Demistificare l'IA e perché CRM e IA sono un'ottima combinazione

L'intelligenza artificiale (AI) è ovunque oggi.

Che si tratti di consigli personalizzati sulla tua piattaforma di shopping o streaming online preferita, indicazioni passo-passo dalla tua auto o interazioni con il tuo assistente intelligente preferito, l'IA fa sempre più parte della vita di tutti i giorni.

A livello globale, il mercato dell'IA raggiungerà quasi $ 200 miliardi entro il 2025.

E il settore CRM non fa eccezione quando si tratta di abbracciare le tecnologie di intelligenza artificiale.

Al giorno d'oggi, l'IA viene spesso applicata nelle applicazioni CRM. Dai team di marketing al personale di supporto, l'IA aiuta le aziende a riempire meglio le loro pipeline di vendita e a mantenere le relazioni con i propri clienti. Se il tuo sistema CRM non utilizza attualmente l'IA, stai potenzialmente perdendo enormi opportunità per migliorare l'esperienza del cliente.

Anche il matrimonio tra AI e CRM è redditizio. Quest'anno, l'IA nel CRM genererà oltre $ 1,1 TRILIARDI di entrate!

In questo articolo sfatiamo alcuni miti comuni sull'IA e diamo un'occhiata a come l'IA può migliorare le relazioni con i clienti e semplificare il tuo lavoro quotidiano.

Cos'è l'IA?

In poche parole, l'IA è uno strumento che aiuta le persone a svolgere il proprio lavoro in modo più rapido, efficiente ed efficace.

L'intelligenza artificiale utilizza la velocità intrinseca dei sistemi informatici e i vantaggi di elaborazione per eseguire attività tipicamente associate all'intelligenza umana. Gli esempi includono l'identificazione di schemi, la risoluzione di problemi complessi e il miglioramento delle prestazioni attraverso l'apprendimento.

I termini "AI" e "apprendimento automatico" appaiono spesso insieme e sono usati in modo intercambiabile. Ma l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale non sono la stessa cosa.

• IA è una disciplina più ampia che tenta di replicare i processi analitici e decisionali umani nelle macchine.
• Apprendimento automatico è un sottoinsieme procedurale dell'IA che si occupa della formazione adattiva per migliorare l'analisi dei dati e il processo decisionale delle macchine.

Perché alcune persone hanno paura dell'IA?

Nonostante i vantaggi consolidati dell'IA, molte persone e aziende continuano a nutrire riserve sul suo utilizzo a causa principalmente di un'incomprensione dell'IA e delle sue capacità.

Il complesso sostitutivo

A causa della sua rappresentazione nei media popolari, il concetto di IA evoca ancora immagini di Skynet che conquista il mondo. Anche coloro che hanno aspettative più realistiche sull'IA spesso temono che l'obiettivo finale dell'IA sia la sostituzione dei lavoratori umani.

Diciamolo chiaro:queste paure sono esagerate!

Se implementata correttamente, l'IA è un aiuto alla produttività umana piuttosto che un sostituto per un dipendente umano. E poiché l'IA non funziona davvero da sola, l'IA crea posti di lavoro per data scientist e programmatori.

L'IA continuerà a sviluppare capacità sempre maggiori e migliori? Sì, ma è una buona cosa! E accadrà solo con un coinvolgimento e una supervisione sostanziali da parte di programmatori umani e professionisti del computer.

Il dilemma della complessità

Un'altra preoccupazione comune sull'IA nelle moderne applicazioni aziendali è che è troppo complessa per gli utenti di tutti i giorni.

La convinzione è che l'IA richieda la costruzione di intricati modelli matematici e quindi una complessa programmazione. Ma per molte applicazioni, l'IA opera in background, spesso senza che gli utenti sappiano che è presente.

Anche quando si tratta di programmare applicazioni di intelligenza artificiale, esistono soluzioni più semplici rispetto all'assunzione di un grande team di programmazione per lavorare 24 ore su 24.

In generale, quando le aziende prendono in considerazione le tecnologie di intelligenza artificiale, prevale generalmente il timore di non avere abbastanza talento e specialisti dedicati.

Una soluzione è migliorare le competenze dei lavoratori esistenti. Molte aziende stanno ora colmando le lacune di talenti high-tech fornendo ai lavoratori una formazione aggiuntiva. Opportunità di sviluppare competenze attraverso programmi come tutorial di codifica online che rafforzano le competenze tecniche interne aumentando al contempo la fidelizzazione dei dipendenti con un lavoro più entusiasmante e migliori opportunità di avanzamento.

La complicazione del bias

Tuttavia, ci sono preoccupazioni legittime sull'IA.

Un problema significativo è che la distorsione iniettata può distorcere i suoi risultati. Un recente rapporto di Gartner suggerisce che entro il 2022 la distorsione dei dati fornirà almeno alcuni risultati errati nell'85% di tutti i progetti di IA.

Che cos'è esattamente il bias nell'IA? I pregiudizi primari sono il bias dei dati e il bias algoritmico:

• Una semplice spiegazione della bias dei dati sta costruendo una serie di dati di input che non rispecchiano accuratamente la popolazione che stai analizzando.
• Distorsioni algoritmiche (vale a dire la distorsione incorporata nel modello analitico) è anche un problema perché algoritmi scadenti possono peggiorare le distorsioni dei dati di input.

In inglese per favore? Facciamo un esempio.

I programmi di riconoscimento facciale sono famosi per i loro problemi di input bias. In origine questi programmi erano costruiti utilizzando prevalentemente i volti di uomini bianchi di origine europea. Di conseguenza, i programmi spesso identificavano erroneamente le persone di colore e le donne di colore, in particolare.

Spesso la distorsione dei dati di input deriva da pregiudizi intrinseci (ad es. Pregiudizi razziali e sessuali) dei dipendenti che costruiscono le routine di intelligenza artificiale. Sebbene l'inserimento del bias possa essere intenzionale, è molto più probabile che il bias non intenzionale abbia un impatto negativo sulle implementazioni dell'IA. Avere team più diversificati che lavorano sulle implementazioni dell'IA può ridurre al minimo sia l'input che la distorsione algoritmica, portando a risultati complessivi migliori.

Come l'IA può migliorare la produttività lavorativa generale

La società moderna prospera grazie a quantità sempre maggiori di dati, molti più dati di quanti ne possa digerire una persona media.

Sapevi che ogni giorno vengono creati più di 2,5 quintilioni di byte di dati e che entro il 2025 ci saranno 175 zettabyte (1 zettabyte ha 21 zeri) di dati nella sfera dati globale?

L'intelligenza artificiale può trasformare queste enormi raccolte di dati in informazioni significative, consentendo ai lavoratori di semplificare il proprio carico di lavoro e raccogliere più informazioni dai dati a portata di mano.

Rendere più veloci i processi aziendali

La velocità è fondamentale nella maggior parte delle decisioni aziendali. Quindi, più velocemente potrai ottenere informazioni dettagliate dai tuoi dati, meglio sarai in grado di prendere decisioni ad alto impatto.

Gli strumenti di intelligenza artificiale automatizzati superano di gran lunga le capacità umane in termini di velocità. Di sicuro, i tuoi dipendenti potrebbero utilizzare metodi meno automatizzati, ad esempio query SQL, per analizzare i dati aziendali. Ma l'elemento umano riduce sia la velocità analitica che la precisione. Nel frattempo, i modelli di IA applicano costantemente gli stessi criteri a tutti i dati, evitando potenziali errori analitici.

Gli strumenti di intelligenza artificiale automatizzati possono anche facilitare la comunicazione tra i tuoi dipendenti e i tuoi clienti. Ciò significa che puoi migliorare significativamente l'esperienza complessiva del cliente semplicemente offrendo risposte più rapide ai tuoi clienti!

Aggregazione di più origini dati

I dati che le aziende utilizzano ogni giorno provengono da diverse fonti – dispositivi, applicazioni, database, ecc. – e spesso in molti formati diversi. Quindi, può essere abbastanza difficile identificare le informazioni più utili attraverso queste fonti. Fortunatamente, questo è ciò in cui eccelle l'IA:gestire set di dati disparati.

Miglioramento della qualità dei dati

Cosa c'è di meglio:più dati o meno dati?

Onestamente, questa è la domanda sbagliata. Ciò di cui la maggior parte delle applicazioni ha effettivamente bisogno sono dati di migliore qualità .

Anche gli strumenti di intelligenza artificiale possono avere difficoltà di fronte a grandi quantità di dati irrilevanti. Infatti, il 65% dei dirigenti di aziende in tutto il mondo ritiene che i propri investimenti nell'intelligenza artificiale fino ad oggi non abbiano generato valore sufficiente per l'azienda. Ma, in gran parte, ciò è dovuto alla scarsa qualità dei dati.

Ciò che manca a queste aziende è la capacità dell'IA di pre-elaborare i dati di input. Modelli di intelligenza artificiale ben costruiti possono scansionare i dati di input per problemi di qualità e separare i dati irrilevanti o problematici. Concentrandosi quindi solo sui dati più rilevanti, i modelli possono fornire il miglior output analitico possibile.

Identificazione dei problemi di conformità

Oggi, le notizie globali sono piene di storie che coinvolgono violazioni della privacy dei dati. Inoltre, le attuali leggi sulla privacy dei dati (ad es. HIPAA, GDPR, PDI-DSS, ecc.) hanno attirato un'attenzione diffusa a causa dei recenti scandali.

Puoi anche addestrare strumenti di intelligenza artificiale per riconoscere potenziali problemi di conformità con i dati di input.

Identificare i dati che possono avere implicazioni sulla privacy è raramente semplice come cercare un campo chiamato "numero di previdenza sociale". Gli strumenti di intelligenza artificiale possono analizzare rapidamente i tuoi dati, evidenziando i dati che necessitano di protezioni separate, facilitando così la conformità e salvando la tua azienda da pesanti multe o (peggiori) cause giudiziarie.

La maggior parte delle leggi sulla privacy dei dati contiene anche requisiti di protezione dei dati, quindi le aziende devono utilizzare i migliori strumenti possibili per impedire ai criminali informatici di accedere a dati personali sensibili. Grazie alla sua capacità di scansionare enormi quantità di dati (ad es. traffico di rete) anche per modelli minimi (ad es. attività anomale), l'IA crea una protezione più solida per tutti i tuoi dati, compresi i dati coperti da restrizioni sulla privacy.

Perché l'IA è più semplice di quanto pensassi

È ora di sfatare il prossimo mito più diffuso sull'IA:devi essere super esperto di tecnologia per usarla.

Contrariamente alle aspettative, l'utilizzo dell'IA non richiede sempre conoscenze di codifica.

Che tu ne sia consapevole o meno, i moderni strumenti di intelligenza artificiale esistono già sullo sfondo di molte applicazioni esistenti, come filtri e-mail (ad es. filtri antispam, cartelle intelligenti), analisi e reportistica finanziaria, riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini e altro ancora.

Quando scegli le applicazioni per la tua azienda, dovresti esaminare se applicano efficacemente l'IA per migliorare le prestazioni del sistema e i tuoi flussi di lavoro.

Anche quando si creano applicazioni e analisi di intelligenza artificiale internamente, il processo non deve essere eccessivamente complesso. Alcuni strumenti consentono agli utenti di creare algoritmi analitici AI senza sapere nulla di codifica. Gli strumenti drag-and-drop per la creazione di analisi e le strutture di reporting associate semplificano l'implementazione dell'IA, anche per i principianti.

Gli strumenti di intelligenza artificiale offrono inoltre ai tuoi dipendenti modi più naturali per creare informazioni fruibili dai dati della tua azienda. Quindi, anziché scrivere query utilizzando lingue sconosciute, i tuoi dipendenti possono conversare con le loro origini dati tramite l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) potenziata dall'intelligenza artificiale.

5 modi in cui il CRM potenziato dall'IA può migliorare le tue prestazioni

Una delle applicazioni più critiche per molte aziende è il loro sistema CRM, il fulcro di tutte le comunicazioni con i clienti.

Poiché registra l'intero ciclo di vita del cliente, dalla generazione di lead al contatto iniziale attraverso i contatti post-vendita, un sistema CRM influisce su ogni aspetto della tua attività:marketing, vendite, assistenza clienti, catena di approvvigionamento e altro ancora.

Ecco alcuni modi in cui l'IA può migliorare il tuo CRM.

1. Costruisci profili clienti migliori

Grazie alle sue eccezionali capacità di riconoscimento dei modelli, i sistemi CRM potenziati dall'intelligenza artificiale possono trasformare i dati sui clienti potenziali ed esistenti in profili di clienti ideali. Puoi quindi visualizzare ogni nuovo lead o contatto nel contesto del tuo profilo cliente. Ciò ti consente di concentrare meglio i tuoi sforzi di marketing e di investire nei lead che hanno maggiori probabilità di generare vendite.

2. Fornire risposte più rapide alle richieste

È fondamentale offrire risposte rapide alle richieste dei clienti. I potenziali clienti non aspetteranno molto prima di andare avanti. I sistemi CRM con intelligenza artificiale ti offrono diversi modi per automatizzare e velocizzare le comunicazioni con i clienti.

Innanzitutto, gli strumenti AI NLP possono aiutarti a classificare correttamente le richieste in arrivo e portarle alle persone giuste per una risposta. Se collegati al tuo sistema CRM, questi strumenti possono anche aiutarti a dare priorità alle richieste in base ai profili dei tuoi clienti e alla cronologia delle comunicazioni.

Gli strumenti di intelligenza artificiale aiutano anche a fornire risposte automatiche rapide alle richieste senza coinvolgere un vero dipendente. Dare a un cliente una risposta rapida, anche se si tratta di fornire informazioni che richiedono conversazioni di follow-up di persona con un dipendente, crea un tocco speciale e dice al cliente che le sue domande sono importanti e devono essere affrontate.

3. Interagisci con una gamma più ampia di clienti

Nel mondo degli affari globalizzato di oggi, le barriere linguistiche possono ostacolare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti. Anche le aziende localizzate incontrano spesso clienti la cui lingua madre è diversa dalla loro. Gli strumenti di comunicazione potenziati dall'intelligenza artificiale nei sistemi CRM semplificano la comunicazione attraverso le barriere linguistiche senza l'intervento di un dipendente multilingue.

4. Comprendere meglio le richieste dei clienti

Quando ricevi una richiesta di un cliente, devi capire quanto sia urgente e la sua gravità. I sistemi CRM avanzati dall'intelligenza artificiale possono analizzare la richiesta e generare una valutazione del punteggio del sentiment, lo stato d'animo generale del cliente. Puoi quindi applicare i tuoi processi interni per dare priorità alla richiesta e assegnarla alla coda di supporto appropriata.

5. Chatbot per assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7

I clienti di oggi richiedono un servizio 24 ore su 24, indipendentemente dal fuso orario in cui si trovano. Tempi di risposta lunghi possono danneggiare rapidamente una relazione con il cliente.

Sfortunatamente, la verità è che molte aziende, in particolare piccole e medie, semplicemente non hanno le risorse per gestire telefoni, e-mail o altri canali di supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono fornire alla tua azienda una presenza di supporto costante, anche quando i tuoi dipendenti non sono disponibili. Spesso possono rispondere con competenza alle preoccupazioni o alle domande dei clienti. E quando non possono, hai mostrato al cliente un tentativo iniziale tempestivo di risolvere i suoi problemi. È quindi possibile continuare con un'interazione personale durante il normale orario lavorativo. La catena di comunicazione non viene interrotta e offri al cliente un'esperienza complessiva migliore.

Conclusione

L'uso dell'IA sta accelerando rapidamente e per una buona ragione.

Amplifica le capacità degli attuali sistemi aziendali e rende i processi e i flussi di lavoro quotidiani più veloci ed efficienti. E se abbinato al tuo sistema CRM, crea migliori relazioni con i clienti e pipeline di vendita.

Quindi, piuttosto che vedere l'IA come un complesso esercizio di codifica, o peggio ancora, come un nemico che cerca di rubare posti di lavoro, le aziende dovrebbero considerare l'IA come l'amico e l'alleato che può e dovrebbe essere!