L’impatto dell’Intelligenza Artificiale Generativa (AI Generativa) sul Customer Relationship Management (CRM) ha comportato la modifica delle funzionalità e delle concrete applicazioni. Infatti la raccolta di dati e informazioni sui clienti attraverso numerosi canali ed il loro utilizzo per creare esperienze personalizzate e significative è propedeutico all’impiego di GenAI. L’integrazione sta reinventando la creazione e la distribuzione dei contenuti e anche amplificando la creatività umana, arricchendo la nostra intuizione, le emozioni e la contestualizzazione.
Le applicazioni CRM automatizzano i processi aziendali rivolti al cliente all’interno di un’organizzazione, indipendentemente dalla specificità del silos (per esempio, pubblicità, marketing, commercio digitale, vendite, servizio clienti e contact center). Queste applicazioni servono a gestire l’intero ciclo di vita di un cliente, compreso il processo di creazione del marchio-prodotto, l’assistenza e la conversione da prospect a cliente effettivo, aiutando l’organizzazione a costruire e mantenere relazioni di successo. Le interazioni a sostegno di questo processo possono avvenire attraverso molteplici canali di comunicazione (e-mail, telefono, social, sito web e molto altro). Ora più che mai è diventato fondamentale per le organizzazioni offrire esperienze personalizzate non solo attraverso i canali digitali e fisici, ma che permettano realmente di entrare in contatto con i clienti. I dati dei clienti sono la chiave di volta. Le priorità delle organizzazioni in materia di Customer Experience (CX) sono oggi fortemente guidate dal sentiment dei clienti (per esempio, il miglioramento delle metriche dei clienti e la comprensione dei punti dolenti dei clienti), il che sottolinea l’importanza di fornire valore e di mantenere relazioni a lungo termine, dalla fase di prevendita fino al post acquisto.
Le applicazioni CRM sono fondamentali per mantenere queste relazioni, migliorare il loro valore e la loro durata nel tempo.
Una recente ricerca condotta da Cap Gemini illustra il punto di vista dei marketer che vedono nell’AI potenzialità tutt’altro che meccaniche e operative: il 62% ritiene che sarà un motore per la creatività umana, amplificandone l’intuizione, le emozioni e la comprensione del contesto. Più della metà (57%), inoltre, prevede che l’AI sarà capace di aprire nuovi percorsi creativi soprattutto in quei settori in cui le competenze umane e l’AI collaborano per sviluppare le innovazioni. Non solo, il 55% crede che questa tecnologia sarà in grado di stimolare idee e pensieri non convenzionali.
Le nuove pratiche per utilizzare l’AI Generativa sarà applicata in diversi settori, tra cui: analisi dei dati (90%); ottimizzazione dei motori di ricerca (89%); Customer Service (89%), creazione di contenuti (88%) e generazione di immagini e video (86%), questa tecnologia può contribuire allo sviluppo di una Brand Image distintiva, per il 65% all’analisi accurata delle tendenze dei clienti e del mercato e all’aumento dell’efficienza nella generazione di contenuti e risultati e per il 66% alla riduzione dei costi.
Alcune piattaforme relazionali CRM incorporano l’AI generativa nei flussi di lavoro, generando automaticamente e-mail destinate ai clienti, riepiloghi delle riunioni, ricerche sugli account e reportistica basata su ogni fase del ciclo di vendita, risposte di assistenza, riassume le interazioni con i clienti in report di facile accesso per i team di assistenza e prepara meglio gli agenti dell’assistenza sul campo prima del loro arrivo nei luoghi di intervento.
Generazione di contenuti per ingaggiare lead – prospect – client- Punto di partenza sono i contenuti fondamentali per catturare l’interesse e l’attenzione dei clienti. Con le AI Generativa è possibile creare contenuti ancora più personalizzati e pertinenti su larga scala da sfruttare nei vari punti di contatto digitali del CJ (Customer Journey).
Lead scoring predittivo – Il lead scoring è il modo in cui classifichi (fattori demografici e comportamentali) i lead per scoprire quali hanno il maggior potenziale di vendita. L’analisi di AI di grandi quantità di dati del comportamento, dei flussi di dati social, dei dati IoT e delle interazioni, consente una maggiore precisione nella probabilità di conversione del lead.
Self Service – Anche l’assistenza clienti supportata dai chatbot potrà essere migliorata in ottica di performance: grazie al miglioramento della comprensione degli intenti e del contesto conversazionale, i clienti potranno percepire un approccio più umano, ricevendo il miglior supporto e maggiore attenzione in questa fase così riducendo l’accesso agli operatori del servizio clienti.
Servizio clienti – La qualità del servizio clienti dipende anche dalla capacità dell’operatore di riuscire a gestire l’attenzione, frammentata su più schermi, per fornire prontamente supporto al cliente. L’AI Generativa è in grado di aiutare l’operatore suggerendo le risposte più adatte a soddisfare rapidamente le esigenze del cliente. Inoltre, l’addestramento dei modelli migliora costantemente grazie al feedback umano che li rafforza. A ciò si aggiunge la possibilità di sfruttare l’AI Generativa per ultimare il lavoro successivo alla chiamata, generando rapidamente messaggi di testo e mail di follow-up.
Vendite – In ottica vendite B2B, l’AI generativa può aiutare il team nella creazione del materiale di supporto alla proposta o vendita in linea con il portfolio aziendale, suggerendo, una volta ultimata l’offerta, le risposte più adeguate alle domande dei clienti e le informazioni più pertinenti. Ma anche può generare email personalizzate che gli addetti alle vendite possono inviare ai clienti, velocizzando così il loro lavoro di assistenza.
Per ottenere il massimo dalle soluzioni di intelligenza artificiale, le aziende devono disporre dell’hardware, del software e dei processi necessari. Hanno anche bisogno di dati di alta qualità con cui alimentare gli strumenti di intelligenza artificiale e delle persone competenti in grado di sfruttarli.
Quali passi dovrebbero intraprendere le organizzazioni per implementare con successo soluzioni di vendita potenziate dall’AI?
II processo di implementazione deve essere gestito con attenzione, utilizzando le metodologie di gestione del cambiamento necessarie per il successo di qualsiasi nuova iniziativa. Occorre definire bene obiettivi, benchmarking e livelli di responsabilità.
Più saranno le aziende che iniziano a implementare soluzioni di AI generativa per le vendite, più quelle che non lo faranno si ritroveranno a perdere terreno. Poiché l’efficacia di questi strumenti aumenta nel tempo, chi si muove per primo acquisirà un vantaggio significativo e sostenibile.
KMSenpai si occupa di supportare l’organizzazione del cliente nella digital business strategy, nel ridisegno dei processi, nell’integrazione delle tecnologie abilitanti, nella scelta dei system integrator, nonché dell’empowerment delle risorse umane. Sei interessato all’integrazione della AI Generativa nel CRM e vuoi sapere cosa possiamo fare per aiutarti, contattaci, o richiedi l’approfondimento cliccando sul pulsante sottostante.
