Zgodnie z doniesieniami Gartnera, odsetek tzw. danych nieuporządkowanych i niewykorzystywanych w analityce biznesowej na całym świecie sięga 80%. Deloitte z kolei uważa, że jest on równy nawet 90%. Poddawanie analizie jedynie wycinka ogółu danych przechowywanych w firmach i organizacjach oznacza, że jej efekty są zwykle znacznie poniżej oczekiwań

 REKLAMA 
 Baner srodtekstowy350x350 strona KSeF 
 
Daje się to zaobserwować zwłaszcza w obszarze obsługi klienta i narzędzi do zarządzania relacjami z nimi, które powinny „tropić” każdy cyfrowy ślad pozostawiany przez klientów. Ponadto, wspierać pozyskiwanie leadów, poopowiadać, kiedy wykonać follow-up do konkretnych klientów czy zarządzać kalendarzem i harmonogramem pracy konsultantów. Jak jednak wygląda to w praktyce?

Nieuporządkowane dane

Zależnie od źródła, niepowodzeniem kończy się od 18 do nawet 63% projektów wdrożeniowych systemów CRM. Powodem jest fakt, iż ich funkcjonalność jest mocno ograniczona, gdyż „nie sięgają” one po wszystkie dane klienckie, zarówno z wewnątrz jak i z zewnątrz organizacji – wg. Salesforce, poddają one analityce jedynie 1% całego cyfrowego potencjału firmy. Problem tkwi więc w dotarciu do wszystkich danych o analitycznym potencjale i wywnioskowaniu na ich podstawie m.in. o co może pytać klient, który z nich niebawem odezwie się w tej czy innej sprawie, czy kiedy poinformować go o nowej usłudze. Korzystając przy tym nie tylko z przetwarzania maili, dokumentów czy rozmów audio, ale także wpisów w mediach społecznościowych czy na forach internetowych.
Sam CRM nie będzie efektywnie wspierał obsługi klienta, gdyż nie potrafi on zwykle pozyskać informacji umożliwiających jego lepsze poznanie czy prognozowanie jego zamiarów. Owszem, uporządkuje w formie tabeli ostatnie kontakty czy historię spotkań handlowców z odbiorcami usług, jednak nie wyświetli tematu, w sprawie którego kontaktuje się klient na podstawie analizy e-maila bez potrzeby czytania go, nie sklasyfikuje zgłoszeń zależnie od ich pilności czy nie przyporządkuje każdemu z klientów stopnia zadowolenia z obsługi bez potrzeby tworzenia ankiet. To możliwe jedynie przy zastosowaniu sztucznej inteligencji i rozwiązań które „rozumieją” dane – przekonuje Jacek Grzyb z teamLeaders, firmy dostarczającej rozwiązania kognitywne.
Nowa era interakcji

Jamie Cox, dyrektor zarządzający Harris Financial Group, spółki operującej aktywami o wartości 750 milionów dolarów, przyznaje, że od 11 lat korzysta z systemu CRM Salesforce i z niecierpliwością czeka na finalizację planowanego projektu dodania mu możliwości, jakie stwarza rozwiązanie Watson Explorer, zdolne do „sięgania” po dane dotychczas niepoddawane analityce. Największe perspektywy dla zastosowania takiego „mirażu” dostrzega w śledzeniu aktywności klientów w mediach społecznościowych, wydatków na poszczególne produkty i usługi i innych parametrów, które poprzez podłączenie do systemu CRM pozwolą uzyskać pełniejszy obraz zainteresowań klientów i lepiej dostrzegać zmieniające się trendy.
Konsultanci mogą utrzymywać dobre relacje z klientami, lecz ograniczone jedynie do konkretnego, wymagającego rozwiązania problemu, czy danej okoliczności. Watson natomiast potrafi śledzić ich preferencje, decyzje czy opinie w trybie 24/7/365 i „uczyć się” ich osobowości, pozwalając doradcom podejść do każdego z nich w sposób bardziej indywidualny i z większym zaangażowaniem. Ma to szczególne znaczenie w przypadku branży doradztwa finansowego, gdzie dzięki tego typu rozwiązaniom będziemy w stanie przewidzieć np. którzy klienci są najbardziej zaniepokojeni zmianami na rynkach oraz jak zmienia się ich tolerancja ryzyka finansowego – przekonywał Jamie Cox.
Nie jest to oczywiście jedyny przykład zwiększenia możliwości rozwiązań CRM przy pomocy sztucznej inteligencji. Światowy lider w branży wind i schodów ruchomych – firma KONE – zamierza dzięki podobnej integracji z Watson Explorerem stworzyć jeden, kompleksowy system zarządzania pracą swoich techników, który samodzielnie wykryje problem z konkretnym urządzeniem i wygeneruje zlecenie serwisowania w CRM-ie. Ponadto, wykorzystanie tzw. analityki predyktywnej, korzystającej zarówno z historii działania danego produktu jak i opinii klienckich, pozwoli firmie w przyszłości opracowywać urządzenia lepiej dostosowane do konkretnych potrzeb danych grup odbiorców.

Dyskusyjna automatyka

Techniki kognitywne, czyli zdolne nie tylko do analizowania całego zbioru informacji w organizacji, ale rozumienia ich i rozpoznawania kontekstu, pozwalają także w większym stopniu zautomatyzować obsługę klienta, oszczędzając cenny czas konsultantów. Na czytanie maili czy własnoręczne „dokopywanie” się do pożądanych danych, często zmuszając klientów do oczekiwania na linii, tracą go zwykle bardzo dużo, podobnie jak na ręcznym uzupełnianiu rekordów w systemie CRM. Zgodnie z badaniem Opinion Matters, blisko 70% pracowników obsługi klienta przyznało, że przeznacza na ten cel ponad pół godziny każdego dnia. Ręczne poszukiwanie informacji zajmuje im natomiast, jak dowiodła analiza IBM, nawet 2,5 godzinny dziennie – w efekcie więc nawet prawie 40% czasu pracy konsultantów jest marnowane na wykonywanie powtarzalnych i nie mających żadnego wpływu na ich efektywność czynności.
Wartym przetestowania rozwiązaniem wydaje się być zatem „wyciągnięcie” rzeczywiście przydatnych funkcji systemów CRM i przeniesienie ich do systemów opartych o sztuczną inteligencję, które faktycznie, a nie jedynie w teorii, automatyzują procesy obsługi klienta – podsumowuje Jacek Grzyb z firmy teamLeaders.
Źródło: teamLeaders

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ:


Back to top