Het gebruik van artificial intelligence, of op ze Nederlands kunstmatige intelligentie, zien we steeds vaker terug op de werkvloer. Ontdek hier hoe u artificial intelligence winstgevend kunt gebruiken in de CRM van uw bedrijf.
Wat is artificial intelligence? Deze vraag moet eerst worden verduidelijkt voordat we verder gaan met de voordelen voor klantrelatiebeheer.
Artificial intelligence is meer dan alleen een tijdelijke trend. Lees hier hoe u uw verkoop duurzaam kunt verbeteren met op AI gebaseerde CRM-systemen.
Artificial intelligence kan uw klantenservice duurzaam verbeteren. Je kunt hier lezen hoe.
Ontdek hoe chatbots enorme waarde aan de klantenservice kunnen toevoegen en hoe u uw eigen chatbot kunt opzetten.
Ontdek hier hoe u natural language processing ook winstgevend kunt gebruiken in CRM.
We zullen u laten zien hoe spraakherkenningssoftware vandaag zijn weg vindt in ons dagelijks leven en waar we het in de toekomst waarschijnlijk vaker zullen tegenkomen.
De analyse van tekst op emotioneel niveau zorgt voor nieuwe inzichten. Ontdek hoe u sentimentanalyse in CRM kunt gebruiken.
Artificial intelligence brengt de marketing afdeling naar een geheel nieuw niveau. Lees hier hoe u uw marketing aanzienlijk kunt verbeteren.
We laten u zien hoe kunstmatige intelligentie voorspellingen doet voor uw bedrijf en helpen u de juiste beslissingen te nemen.
Machine learning wordt op 4 verschillende manieren ingezet voor CRM. Je kunt hier lezen hoe.
Om AI in CRM te kunnen gebruiken, is de database cruciaal. We laten u zien hoe u de datakwaliteit in uw CRM-systeem duurzaam kunt verbeteren.
Artificial intelligence werd voor het eerst tot een apart onderzoeksgebied verklaard tijdens de Dartmouth-conferentie in de jaren vijftig. Het gaat over methoden waarmee een computer of machine taken kan uitvoeren die intelligentie vereisen.
Artificial intelligence is op veel plaatsen al onderdeel van ons dagelijks leven geworden. Velen zijn al in aanraking gekomen met artificial intelligence zonder het bewust waar te nemen. Chatbots behoren bijvoorbeeld tot de op AI gebaseerde applicaties waarmee we elke dag worden geconfronteerd.
Artificial intelligence kan op veel manieren worden gebruikt. Met vaardigheden als machinaal leren of natuurlijke taalverwerking heeft AI het potentieel om de verkoop naar een volledig nieuw niveau te tillen en duurzaam te veranderen.
De voortdurend voortschrijdende digitalisering heeft verschillende voordelen gebracht voor alle afdelingen. Op het gebied van CRM is de focus vooral verlegd naar de waarde van data. Door enorme hoeveelheden gegevens te verzamelen, kan waardevolle informatie over klanten en hun koopgedrag worden verkregen.
Maar deze hoeveelheid gegevens veroorzaakt ook een enorme administratieve last. Moderne CRM-systemen kunnen het veel gemakkelijker maken voor verkopers.
Het systeem kan ook de gegevens evalueren. Moderne CRM-systemen hebben vaak krachtige analysetools die enorme hoeveelheden gegevens kunnen verwerken. Dit veronderstelt echter dat het gestructureerde gegevens zijn.
Ongestructureerde gegevens kunnen bijvoorbeeld worden gevonden in de vorm van schriftelijke bedrijfsbeoordelingen van klanten op sociale netwerken. Deze beoordelingen bevatten tonnen informatie die niet gemakkelijk kan worden geëvalueerd. De analyse en presentatie van de resultaten zou veel tijd kosten voor werknemers en zou een overeenkomstige hoeveelheid middelen vereisen. Op AI gebaseerde CRM-systemen doen daarom het werk.
Ze splitsen de ongestructureerde gegevens op in afzonderlijke delen om ze vervolgens te analyseren. Hierdoor kunnen problemen of uitdagingen worden geïdentificeerd, waardoor een contract mogelijk niet is afgesloten of de klant op het laatste moment is gestopt.
Automatisering is een groot voordeel van op AI gebaseerde CRM-systemen. Herhaalde of gestandaardiseerde taken zoals het ophalen van e-mails of het bijwerken van CRM-gegevens kunnen soms volledig worden uitgevoerd door zogenaamde workflow-automatiseringsprogramma's.
Een voorbeeld van een dergelijke automatisering door AI is een efficiëntere e-mailcorrespondentie met klanten. Op dit punt kunnen digitale hulpmiddelen worden ingevoegd in de correspondentie en filterinstructies voor actie van de cursussen.
Deze instructies - zoals het plannen van een vergadering - kunnen vervolgens rechtstreeks door de AI worden geïmplementeerd, op voorwaarde dat de AI toegang heeft tot de bijbehorende agenda.
Het verzenden van gepersonaliseerde e-mails of het creëren van follow-ups kan ook worden uitgevoerd door workflow-automatiseringsfuncties die vandaag al bestaan. Dankzij minder administratieve inspanningen hebben verkoopvertegenwoordigers tijd voor hun eigenlijke taken en kunnen ze dit op een meer gerichte en gerichte manier doen.
Experts zien ook het grote potentieel van artificial intelligence op het gebied van verkoopcoaching:
"In de nabije toekomst zullen gepersonaliseerde en intelligente digitale assistenten steeds meer verkoopmedewerkers adviseren en coachen en gegevens op een gestructureerde manier verzamelen en verwerken." (Vinay Ramani, Chief Product Officer bij Pipedrive, vertriebsmanager.de).
Het draait allemaal om het nemen van op gegevens gebaseerde beslissingen. Dit is bijvoorbeeld relevant op het gebied van leadbeheer of prioritering van leads. AI heeft daarom het potentieel om verkoopcoaching op de lange termijn efficiënter te maken.
Artificial intelligence heeft verschillende functies die processen voor klantenservice efficiënter kunnen maken. Een daarvan is te vinden in zogenaamde bruikbare intelligentie.
Bruikbare intelligentie is het vermogen van artificial intelligence om acties te markeren van gebruikers die de verwachte resultaten hebben opgeleverd.
Met andere woorden, AI wordt gebruikt om bepaalde gebruikersacties te identificeren die later kunnen leiden tot bijvoorbeeld een aankoop. AI kan ook bepalen hoe deze specifieke actie mogelijk kan worden herhaald.
Veel experts zien een groot potentieel in het gebruik van chatbots en gaan er daarom van uit dat ze in toenemende mate zullen worden gebruikt.
Enerzijds komt dit doordat de digitale assistenten de klantenservice aanzienlijk kunnen verlichten. Hoewel het personeel van de klantenservice slechts één aanvraag kan verwerken, verwerken chatbots tonnen inkomende aanvragen parallel.
Anderzijds kan dit natuurlijk ook de klantervaring verbeteren. Het alternatief voor het gebruik van een chatbot is meestal om de klantenservice te bellen. In veel gevallen gaat dit gepaard met lange wachttijden. Chatbots reageren binnen enkele seconden, zodat klanten snel worden geholpen.
De term Natural Language Processing of NLP is een proces voor de automatische analyse en weergave van menselijke taal. Het systeem registreert de taal en verwerkt zichzelf met behulp van vooraf gedefinieerde regels en algoritmen.
Maar hoe kunt u NLP in detail voorstellen? Welke functies heeft het?
Deze voordelen hebben verschillende voordelen. Wanneer u bijvoorbeeld gegevens invoert:
Speech to text-technologie kan worden gebruikt om handmatige gegevensinvoer te voorkomen. Het gesproken woord wordt bijvoorbeeld in AI omgezet in een digitale invoer in CRM, op de juiste plaats. Taken zoals gegevensinvoer en onderhoud kunnen veel sneller worden voltooid en bronnen kunnen elders efficiënter worden gebruikt.
Er zijn ook voordelen op het gebied van verkoop. Dus NLP kan worden gebruikt om klanten beter te begrijpen. Potentiële klanten gebruiken verschillende vocabulaire, afhankelijk van hun positie in de zogenaamde "koopcyclus".
Als klanten relatief ver verwijderd zijn van een aankoopbeslissing, gebruiken ze vaak vragende woorden zoals 'Wie?', 'Waarom?' Of 'Wat?'. Als u echter op het punt staat een definitieve aankoopbeslissing te nemen, verandert het vocabulaire. Volgens een onderzoek worden woorden als "kopen", "garantie" of "bespreken" hier veel vaker gebruikt.
Overeenkomstige taalpatronen kunnen nauwkeuriger worden geïdentificeerd met AI. Dit maakt het voor verkopers gemakkelijker om potentieel winstgevende leads te identificeren.
Emotionele AI beschrijft het vermogen van artificial intelligence om menselijke emoties correct waar te nemen en te classificeren.
Als onderdeel van de NLP hebben we aandacht besteed aan de relevantie van bepaalde zoekwoorden die informatie kunnen geven over een aanstaande aankoopbeslissing. Maar wat als deze woorden worden gebruikt in een ironische of sarcastische context?
Een klant zou bijvoorbeeld op een online forum het volgende kunnen zeggen: “Ik moest maar drie maanden wachten op mijn levering en werd nooit op de hoogte gebracht van de leveringsstatus. De klantenservice is echt uitstekend. ”
Het is duidelijk voor menselijke lezers dat dit natuurlijk een negatieve opmerking is. AI kan het echter ten onrechte als positief classificeren door het woord "uitstekend" te gebruiken in termen van klantenservice.
Om dergelijke verwarring te voorkomen, wordt zogenaamde sentimentanalyse gebruikt. Hiermee kan de basistoon van een bericht worden geïdentificeerd om misverstanden te voorkomen.
De evaluatie van enorme hoeveelheden gegevens speelt ook een rol op het gebied van marketing. Tot op zekere hoogte kan "Big Data" worden opgevat als de brandstof voor artificial intelligence. Een op AI gebaseerde CRM kan tonnen klantreisgegevens evalueren die in het systeem zijn verzameld. De resultaten worden vervolgens op een gebruikersvriendelijke manier in het systeem weergegeven.
Dit heeft tal van voordelen voor marketing. Marketingmedewerkers kunnen bijvoorbeeld gerichte budgetbeslissingen nemen. De evaluatie geeft belangrijke informatie over waar en hoeveel geld in welk kanaal moet worden geïnvesteerd.
Artificial intelligence kan leren. Op het gebied van machine learning wordt vaak een onderscheid gemaakt tussen twee basistypen: Supervised Machine Learning en Unsupervised Machine Learning.
Supervised Machine Learning, zoals de naam al doet vermoeden, wordt "gemonitord". Het wordt vooral gebruikt als het gaat om gegevensanalyse met betrekking tot de toekomst, d.w.z. het maken van voorspellingen.
Maar hoe kan AI uitspraken doen over iets dat nog niet is gebeurd? Kortom, het algoritme begint met invoer- en uitvoerwaarden. Als onderdeel van begeleide machine learning leert het algoritme de relatie tussen invoer- en uitvoerwaarde.
Het doel is om het algoritme "zichzelf" te laten denken. Dit betekent het voorspellen van uw eigen uitvoer wanneer de invoer verandert. Op AI gebaseerde CRM kan bijvoorbeeld worden gebruikt om voorspellingen te doen over toekomstige verkoopcijfers of marktgedrag.
Op het gebied van machinaal leren zonder toezicht worden alleen invoergegevens gebruikt. Er zijn geen uitvoerwaarden die overeenkomen met de invoergegevens.
Het gaat gewoon om het herkennen van patronen tussen bestaande gegevens. Klanten kunnen bijvoorbeeld in verschillende groepen worden verdeeld door verschillende CRM-gegevens te evalueren. Deze kunnen bijvoorbeeld betrekking hebben op koopgedrag.
Machinaal leren zonder toezicht stelt bedrijven in staat bestaande, huidige relaties beter te begrijpen. Supervised machine learning wordt daarentegen gebruikt om strategisch slimme zakelijke beslissingen voor de toekomst te nemen.
Naast gecontroleerd en niet-gecontroleerd machinaal leren, is er ook de tussenvorm van semi-begeleid leren en versterkend leren.
Artificial intelligence kan het beheer van klantrelaties aanzienlijk veranderen. AI kan op verschillende gebieden of in verschillende vormen worden gebruikt:
Ongestructureerde gegevens kunnen specifiek worden geëvalueerd met behulp van door AI ondersteunde functies. Artificial intelligence heeft dus het potentieel om verschillende CRM-processen duurzaam te veranderen en efficiënter te maken.