AI di bidang CRM

Sifat prediktif AI meningkatkan kemampuan alur kerja dan membantu organisasi mengembangkan komunikasi yang lebih personal dengan pelanggan mereka.

Untuk membantu memastikan bahwa AI digunakan secara efektif dalam CRM, organisasi harus memiliki akurasi data dan langkah-langkah privasi. Dasar dari semua hubungan pelanggan dan interaksi pelanggan bergantung pada keamanan organisasi dan pelanggan menaruh kepercayaan mereka pada organisasi.

Menggabungkan alat bantu yang didukung AI dengan sistem CRM menghasilkan pendekatan berbasis data terhadap interaksi pelanggan dan meningkatkan interaksi tersebut bagi konsumen dan bisnis. Mengintegrasikan AI dan otomatisasi dalam perangkat lunak CRM membantu organisasi membawa data pelanggan ke tingkat berikutnya dengan insight yang lebih besar tentang perilaku, kebutuhan, dan preferensi pelanggan, di antara faktor-faktor penting lainnya.

Tapi, bagaimana ceritanya sampai ke titik ini? Interaksi pelanggan adalah inti dari CRM. Seiring dengan semakin tajam teknologi, kebutuhan pelanggan telah berkembang. Meskipun vendor perangkat lunak CRM telah menjadi pendukung AI, namun baru belakangan ini saja AI semakin populer dan merevolusi cara perusahaan dan pelanggan berinteraksi.

Sistem CRM yang asli adalah database informasi pelanggan dan interaksi pelanggan yang disimpan dan digunakan oleh departemen akuntansi. Seiring berjalannya waktu, sistem mulai memasukkan lebih banyak fitur dan alat bantu untuk departemen lain, seperti pemasaran, tim penjualan, dan dukungan pelanggan. Namun, seiring pertumbuhan bisnis, begitu pula harapan pelanggan dan kebutuhan untuk retensi pelanggan.

Banyaknya data yang dihasilkan oleh platform CRM menjadi terlalu banyak untuk sistem tradisional dan solusi baru harus ditemukan. Di sinilah alat AI generatif masuk dan sejak itu mengubah cara kerja sistem CRM saat ini.

Perusahaan saat ini memiliki banyak pilihan saat mencari mitra AI dan CRM, termasuk IBM CRM (IBM watsonx Assistant™ ), Salesforce CRM (Einstein GPT), Hubspot CRM (ChatSpot), Freshworks (Freddy AI), Zoho CRM (Zia), dan Pipedrive CRM (AI Sales Assistant).

Alat bantu berbasis AI baru seperti ringkasan rapat yang dapat ditindaklanjuti, templat email khusus, dan perutean tiket otomatis telah mengubah proses CRM. Alat teknologi lainnya, seperti menggunakan notifikasi cerdas memberikan insight tentang jalur penjualan. Pengalaman pelanggan kini menjadi inti dari CRM dan bergantung pada insight data waktu nyata untuk interaksi yang dipersonalisasi dan tepat waktu yang diharapkan oleh pelanggan.

IBM Institute for Business Value menerbitkan serangkaian panduan yang didukung oleh penelitian yang disebut—Panduan CEO untuk AI generatif—mengenai berbagai topik, mulai dari AI generatif dalam keamanan siber hingga pengalaman pelanggan. IBM Institute for Business Value telah mengidentifikasi 3 hal yang perlu diketahui setiap pemimpin dan apa yang dapat mereka lakukan tentang hal itu:

Dengan menggunakan data pelanggan dari semua area bisnis, termasuk fungsi penjualan, pemasaran, dan layanan, hal ini dapat mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan menggunakan data CRM secara maksimal.

Apa yang dapat dilakukan para pemimpin: Menetapkan tujuan yang tinggi saat mengambil tindakan untuk menggunakan kemampuan AI. AI generatif mungkin tersedia untuk semua perusahaan. Ini tergantung pada bagaimana CEO memilih untuk menggunakan kemampuan ini untuk kebutuhan bisnis mereka. Memungkinkan desainer untuk menambah pembuatan konten dengan AI generatif dan terlibat dengan teknologi AI. Gunakan AI generatif untuk menyederhanakan berbagai hal dengan membuat panduan khusus untuk contoh penggunaan dan melengkapi model terbuka dengan investasi pada data kepemilikan.

Janji dari apa yang dapat diberikan oleh AI generatif kepada para pelanggannya bergantung pada fondasi kepercayaan dari perusahaan itu sendiri. IBM Institute for Business Value menemukan bahwa "80% pimpinan bisnis melihat kemampuan dapat dijelaskan, etika, bias, atau kepercayaan sebagai kekhawatiran utama dalam perjalanan menuju penggunaan AI generatif."1

Apa yang dapat dilakukan oleh para pemimpin: CEO harus memimpin dengan empati dan memprioritaskan perjalanan yang beretika. Membangun kepercayaan pelanggan dengan mengembangkan etika AI generatif yang spesifik untuk masalah mereka dan memberikan pengalaman yang dapat dipercaya yang membantu memastikan kepuasan pelanggan. Membangun AI generatif ke dalam pengalaman pengguna sejak awal, menyesuaikan kampanye pemasaran dan menjangkau pelanggan secara langsung untuk mendapatkan kepercayaan tersebut.

Rata-rata, 87% eksekutif mengharapkan peran pekerjaan ditambah dengan AI generatif, bukan diganti. AI generatif berjanji untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang sebelumnya terlalu rumit untuk ditangani mesin. Keberhasilan kemitraan manusia-mesin adalah tantangan perubahan organisasi inti ketika membawa alat AI. Para CEO perlu mempertimbangkan dengan cermat ke mana harus membawa AI ke dalam rantai nilai dan menjaga agar AI generatif tetap menjadi pertimbangan dalam semua pengambilan keputusan terkait dampak dan kesejahteraan karyawan.

Apa yang dapat dilakukan para pemimpin: Mengembangkan kemitraan manusia dan mesin sejak awal yang dapat menciptakan nilai lebih dari yang dapat dilakukan oleh setiap pihak. Memberikan kesan yang baik dengan AI generatif dengan memberikan pesan positif tentang bagaimana AI dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas karyawan. Mengintegrasikan alat bantu AI, alur kerja cerdas, dan platform hybrid cloud dengan cara yang melibatkan karyawan untuk berkinerja di tingkat tertinggi dan melibatkan karyawan dalam merancang implementasi AI.

Ada beberapa manfaat utama sistem CRM yang didukung AI: 

• Pelaporan yang ditingkatkan dan analisis prediktif 
  
• Lebih banyak personalisasi
  
• Otomatisasi yang ditingkatkan
  
• Fokus pada analisis sentimen 
• Penilaian keunggulan yang lebih baik
• Data tidak terstruktur yang terkelola

Salah satu kontribusi AI terbaik untuk CRM adalah analisis prediktif. Solusi AI CRM telah meningkatkan kemampuan analisis data yang menganalisis data historis dan perilaku pelanggan. Faktor-faktor ini membantu organisasi dengan insight data, forecasting, dan merampingkan demografi mana yang akan ditargetkan.

Hal ini juga memberikan organisasi intelijen terpadu dan satu suara untuk bagaimana analisis data dikumpulkan dan digunakan. Alat prediktif juga dapat membantu mengelola churn pelanggan dan mengidentifikasi perubahan yang diperlukan pada proses penjualan.

AI dapat menarik pelanggan potensial dengan pengalamannya yang sangat personal. AI dapat menganalisis data pelanggan melalui algoritme dan merekomendasikan produk atau layanan yang disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan.

Pengalaman yang dipersonalisasi dapat menjadi nilai jual yang signifikan bagi perwakilan penjualan dan menjadi peluang penjualan yang sangat besar. Pendekatan ini dapat dilakukan di semua saluran, seperti dalam aplikasi, online, melalui media sosial atau secara langsung.

AI dan otomatisasi adalah alat yang terpisah, tetapi keduanya sangat berharga satu sama lain. Alat otomatisasi bertenaga AI seperti chatbot dan asisten virtual dapat menangani pertanyaan pelanggan rutin dan dukungan sepanjang waktu kepada pelanggan.

Secara terpisah, alat otomatisasi seperti chatbot yang didukung AI dapat mengurangi waktu respons dan memberi karyawan lebih banyak waktu untuk fokus pada tugas yang menantang.

Era media sosial telah tiba dan salah satu hal bermanfaat yang dapat dilakukan oleh AI adalah menganalisis teks dan saluran media sosial untuk ulasan pelanggan. Memantau saluran-saluran ini secara real time memungkinkan perusahaan untuk memberikan perhatian tindak lanjut yang cepat sesuai kebutuhan dan dapat berkontribusi pada retensi pelanggan jangka panjang.

Tim dapat memprioritaskan prospek secara lebih efisien dan menilai kemungkinan untuk melakukan konversi dengan penilaian prospek berbasis AI. Faktor-faktor seperti demografi dan perilaku membantu tenaga penjualan menargetkan prospek terbaik, meningkatkan penjualan secara keseluruhan dan meningkatkan penjualan. Selain itu, AI dapat membantu mengelompokkan prospek dan mengelola kampanye atas nama tim.

Sistem CRM menangani sejumlah besar data, termasuk data yang tidak terstruktur dan data perusahaan yang kompleks yang berasal dari beberapa saluran komunikasi yang berbeda.

AI dalam CRM dapat menggunakan alat bantu, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan machine learning (ML), untuk mengatur dan mengurutkan data dengan cara yang bermakna yang sebelumnya tidak tersentuh. Selain itu, dapat mempercepat pelaksanaan rencana berdasarkan data yang dikumpulkan.

Menerapkan AI ke bidang CRM tidak datang tanpa tantangan. IBM Institute for Business Value menemukan bahwa meskipun 78% eksekutif mengatakan bahwa organisasi mereka memiliki pendekatan untuk meningkatkan AI generatif ke dalam pengalaman pelanggan dan karyawan, sebagian besar masih sedang mencari cara untuk memastikan kualitas yang konsisten. Lebih dari separuh (56%) mengatakan bahwa mereka tidak memiliki proses yang siap digunakan untuk mengujinya dan menyelesaikan masalah dari hasil AI generatif. Ini termasuk:

Waktu: Penyiapan awal AI dalam sistem CRM dapat memakan waktu tergantung pada seberapa besar organisasi dan apa kebutuhan spesifik bisnisnya. Agar hal-hal berjalan lancar dalam implementasi, perlu ada interaksi tim yang efektif. Aspek lainnya adalah harga. Semakin kompleks AI dalam sistem CRM, semakin banyak uang yang mungkin dikeluarkan perusahaan untuk menyiapkan teknologi.

Keamanan siber: Jalan menuju layanan pelanggan yang berkualitas adalah mempertahankan data eksternal dan entri data internal. Sebagian besar adalah data pelanggan pribadi yang sensitif, dan harus disimpan dengan aman dan hanya dikumpulkan sesuai dengan hukum. Pelanggan juga harus tahu bahwa data mereka digunakan dan disimpan untuk tujuan yang dimaksudkan untuk pengumpulannya.

Keseimbangan antara AI dan layanan manusia: AI CRM dapat menjadi sangat otomatis dan mengurangi koneksi manusia. Pelanggan kemudian dapat merasa terputus dari perusahaan dan merindukan interaksi pribadi yang pernah mereka lakukan dengan departemen layanan pelanggan tradisional. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk mengingatkan pelanggan bahwa robot ini hanya untuk bantuan informasi dan tidak akan memberikan dukungan.

Kasus penggunaan untuk AI di CRM sangat luas dan bervariasi tergantung pada apa tujuan bisnis. Beberapa yang penting adalah:

Kecerdasan bisnis: Alat bantu AI menawarkan pendekatan baru bagi bisnis untuk berbagai area bisnis, termasuk penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan. AI memberikan analisis dan insight tentang data pelanggan yang dapat membantu mengambil keputusan jangka panjang yang lebih cerdas dan memenuhi kebutuhan pelanggan.

Layanan pelanggan: Alat bantu AI, seperti chatbot AI dapat digunakan dalam strategi layanan pelanggan bisnis untuk memberikan respons yang cepat dan akurat terhadap pertanyaan. Chatbot bertenaga AI dapat meningkatkan layanan pelanggan dengan dukungan 24x7 untuk pertanyaan pelanggan.

Manajemen data: Dengan AI di CRM, data pelanggan tetap bersih dan akurat dengan mengotomatiskan proses langkah demi langkah, seperti entri data, pembersihan, dan pengayaan. Selain itu, CRM yang didukung AI dapat membantu menjaga fondasi data yang akurat untuk semua proses AI yang mencakup bisnis.

Efisiensi TI: Dalam sistem CRM, AI, bersama dengan otomatisasi, dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan membuat proses menjadi lebih sederhana. Departemen TI yang menggunakan AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas biasa, seperti perutean tiket dan diagnostik.

Personalisasi pemasaran: Sistem CRM yang didukung AI dapat mempersonalisasi materi pemasaran dan menyegmentasikan pelanggan berdasarkan poin data yang masuk, termasuk riwayat pembelian dan interaksi.

Manajemen prospek: Dengan menggunakan alat AI untuk penilaian prospek, bisnis dapat mengotomatiskan proses kualifikasi dan penilaian prospek dalam sistem CRM. Secara terpisah, model machine learning dapat menghimpun lebih banyak insight tentang karakteristik dan perilaku prospek yang selanjutnya dapat menyesuaikan pendekatan penjangkauan.

Analisis pelanggan prediktif: Kemampuan data AI tersebar luas, terutama dalam hal AI dalam sistem CRM. Dengan AI, bisnis dapat menggunakan data historis untuk membuat prediksi tentang perilaku pelanggan dan mengantisipasi apa yang dibutuhkan pelanggan.

Optimalisasi proses: Ketika AI dimasukkan ke dalam sistem CRM untuk proses, AI membantu mengarahkan operasi dan menemukan inefisiensi yang mungkin tidak diketahui. Bisnis juga dapat menggunakan AI untuk menganalisis alur kerja dan menentukan kemacetan dalam sistem.

Optimalisasi penjualan: Teknologi AI membantu bisnis meningkatkan modul penjualan CRM mereka dengan menggunakan analisis prediktif untuk mendapatkan prospek dan memprioritaskan prospek yang bernilai tinggi. Alur kerja otomatis merampingkan proses penjualan, sementara analitik prediktif dapat membantu memperkirakan perilaku pelanggan.

Pengalaman pelanggan hanya diharapkan tumbuh dalam kebutuhan karena hiperpersonalisasi sekarang menjadi standar tinggi yang telah ditetapkan. Setiap perusahaan menjual produk digital dan bersaing untuk menentukan pengalaman digital mana yang paling personal dan menarik perhatian konsumen.

Di sinilah AI generatif turut berperan dan menjanjikan peningkatan ekspektasi ini karena pelanggan menuntut penawaran penjualan yang dipersonalisasi, rekomendasi, dan layanan pelanggan yang tak tertandingi. Seiring berkembangnya teknologi AI, bisnis hanya dapat mengharapkan kemampuan AI yang lebih canggih dan alat yang didukung AI untuk meningkatkan proses CRM.

Masa depan AI CRM tampak cerah karena lebih banyak alat bantu AI yang terus dikembangkan, seperti pengenalan suara dan augmented reality. AI telah dan akan terus merevolusi cara bisnis berinteraksi dengan pelanggannya dan akan mengembangkan cara pandang dunia terhadap pengalaman pelanggan. Organisasi yang mengadaptasi dan membangun AI ke dalam proses CRM mereka akan menjadi yang terdepan dan akan menyiapkan diri mereka untuk berkembang dalam ruang manajemen hubungan pelanggan.