A inteligência artificial torna possível automatizar respostas personalizadas e analisar dados de CRM em tempo real para entender melhor os clientes e suas motivações, facilitando a tomada de decisões com base na análise de tendências.
As possibilidades oferecidas pela IA no CRM
A principal vantagem da IA é a capacidade de analisar rapidamente um grande volume de dados em tempo real para obter tendências, padrões e respostas personalizadas.
- Pesquisar oportunidades de vendas com os clientes existentes. Estamos pedindo à IA para fazer o que um bom vendedor sabe fazer: analisar os produtos e serviços dos clientes e identificar necessidades complementares. Na verdade, é uma automação do que chamamos de venda cruzada ou upselling. Essa é a função mais simples e mais lucrativa da IA, mas ela nunca fará isso tão bem quanto um bom vendedor.
- Enviar ofertas personalizadas aos clientes por e-mail ou disponibilizá-las no site após a análise de suas compras e comportamento. Em termos mais claros, se você assistir a um determinado número de séries na Netflix, eles oferecerão outras no estilo de que você gosta para aumentar sua fidelidade e, em seguida, tentarão fazer vendas cruzadas ou upsell.
- Classificar e priorizar os clientes potenciais que são mais fáceis de otimizar e que produzirão os maiores retornos. Esse é o trabalho dos gerentes de vendas no final do ano, e aqui ele é feito automaticamente no CRM.
- Análise dos sentimentos dos clientes por meio da decifração de uma grande quantidade de comentários sobre produtos atuais, novas ofertas e novos preços. Mais uma vez, essa é uma tarefa que os humanos podem realizar, até mesmo de forma mais refinada, mas a IA possibilita realizá-la mais rapidamente em uma massa maior de informações.
- Prevendo o comportamento do consumidor com base na análise de tendências, determinamos quais segmentos diminuirão, quais aumentarão e qual oferta deve ser feita a eles.
- Identificar clientes em risco de abandono para fazer ofertas de fidelidade a eles
- Implementação de chatbots para automatizar as respostas às consultas dos clientes no site. Você provavelmente já participou de discussões em redes sociais ou com o atendimento ao cliente em determinados sites pensando que estava falando com um ser humano, mas era uma máquina. O uso de assistentes virtuais economiza os custos da folha de pagamento alocados para o atendimento ao cliente, mas, no final das contas, ainda é necessário um funcionário. O principal objetivo dos mascotes é reduzir o número de agentes de atendimento ao cliente.
Como integrar a IA ao CRM
Há quatro possibilidades.
- Os CRMs que já incorporam IA, como o Hubspot, são caros e nem sempre fáceis de usar, e são mais adequados para empresas muito grandes.
- Soluções de CRM que permitem que você mesmo integre a IA, como o Microsoft Dynamics, que integra o Microsoft Azure. Essa solução também é complexa, porque você precisa de uma equipe de IA sólida para fazer isso sozinho.
- O CRM e uma IA separada, sem integração, é provavelmente a solução mais simples para uma empresa de médio porte. Isso é possível com o ActionClient CRM, especializado em pequenas empresas e autônomos.
- O CRM com “inteligência humana” ainda é a melhor solução para pequenas empresas. De fato, a IA não faz absolutamente nada de novo, apenas processa uma massa maior de dados com mais rapidez.
Ferramentas de IA
Identificamos várias ferramentas e, obviamente, o mercado está evoluindo a cada dia.
- Microsoft Azure ML: um conjunto de ferramentas de desenvolvimento de modelos de IA hospedado na nuvem do Azure.
- O Tensor Flow é uma ferramenta do Google que, na verdade, é uma biblioteca aberta para aprendizagem profunda.
- Keras: interface para testar modelos desenvolvidos com o Tensor Flow
- Py Torch: outra biblioteca aberta para aprendizagem profunda
- Scikit-learn: conjunto de ferramentas simples em Python para análise de dados
- IBM Watson: ferramentas para análise e processamento de linguagem natural e imagens
- Plataforma de IA do Google Cloud: plataforma em nuvem que oferece ferramentas para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina
- Amazon Sage maker: um serviço do AWS (Amazon Web Service) para hospedar ferramentas de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
- NLTK: ferramentas Python para análise e processamento de linguagem natural
- UiPath : ferramenta para automatizar tarefas repetitivas.
- Rasa: plataforma para o desenvolvimento de assistentes virtuais (chabots) Open CV: biblioteca aberta de ferramentas de processamento de imagens de visão computacional
Conclusão
Um CRM deve priorizar sua função principal, que é gerenciar seus clientes para melhorar o atendimento ao cliente e aumentar as vendas.
A IA possibilita a automatização de determinadas tarefas e a redução do número de agentes de atendimento ao cliente. A outra função da IA é a análise – ela permite que mais dados sejam processados mais rapidamente.
Mas não se esqueça de que um bom CRM deve se concentrar ainda mais na obtenção de bons resultados do que na análise dos fracassos. É sempre melhor obter lucros do que analisar perdas.
Se você puder adicionar IA, tudo bem, mas ela deve continuar sendo uma função complementar e não a razão de ser do seu sistema.
Existem dois tipos de empresas: as que apresentam bons resultados e as que apresentam boas desculpas baseadas em análises.
Jean-Pierre Mercier
