In questo articolo spiegheremo come l’Intelligenza Artificiale viene utilizzata nel CRM e quali sono i vantaggi nella gestione del cliente per le aziende grazie all’AI.
Attraverso il Customer Data Management le aziende hanno la possibilità, integrando fonti digitali e fisiche, di raccogliere una grande mole di dati di prima parte relativi al comportamento dei propri clienti. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale permette di supportare l’elaborazione di una così vasta quantità di dati e renderli “attivabili” in forma real-time o quasi real-time mediante automazione, ovvero utilizzabili per migliorare i processi di CRM, Sales e Marketing.
Scopriamo dunque come viene applicata l’Intelligenza Artificiale e nello specifico il Machine Learning (Apprendimento Automatico) ai processi di CRM e quali sono i vantaggi che le aziende possono ottenere da questa unione.
Come si applica l’AI nel CRM
Il CRM è un processo che permette alle aziende di incamerare un’enorme quantità di dati sugli utenti, quali canale di origine, interazioni con l’azienda e comportamenti d’acquisto.
L’Artificial Intelligence (AI) e nello specifico il Machine Learning (ML), dalla loro parte, offrono soluzioni smart per poter utilizzare un CRM con lo scopo di guidare i clienti.
L’Intelligenza Artificiale è infatti in grado di elaborare molti più dati di quelli che un singolo venditore è in grado di analizzare e gestire, dati che vanno dalle statistiche storiche sulle vendite, fino alle attività social e alle interazioni degli utenti con l’azienda, riuscendo quindi anche ad anticipare il comportamento dei potenziali clienti e dei clienti attivi tramite analisi predittiva.
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Come è utilizzata l’AI nel CRM?
Le possibili applicazioni dell’AI all’interno di un CRM sono varie. L’Intelligenza Artificiale è infatti in grado di aiutare a individuare modelli predittivi di pattern di customer behaviour in grado di calcolare la qualità dei contatti mediante lead score, prioritizzare i task del team di vendita sulla base di probabilità di chiusura maggiore e supportare il marketing nell’invio di contenuti sui quali si prevede più affini alle esigenze del cliente.
L’AI può aiutare le aziende automatizzando task ripetitivi, restituendo risposte veloci ai clienti e fornendo insight accuratiper sostenere la crescita del business.
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Nel dettaglio, le principali categorie di supporto all’Intelligenza Artificiale in ambito CRM si dividono in 5 ambiti.
1. Data ingestion e recupero dei dati
Ad oggi, i professionisti delle vendite spendono il 17% del loro tempo ad inserire dati, l’equivalente di quasi un giorno lavorativo a settimana. Infatti, l’inserimento manuale dei dati è l’ostacolo principale che inibisce l’adozione o il corretto utilizzo dei software di CRM.
L’Intelligenza Artificiale non solo consente ai professionisti delle vendite di eliminare l’inserimento manuale dei dati, ma rafforza anche la loro capacità di costruire una vista unificata di tutte le informazioni relative alla vita di un cliente, spesso frammentati all’interno di silos funzionali (database) e altresì consente di catturare le informazioni durante l’intero ciclo di vita del cliente, che si sia verificato tramite e-mail, conversazioni telefoniche o chatbot.
CallMiner Eureka, ad esempio, utilizza l’Intelligenza Artificiale e il machine learning per catturare e trascrivere le interazioni con i clienti.
Le trascrizioni sono etichettate in base agli argomenti chiave e ad un ricco schema di categorizzazione.
Quando questi dati vengono inseriti in un CRM, possono emergere informazioni chiave, tra cui obiezioni, dati specifici rispetto ai concorrenti e casistiche interessanti.
I venditori possono cercare metadati trascritti per parole chiave, frasi, o anche suoni, come l’intonazione vocale aumentata che può segnalare eccitazione e aumento dell’interesse.
2. Analisi delle emozioni
Secondo una ricerca di Salesforce, il 79% dei business buyers dichiara che è assolutamente critico o molto importante interagire con un venditore di fiducia e solo il 3% dei clienti si fida dei venditori.
Con la stragrande maggioranza delle interazioni del cliente che si verificano virtualmente, tramite mezzi che nascondono il linguaggio del corpo e le espressioni facciali, è diventato sempre più difficile per i venditori sviluppare fiducia e un forte rapporto con i loro clienti.
Fortunatamente, l’Intelligenza Artificiale offre un potente strumento a supporto. Utilizzando l’analisi delle emozioni, i tools alla base dell’AI possono analizzare le conversazioni e valutare gli stati emotivi dei clienti. Cogito, ad esempio, fornisce analisi vocali in-call che aiutano i venditori a comprendere gli stati emotivi dei clienti e la miglior risposta da dare.
Un set di colori è utilizzato come indicatore di quanto sia efficace una conversazione specifica. Se un cliente o un venditore reagisce troppo bruscamente, il colore cambia da verde a giallo o rosso. Cogito valuta diversi aspetti chiave di ogni conversazione, includendo energia, interruzioni, empatia, partecipazione e tono di voce.
Analisi sofisticate come queste consentono ai venditori di reindirizzare proattivamente le conversazioni.
Quando tutti questi dati provenienti dalle chiamate sono inseriti ed integrati nel CRM, i benefici sono vasti. Venditori e manager, ad esempio, possono sfruttare i risultati delle chiamate come allenamento per migliorare le conversazioni e relazioni con i clienti.
3. La “pulizia” dei dati nel CRM
La quantità di dati creata ogni anno è veramente elevata, tanto che si stima di arrivare a creare 180 zettabyte di dati ogni anno, entro il 2025.
Molti di questi dati, definiti “sporchi”, vengono inseriti nei CRM, infatti secondo una ricerca di Dun & Bradstreet, il 91% dei dati nei sistemi CRM è incompleto, il 18% è duplicato e il 70% diventa obsoleto ogni anno.
Inoltre, 8 aziende su 10 ritengono che i dati sporchi ostacola le loro pipeline di vendita e il 25% ha notato che i dati sporchi danneggiano la propria reputazione.
L’efficacia dell’Intelligenza Artificiale è direttamente proporzionale alla precisione dei dati con i quali viene alimentata. Entro il 2025, creeremo 180 zettabyte di dati ogni anno.
L’Intelligenza Artificiale è in grado di rilevare irregolarità, anomalie, duplicati e altri errori che compromettono i dati CRM e, al contempo, le relazioni con i clienti. Integrandosi con database di terze parti e fonti di dato di prima parte aziendali, l’Intelligenza Artificiale può anche interpolare i record mancanti e aggiornare i record in tempo reale come contatto e altre modifiche dei dati.
4. Il Lead Scoring predittivo
L’AI prepara i venditori a migliorare le proprie abilità di lead scoring tramite analisi predittive e algoritmi. Il 64% delle aziende dichiara che convertire lead in clienti è la loro prima priorità mentre il 96% degli utenti che arrivano in un sito web non sono pronti all’acquisto.
Storicamente, i professionisti delle vendite si sono affidati al lead scoring “basato sulle regole”. Cioè, hanno segnato e classificato i lead manualmente, secondo un insieme di regole: “Se x, allora y.”
L’Intelligenza Artificiale è fondamentale a motivare le organizzazioni di vendita per passare dal lead scoring basato su regole al lead scoring predittivo, maggiormente affidabile in quanto basato su una mole estremamente più alta di dati e trend storici.
L’Intelligenza Artificiale può infatti analizzare milioni di diversi attributi storici in tempo reale, inclusi dati demografici, dati geografici, dati di attività e comportamenti sul web, incrociandoli con i trend di conversione dei contatti con le stesse caratteristiche, per determinare la disponibilità di acquisto degli utenti.
5. AI e raccomandazioni per reparti Sales
I CRM venivano tradizionalmente impiegati come archivi di dati ma da quando l’Intelligenza Artificiale alimenta i sistemi CRM, hanno iniziato ad assumere un ruolo nuovo e più versatile e significativo.
Sulla base dei dati rilevanti contenuti in un sistema CRM, l’Intelligenza Artificiale ha la capacità di generare raccomandazioni mirate per i venditori, comprese strategia di vendita, vendite personalizzate, disegnate su misura per rispondere alle esigenze del potenziale cliente.
