Kuidas AI muudab CRM-süsteemi kasutamist — 6 praktilist näidet

Tüüpiline olukord: müügijuht või teenindusjuht valmistub koosolekuks ja peab läbi vaatama kliendi viimase aasta suhtluse. CRM-s on kümned e-kirjad, kõnelogid, pakkumised, klienditoepiletid. Kõige läbi lugemine võtab 20–30 minutit ja seda iga koosoleku eel.
AI koos CRM-ga lahendab selle probleemi koostades automaatse kokkuvõtte kliendiajaloost. Tehisintellekt loeb läbi suhtlusajaloo, klienditoe pöördumised, pakkumised ja lepingud ning koondab olulisima mõneks lauseks.
Tulemuseks on lühike ülevaade sellest, millal viimati kliendiga suheldi, millised probleemid olid, mis on lahendatud ja mis on lahtine. Müügijuht saab 30 sekundiga ülevaate, ilma et peaks midagi otsima.
Miks see on oluline? Klient tunneb, et temaga tegeletakse professionaalselt. Ei teki olukordi, kus müügimees küsib uuesti sama asja, mis eelmine kord juba lahendati. Iga väike detail mõjutab kliendikogemust rohkem, kui arvata oskaks.

Kui klienditoetöötaja saab pöördumise ja peab sellele vastama. Enne vastamist tuleks tal vaadata, mis teenust klient kasutab, mis on varem juhtunud, kas samal teemal on varem pöördutud. Praktikas, eriti kiiretel perioodidel jäävad need sammud sageli vahele.
AI koos CRM-ga töötaks sellisest, et AI loeb uue pöördumise sisu, vaatab automaatselt üle kliendi eelnevad pöördumised, lepingutingimused ja toote- või teenuseinfo ning koostab vastusemustandi, mis arvestab kogu seda konteksti.
Töötaja ei pea nullist alustama, ta saab vastuse mustandi, mida saab kohendada ja välja saata. Tulemuseks kasvab vastamiskiirus oluliselt ja kvaliteet on ühtlasem.
See ei tähenda, et AI asendab klienditoetöötajat. Vastutus ja lõplik otsus jäävad ikka inimesele, AI lihtsalt vähendab ettevalmistusele kuluvat aega.

Igal ettevõttel on kliente, kes toovad rohkem tulu ja kliente, kes nõuavad rohkem tähelepanu. Kui kliendibaas kasvab üle 100-200 kontakti, siis muutub käsitsi analüüsimine ebapraktiliseks.
AI koos CRM-ga võimaldab teha kliendiportfelli analüüsi automaatselt. Tehisintellekt segmenteerib kliendid käitumismustrite, ostumahu, aktiivsuse ja kasumlikkuse põhjal ning toob välja mustrid, mida inimsilm lihtsalt ei märka. Konkreetsed väljundid, mida AI portfellianalüüsist saad on:
– millised kliendid nõuavad ebaproportsionaalselt palju ressurssi võrreldes nende tulususega
– millised kliendisegmendid toovad kõige suuremat tulu väikseima vaevaga
– millised kliendid on “magama jäänud” ja vajavad aktiveerimist
– kus on ristmüügi (cross-sell) ja lisamüügi (upsell) potentsiaal

Ilma AI-ta põhineb see analüüs sageli kõhutundel või paaril Exceli tabelil. AI koos CRM-ga muudab selle andmepõhiseks ja pidevaks analüüsiks.

See on üks klassikalisemaid AI ja CRM kasutusjuhte ning kindlasti üks nendest, kus mõju on kõige selgemini mõõdetav.
Tavaline CRM näitab sulle müügiprotsessi staatilist vaadet tehingutest millises etapis need on. AI lisab siia ennustusvõime millised tehingud tõenäoliselt sulguvad, millised jäävad venima ja kuhu tasub müügijuhi aega suunata.
Praktikas tähendab see, et müügijuht ei pea enam kõhutundega prioriteete seadma. AI ütleb: “See tehing on 78% tõenäosusega sulgumas järgmise 2 nädala jooksul” või “Selle tehinguga pole 3 nädalat midagi juhtunud, siin on risk kaotada.”
Müügijuhtidele annab see reaalajas ülevaate, mitte lihtsalt, et “meil on müügitorus X eurot”, vaid et “realistlik ennustus selle kuu tuluks on Y eurot.” See muudab nii igapäevast müügitööd kui ka lihtsustab juhtkonnale raporteerimist.

Kliendi kaotamine on kallis. Uue kliendi hankimine maksab uuringute järgi 5–7 korda rohkem kui olemasoleva hoidmine. Aga enamik ettevõtteid saab kliendi lahkumisest teada alles siis, kui leping on juba üles öeldud.
AI koos CRM-ga võimaldab lahkumisohtu ennustada enne kui see juhtub. Tehisintellekt analüüsib pikema perioodi andmeid nagu ostusageduse muutust, klienditoe pöördumiste tooni ja sagedust, maksetähtaegade nihkumist, aktiivsuse langust ehk tuvastab mustrid, mis viitavad kasvavale lahkumisriskile.

Selliseks ennustamiseks on vaja kahte asja. Esiteks pikemat ajalugu, kui CRM-is on kliendi kohta vaid mõne kuu andmeid, pole AI-l piisavalt materjali, et mustreid tuvastada. Ideaalis on vaja vähemalt 12–18 kuu ajalugu, et churn-mudel* usaldusväärselt töötaks. Teiseks on vaja piisavat kliendibaasi mahtu. AI vajab õppimiseks piisavalt näiteid nii lahkunud kui ka jäänud klientidest. Kui lahkunud kliente on olnud vaid paar, ei suuda mudel eristada, mis on juhuslik ja mis on mitte. Mida suurem ja mitmekesisem kliendibaas, seda täpsemalt AI lahkumisriski ennustab.
Kui mudel töötab, annab see kliendihaldurile aegsasti signaali: “Kliendi X aktiivsus on langenud 40% võrreldes eelmise kvartaliga. Lahkumisrisk on kõrge.” Sel hetkel on veel aega reageerida helistamiseks, lahenduste pakkumiseks, probleemiga tegelemiseks. Kokkuvõtvalt öeldes ennetada lepingu ülesütlemist.

*Klientide lahkumise mudel on ennustava analüüsi tööriist, mis kasutab ajaloolisi kliendiandmeid, et hinnata üksikute klientide teenuse või tellimuse katkestamise tõenäosust.

See on kõige vähem tuntud, aga üks väärtuslikumaid AI CRM võimalusi.
Kujutage ette olukorda, kus viimase kahe nädala jooksul on klienditoe pöördumiste arv ühe konkreetse toote kohta kasvanud 300%. Ilma AI-ta võib märgata keegi seda siis, kui raporteid vaadatakse ehk tavaliselt kuu lõpus. AI abiga saab klienditoejuht hoiatuse kohe, kui selline trend hakkab tekkima.
Tehisintellekt jälgib pidevalt pöördumiste mustreid ja annab automaatselt teada, kui mingi teenuse, toote või lahendusega seotud päringute arv hakkab tavapärasest kõrgemale tõusma. See võimaldab analüüsida, kas tegemist on tüüpprobleemiga, kas tootes on viga või kas mõni muudatus tekitas ootamatuid tagajärgi. Ilma sellise ennetava süsteemita koguneb info killustunult, üks töötaja näeb üht piletit, teine teist ja keegi ei märka tervikpilti enne, kui probleem on juba eskaleerunud.

Sama loogika töötab ka müügipoolel. AI tuvastab, kui mõnes segmendis hakkab aktiivsus langema, kui konkurent ilmub turule, pakkumiste tagasilükkamiste arv kasvab või kui klientide käitumismuster hakkab tavapärasest erinema.