for Sales і Cloud for Service).

Сценарії продажів

Ось три основні сценарії продажів:

• Оцінка лідів і можливостей: ML застосовується для того, щоб спрогнозувати, чи можна виграти або програти лід/можливість. У вебінтерфейсі фахівці можуть бачити розрахований алгоритмами ML бал ліда/можливості та ключові чинники, на основі яких було зроблено цей розрахунок.

• Бізнес-аналіз тексту: розуміння природної мови (англ. natural language understanding, NLU) використовується для отримання корисних інсайтів, як-от візити й зустрічі. Наприклад, NLU допомагає автоматично створювати зустрічі в календарі, беручи за основу дані, отримані електронною поштою від клієнта.

• Рекомендація продуктів: алгоритм ML пропонує додаткові продукти, виходячи з того, що вже є в замовленні. Наприклад, якщо ви збираєтеся купити новий телефон, він може запропонувати придбати відповідний чохол.

Сценарії обслуговування

Сценарії обслуговування можуть бути не надто очевидними для клієнтів, але часто саме вони стають визначальним чинником, який допомагає вирішити їхні проблеми. Для компаній ці сценарії відіграють ключову роль у підтримці хороших стосунків із клієнтами та продовженні співпраці:

• Опрацювання заявок (заявка = проблема клієнта): машинне навчання використовується для того, щоб автоматизувати процеси категоризації та пріоритизації заявок. Алгоритми ML також можуть знаходити схожі попередні заявки для перевірки рішень, які підходять і для поточної заявки, розраховувати час виконання й рекомендувати найбільш відповідний email-шаблон відповіді.

• Систематизація заявок за допомогою NLP: опрацювання природної мови (англ. natural language processing, NLP) допомагає визначити мову та емоційне забарвлення заявки, а також отримати інформацію про продукт і клієнта.

• Машинний переклад і сумаризація тексту: NLP вміє виконувати автопереклад потрібною мовою користувача й створювати короткий зміст великих текстів для економії часу.

Висновок

Сучасні CRM-системи — чудовий приклад еволюції управління взаємовідносинами з клієнтами. Інтеграція машинного навчання в CRM-системи дає змогу компаніям залишатися попереду в конкурентному середовищі — усе це можливо завдяки інсайтам, отриманим із даних. Оскільки компанії надають пріоритет стратегіям, орієнтованим на клієнта, поєднання CRM і машинного навчання стає рішенням, яке покращує взаємодію з клієнтами та ефективність роботи бізнесу.