Поскольку мы вступаем в новую эру технологического прогресса, искусственный интеллект (ИИ) трансформирует отрасли и переопределяет бизнес-стратегии. Прогнозируется, что рынок ИИ вырастет до 407 миллиардов долларов к 2027 году, что значительно больше, чем 86.9 миллиарда долларов в 2022 году.1 Этот рост подчеркивает важнейшую роль ИИ в повышении эффективности и внедрении инноваций.
Предиктивный ИИ — одно из самых эффективных приложений. Он использует аналитику данных для прогнозирования тенденций и поведения, что позволяет принимать упреждающие решения.
Что такое прогнозирующий ИИ?
Предиктивный ИИ — это отрасль искусственного интеллекта, которая анализирует исторические данные для прогнозирования будущих результатов. Он использует алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций в наборах данных, позволяя компаниям принимать обоснованные решения на основе прогнозируемого поведения.
В контексте CRM предиктивный ИИ анализирует взаимодействия с клиентами, историю покупок и демографическую информацию, чтобы генерировать идеи, которые помогут вам разрабатывать маркетинговые стратегии, тактики продаж и подходы к обслуживанию клиентов.
Как работает прогностический ИИ?
Прогностический ИИ работает посредством нескольких важных процессов:
- Сбор данных: Прогностический ИИ собирает исторические данные из различных источников, включая CRM-системы, платформы социальных сетей, аналитику веб-сайтов и отзывы клиентов.
- Обработка данных: После сбора данные проходят предварительную обработку для очистки и организации их для анализа. Этот шаг может включать удаление дубликатов, исправление ошибок и стандартизацию форматов.
- Модельное обучение: Затем к обработанным данным применяются алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы обучаются на исторических данных, выявляя закономерности, которые коррелируют с определенными результатами (например, покупками клиентов или оттоком).
- Генерация прогнозов: Модель предоставляет прогнозы на основе новых данных после обучения. Например, она может предсказать, какие клиенты, скорее всего, купят продукт или какие лиды, скорее всего, конвертируются.
- Непрерывное обучение: Прогностическая модель может быть уточнена и улучшена по мере сбора большего количества данных. Этот итеративный процесс повышает ее точность и релевантность в прогнозировании будущих результатов.
Чем предиктивный ИИ отличается от генеративного ИИ
Хотя и предиктивный, и генеративный ИИ относятся к области искусственного интеллекта, они служат разным целям:
- Предиктивный ИИ ориентирован на прогнозирование будущих событий на основе исторических данных. Его основная цель — анализ существующей информации для прогнозирования поведения клиентов или рыночных тенденций.
- Генеративный ИИ, с другой стороны, предназначен для создания нового контента или данных на основе изученных шаблонов из существующих наборов данных. Это включает в себя генерацию текста (например, чат-ботов), изображений, музыки или даже целых статей. Генеративный ИИ часто используется для творческих приложений, а не для предиктивных задач.
Понимание этого различия имеет решающее значение для компаний, стремящихся эффективно внедрять решения ИИ. В то время как генеративный ИИ может улучшить креативность и генерацию контента, предиктивный ИИ необходим для принятия стратегических решений в CRM.
Пример из практики: система рекомендаций Amazon
Рекомендательный движок Amazon является критическим фактором успеха его электронной коммерции, отвечая за около 35% от общего объема продаж. Это передовая система, которая использует предиктивный ИИ для сканирования обширных данных, чтобы предлагать персонализированные предложения продуктов, улучшать опыт покупок и повышать коэффициенты конверсии.
Движок в основном использует совместную фильтрацию от элемента к элементу. Этот метод анализирует пользовательские данные, такие как история просмотров, прошлые покупки и рейтинги продуктов, для генерации рекомендаций в реальном времени. Вместо того чтобы сосредоточиться исключительно на сходстве пользователей, он рассматривает взаимосвязи продуктов. Например, если клиент покупает книгу о садоводстве, система может предложить связанные с ней садовые инструменты или другие книги, которые обычно покупаются вместе с ней.
Amazon постоянно совершенствует этот движок с помощью A/B-тестирования и анализа данных. Это позволяет им совершенствовать свои алгоритмы на основе показателей вовлеченности пользователей, таких как показатели кликов и конверсии. Следовательно, движок рекомендаций повышает удовлетворенность клиентов, упрощая поиск продуктов и значительно увеличивая продажи.
Amazon сообщила о значительном росте продаж на 29% в одном финансовом квартале, связанном с этими персонализированными рекомендациями. В целом, инновационное использование Amazon предиктивного ИИ демонстрирует, как эффективное использование данных может создавать существенные конкурентные преимущества в розничной торговле.
Необходимость предиктивного ИИ в CRM
Интеграция предиктивного ИИ в CRM-системы решает несколько важнейших бизнес-задач:
- Расширенная информация о клиентах: Предиктивный ИИ позволяет компаниям анализировать обширные данные о клиентах для более глубокого понимания предпочтений и поведения. Организации могут более эффективно адаптировать свои маркетинговые и торговые усилия, понимая, что движет решениями клиентов, и создавая персонализированный опыт.
- Улучшенное прогнозирование продаж: Точное прогнозирование продаж жизненно важно для успеха бизнеса. Предиктивная аналитика повышает точность прогнозирования, анализируя исторические данные о продажах наряду с текущими тенденциями рынка. Это позволяет отделам продаж эффективно распределять ресурсы и фокусироваться на потенциальных лидах.
- Проактивное удержание клиентов: Отток клиентов представляет собой серьезную проблему для многих организаций. Прогностический ИИ может определять клиентов, которые рискуют уйти, анализируя уровни вовлеченности и историю покупок. Обнаруживая эти сигналы на ранней стадии, вы можете внедрять целевые стратегии удержания — персонализированные предложения или проактивный охват — чтобы поддерживать вовлеченность ценных клиентов.
- Оптимизированные маркетинговые кампании: С помощью предиктивной аналитики вы можете создавать эффективные маркетинговые кампании, нацеленные на определенные сегменты клиентов. Например, если предиктивные модели указывают на то, что определенная демографическая группа положительно отреагирует на определенное предложение продукта, маркетинговые команды могут соответствующим образом адаптировать свои кампании.
- Оптимизированная оценка лидов: В системах CRM оценка лидов помогает расставить приоритеты среди потенциальных клиентов на основе вероятности их конверсии. Предиктивная аналитика улучшает оценку лидов, анализируя прошлые взаимодействия и демографическую информацию. Сосредоточившись на лидах с более высоким потенциалом конверсии, отделы продаж могут повысить эффективность и улучшить общие показатели конверсии.
- Предиктивный ИИ меняет подход компаний к управлению взаимоотношениями с клиентами, предоставляя ценные сведения, которые помогают принимать стратегические решения. Его способность анализировать исторические данные и прогнозировать будущее поведение позволяет организациям персонализировать взаимодействия, оптимизировать маркетинговые усилия, повышать точность прогнозирования продаж и проактивно решать проблемы удержания клиентов.
Предиктивный ИИ в Vtiger CRM
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в CRM-платформу Vtiger с помощью функции Calculus AI предлагает комплексное решение, которое преобразует взаимодействие компаний со своими клиентами.
Calculus AI использует прогностический ИИ для улучшения процесса принятия решений и взаимодействия с клиентами с помощью различных возможностей:
- Лучшее время для связи: Время имеет решающее значение для эффективного взаимодействия с вашими лидами и клиентами. Функция «Лучшее время для контакта» использует ИИ, чтобы рекомендовать оптимальные моменты для взаимодействия, анализируя прошлые модели общения через электронные письма, телефонные звонки и другие взаимодействия. Обращение в это идеальное время может значительно повысить показатели вовлечённости.
- Оценка сделки: Управление несколькими сделками может быть сложным, особенно при одновременном общении с клиентами. Функция оценки сделки оценивает вероятность заключения каждой сделки, присваивая балл на основе различных факторов, включая качество разговора и поведение клиента. Это позволяет вам стратегически расставлять приоритеты в своих усилиях, гарантируя, что вы сосредоточитесь на высокопотенциальных возможностях для максимизации конверсий.
- Следующее лучшее действие: Функция Next Best Action предоставляет интеллектуальные рекомендации для оптимизации процесса продаж и направления вашей команды к успеху. Когда продавец не уверен в следующих шагах с потенциальным клиентом, эта функция предлагает действия, адаптированные к прошлым взаимодействиям, например, отправка последующего электронного письма, планирование демонстрации или предоставление дополнительной информации, что помогает поддерживать импульс в цикле продаж.
В совокупности эти функции позволяют организациям эффективно использовать прогнозную аналитику, способствуя более прочным отношениям с клиентами и одновременно стимулируя рост в условиях все более жесткой конкуренции.
Источник
