CRM における AI: AI が顧客体験を変革する 5 つの方法

今日のデジタル世界では、ハイパーパーソナライゼーションが新たな標準となり、堅牢な顧客体験を提供することがあらゆるビジネスに不可欠なものとなっています。

現在、ほぼすべての企業がデジタル製品を提供しており、組織はカスタマージャーニーのあらゆるタッチポイントでシームレスな顧客体験を提供するよう努めています。

CRM プラットフォームは、顧客サービス関連のニーズに効率的に対応できるように設計されています。さらに、最新の CRM システムでは、人工知能 (AI) を活用して CRM ツールの機能を強化しています。

最近の 顧客行動統計91% の企業が CRM システムに AI を使用し、42% の企業が CRM 戦略に AI をすでに実装しています。

この記事では、AI が CRM プラットフォームをどのように変革しているのか、そしてなぜ AI を導入する必要が出てきたのかを見ていきます。

CRMにおけるAIの必要性

顧客の期待はかつてないほど高まっており、あらゆるタッチポイントでシームレスなパーソナライズされた体験を期待しています。しかし、データが増えるにつれて、その管理と対応はより複雑になります。

CRMプラットフォームにAIが組み込まれることで、こうしたデータ関連の複雑さを解消できます。AIは膨大なデータをリアルタイムで取り込み、分析することで、顧客のニーズを予測します。CRMプラットフォームにおけるAIの強力な相乗効果は、ビジネスオペレーション全体を強化し、顧客基盤の構築に役立ちます。 顧客とのつながりが強まる.

従来の CRM では、データの収集と外部ワークフローの管理に関して制限があります。手動で統合され、頻繁に調整されるデータに基づいて洞察が提供されます。

一方、AI 搭載の CRM はより高速で、リアルタイム データに基づいて実用的な洞察を提供します。収集されたデータはより正確になり、顧客情報が向上します。運用面では、データの民主化が可能になり、データ ガバナンスが確保されます。

AI が CRM を変革する 5 つの主な方法

CRMシステムにAIを統合することは、顧客エンゲージメントと顧客維持を強化するための秘密兵器となっています。AI駆動型CRMツールを使用している企業は、 売上高が29％増加.

AI が顧客関係プラットフォームをどのように変革しているかを見てみましょう。

パーソナライズされた顧客エクスペリエンス

AI搭載CRMは、顧客に関する詳細な洞察を提供し、顧客行動を予測します。 予測分析 テクニック。インテリジェント CRM は、リードとコンバージョンを詳細に把握し、顧客の好みに基づいて個別の顧客推奨事項を提案します。

さらに、顧客の好みに関するこうした情報を活用することで、営業チームやマーケティング チームは顧客を正確にターゲットにすることができます。

日常業務の自動化

AI CRM は、顧客行動分析、データ入力、顧客フォローアップ メール、配送状況、売上入力などの日常的なタスクを自動化するように設計されています。自動化により時間が節約され、チームは戦略的な計画とイノベーションに集中できるようになります。

リアルタイムの顧客対応と自動返信により、企業は手動の手順に伴うリスクを軽減することもできます。さらに、 AIを活用したCRM ツールにより、売上が 29% 増加し、顧客満足度が 25% 向上しました。

機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はリードに優先順位を付け、フォローアップをスケジュールし、顧客サービスの問い合わせを正確に処理できるようになります。

強化された分析

CRM プラットフォームの AI は、分析を新たなレベルに引き上げることができます。ML と自然言語処理 (NLP) 技術を活用することで、CRM プラットフォームは、購入パターン、顧客とのやり取り、購入行動、購入履歴など、さまざまなソースから生データを収集できます。

これらすべてのソースから取り込まれたデータと予測機能を組み合わせることで、比類のない分析が生成されます。これらの強化された分析により、企業は顧客をより正確にターゲットにすることができ、次のことが可能になります。

• マーケティングキャンペーンを最適化する
• ビジネス指標の詳細な分析、例えば
• 積極的な顧客サービスのための戦略を立てる

より良い感情分析

AIベースのCRMを選ぶ際には、感情分析を最優先に検討すべきです。感情分析は、NLP技術を活用して顧客の口調、緊急度、意図を分析します。

顧客サービスに関しては、感情分析が重要な役割を果たします。

例えば、Zoho CRMのAIアシスタントは、 ジア、 顧客のメールやチャットメッセージを分析し、肯定的、否定的、中立的に分類します。否定的な顧客トーンが検出されると、そのメッセージは優先され、サポートチームが迅速に問題に対処できるようになります。

さらに、この機能により、全体的な顧客維持率も向上し、問題点を積極的に解決できます。

継続的改善

AI ベースの CRM は、大量のデータを継続的に処理できます。さまざまなタッチポイントからリアルタイムでデータを取り込んで常に学習するため、企業は顧客維持戦略を積極的に改善できます。

ML アルゴリズムを活用することで、組織はプロセスを最適化し、顧客関係管理の継続的な改善を推進できます。

CRM導入におけるAIの課題

CRM に AI を統合すると、顧客関係を処理する新しい方法が生まれますが、その統合にはパフォーマンスを妨げる可能性のあるいくつかの明確な課題が伴います。

だからこそ、これらの障害に対処することが必要です。AI-CRMの導入において組織が直面する困難には、以下のようなものが挙げられます。

データプライバシーとガバナンス

AI ベースの CRMS は、複数の顧客タッチポイントから収集された膨大な量のデータに基づいて動作します。そのため、データ プライバシーに関する懸念はどの段階でも発生する可能性があります。ただし、データ プライバシーに関する懸念に対処するには、関連するコンプライアンスおよびデータ ガバナンス ポリシーを整備する必要があります。

データの品質と統合

AIベースのCRMでは、堅牢な データ統合 ツールは、サポートする基盤インフラストラクチャと統合する必要があります。質の高いデータがなければ、AI CRM イニシアチブへの投資は期待どおりの結果をもたらしません。

したがって、データ パイプラインと基盤となるインフラストラクチャは、AI ベースの CRM をサポートできる必要があります。

トレーニングとリソースの有効化

AI ベースの CRM はコストのかかる取り組みであるため、効果的な活用を最優先に考える必要があります。ただし、トレーニングとリソースの有効化が不十分だと、投資が無駄になる可能性があります。

これを回避するには、企業は AI システムを最適に使用できるように、スキルを向上させ、新しい知識を習得するための包括的な従業員トレーニングを実施する必要があります。

CRMにおけるAIの未来

今日、顧客とのやり取りはコール センターの取り組みだけにとどまりません。AI を活用した CRM は、予測分析を通じて顧客のニーズを予測し、高度にパーソナライズされた効率的なソリューションをリアルタイムで提供できます。

さらに、チームは AI システムを使用してトレンドの特定、問題の解決、販売の最適化を加速できます。

また、以下のリストも掲載しています。 AIを活用した最高のCRM.