הבינה המלאכותית מבשרת על עידן חדש בניהול קשרי לקוחות

המטרה העיקרית של עסקים שמשקיעים בכלי בינה מלאכותית היא שיפור חווית הלקוחות ושימורם

בסקר בינ"ל שנערך לאחרונה ע"י חברת הייעוץ Gartner (בקרב כ- 2500 מנהלים) נמצא כי המטרה העיקרית של עסקים שמשקיעים בכלי בינה מלאכותית היא שיפור חווית הלקוחות ושימורם.

בעידן הדיגיטלי המואץ והתחרותי, עסקים נמצאים בחיפוש מתמיד אחר כלים חדשים ויצירתיים לניהול מערכות היחסים שלהם עם הלקוחות. דרך חדשה ומהפכנית כזו היא השימוש בכלי בינה מלאכותית (AI). מערכות חכמות אלו הוכיחו את עצמן ככלי מהותי בטיפוח קשרי לקוחות. 

בכתבה זו נסקור את כלי הבינה המלאכותית המובילים שניתן לרתום כדי למנף ולשדרג את ניהול קשרי הלקוחות ונספק דוגמאות להמחשת הפוטנציאל העצום של ה- AI להעצמת השירות וחוויית הלקוח. 

יישומי AI מרתקים לשדרוג ניהול קשרי הלקוחות:

• צ'אט בוטים – עוזרים וירטואליים מותאמים אישית

צ'אט בוטים הפכו לחלק בלתי נפרד מאסטרטגיית שירות הלקוחות של עסקים רבים. העוזרים הווירטואליים המופעלים על ידי AI מסוגלים לנהל שיחות עם לקוחות בשפה טבעית, לספק תשובות, תמיכה ושירות 24/7, להפחית את זמני ההמתנה ולשפר את חווית הלקוח.

עסקים רבים וביניהם פלטפורמות המסחר האלקטרוני המובילות אמזון ו-eBay משתמשים בצ'אט בוטים כדי לתת מענה מיידי להיקף גבוה של פניות לקוחות תוך הפחתת עלויות התפעול. 

• ניתוח סנטימנטים (sentiment analytics) – הבנת רגשות הלקוח

כיצד לקוחות קיימים ופוטנציאליים מרגישים כלפי החברה/המוצר/השירות שלך?

ניתוח סנטימנטים הוא כלי AI מתקדם המאפשר לעסקים לאמוד את דעות ורגשות הלקוחות על ידי ניתוח טקסטים או פוסטים במדיה חברתית. טכנולוגיה זו מאפשרת לחברות לקבל תובנות חשובות ובזמן אמת. על ידי הבנת מגמות ודפוסי סנטימנט, ניתן לגבש תוכן שיווקי מותאם אישית במטרה להעצים את החיבור הרגשי של הלקוחות וליצור הזדהות, אהדה, אמון וחוויה. 

• מערכות המלצות (recommendation engines) 

מערכות אלו מספקות למשתמשים המלצות מותאמות אישית על סמך התנהגותם, העדפותיהם ותחומי העניין שלהם בעבר. איך זה עובד? מערכת ההמלצות ממנפת אלגוריתמים של למידת מכונה (machine learning) כדי לנתח כמויות אדירות של נתונים על העדפות והתנהגויות הלקוחות. המידע שנאסף ומעובד עשוי לכלול את השאילתות והחיפושים של הלקוחות ברשת, היסטוריית הגלישה שלהם, סקירת פוסטים ברשתות חברתיות, מאפיינים דמוגרפים ועוד. 

נטפליקס לדוגמא, עושה שימוש נרחב במערכות המלצות כדי לגבש הצעות תוכן לכל משתמש במטרה לשפר את חווית המשתמש ולהגביר את שימור הלקוחות. 

• חיזוי אנליטי (predictive analytics)

חיזוי אנליטי באמצעות AI הפך לכלי מהותי בשיווק B2B. בניתוח זה נעשה שימוש בנתונים קיימים (בסיוע טכניקות סטטיסטיות, למידת מכונה ומודלים של חיזוי מתוחכם) במטרה להעריך או לנבא תרחישים עתידים. חברות עשויות להשתמש בחיזוי אנליטי לשם דירוג לידים, חיזוי ביצועים של קמפיינים שיווקיים (ובהתאם אופטימיזציה שלהם וייעול ה- ROI), פילוח לקוחות, חיזוי צרכים ותוצאות עסקיות. כלומר, על ידי הבנת דפוסי התנהגות הלקוחות, עסקים יכולים לצפות את הצרכים וההעדפות שלהם, מה שמאפשר מעורבות יזומה מראש.

• אינטגרציה של AI עם מערכות CRM 

שילוב כלי בינה מלאכותית עם מערכות CRM שינתה את הדרך שבה חברות יכולות לטפל במשימות הקשורות ללקוח. אינטגרציה זו מבצעת אוטומציה של תהליכים, משפרת את הגישה לנתונים, מפחיתה את הצורך בביצוע הדרכות, ומספקת תובנות פרקטיות שניתן ליישם על ידי ניתוח דפוסי נתונים. בכך, מערכות אלו משפרות את תהליכי קבלת ההחלטות, תורמות לשירות וחוויה מותאמים לקוח ומייעלים את ההוצאות בארגון. 

כלים נפוצים בקטגוריה זו כוללים את:

• Salesforce Einstein – נועד לנתח נתוני לקוחות, להציע פעולות לנציגי מכירות ולזהות סנטימנטים של לקוחות.

• Hubspot – משתמש ב- AI כדי לייעל תהליכי כתיבה, שיווק בדוא"ל ואוטומציה של משימות כמו דירוג לידים. 
• IBM Watson – ידוע ביכולתו לנתח כמויות גדולות של נתונים ולספק תובנות מוכוונות פעולה. כלי זה משתמש ב- AI כדי לשפר מערכות CRM על ידי אוטומציה של תהליכים ושיפור שירות הלקוחות. 
• Zoho Zia – מספק תובנות מהותיות בזמן אמת על דפוסי התנהגות והעדפות הלקוחות ומסייע לעסקים לקבל החלטות מבוססות נתונים.  
• Microsoft Azure – שיפור מערכות ה-CRM על ידי ניתוח, חיזוי ואוטומציה. מסייע לחברות להבין טוב יותר את הלקוחות ולשפר את החוויות שהם מספקים להם. 

כך נראה יישום מוצלח של AI לשיפור חוויות הלקוח 

מגזר הבנקאות מספק דוגמה מובהקת לאימוץ יעיל של AI. מוסדות פיננסיים מובילים אימצו מודלים של AI לשיפור השירותים הבנקאיים ושירות הלקוחות שלהם ע"י מתן שירות יזום ומותאם אישית ללקוח. צעדים אלו הובילו לעלייה בפעילות בשירות עצמי, להפחתת עלויות תפעול ולהתייעלות כללית תוך זיהוי סיכונים משופר.  

דוגמה נוספת לאימוץ AI היא ע"י תעשיית הבריאות. Google Health משתמשת ב- AI כדי לזהות סיכונים בריאותיים אפשריים על סמך ההיסטוריה הרפואית של המשתמש ואורח חייו במטרה לספק תוכניות טיפול מותאמות אישית ולשפר את הטיפול בחולים. בתי חולים בעולם כבר אימצו את IBM Watson כדי לספק לחולי סרטן תוכניות טיפול מותאמות אישית.

לסיכום, שימוש בכלי בינה מלאכותית מאפשר שינוי מהפכני בניהול קשרי לקוחות, החל משיפור הבנת תחושות והעדפות הלקוחות בזמן אמת, ועד להתאמה אישית של מסרים וחוויות ללקוחות. 

על אף אתגרים אפשריים ביישום, במאזן עלות-תועלת, היתרונות שמציעים כלים אלו במונחי יעילות, התאמה אישית, ושביעות רצון, הופכים אותם להשקעה ראויה. 

ככל שכלי ה- AI ימשיכו להתפתח ולהשתכלל, ניתן לצפות שמקומם בניהול קשרי לקוחות יהפוך למרכזי יותר. עסקים שישכילו לאמץ כבר היום את הטכנולוגיה המתקדמת הזו ישיגו ללא ספק יתרונות מובהקים בשוק ה- B2B התחרותי.