L’integrazione dell’Intelligenza artificiale nei CRM non è più un’opzione ma una necessità strategica

Abbiamo affrontato in un recente articolo come sia possibile sfruttare le opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali (https://www.newcomm.it/informatica-e-networking/come-sfruttare-le-opportunita-offerte-dallintelligenza-artificiale/). Vogliamo ora approfondire un caso di applicazione particolare dell’AI, ossia l’integrazione nei CRM. Questa tendenza è il risultato di una serie di fattori sia di carattere tecnico sia di mercato che rendono l’AI una componente fondamentale per la gestione efficace delle relazioni con i clienti e per l’ottimizzazione dei processi aziendali.

Quali sono i motivi per integrare l’Intelligenza Artificiale nei CRM?

I motivi per cui risulta una necessità strategica integrare l’Intelligenza Artificiale nei CRM sono molteplici:

1. Gestione dei Big Data:

I moderni CRM devono gestire quantità enormi di dati generati da fonti differenti come email, social media, interazioni telefoniche, e-commerce, gestionale e molto altro. L’AI utilizza algoritmi avanzati di machine learning e data mining per analizzare questi big data in tempo reale, estraendo informazioni utili che sarebbero impossibili da ottenere manualmente. Questo permette una comprensione molto più profonda e tempestiva delle tendenze di mercato e delle esigenze dei clienti.

2. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP):

L’integrazione della NLP consente ai CRM di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Questo è fondamentale per analizzare feedback dei clienti, rispondere automaticamente a richieste via chatbot, e monitorare le conversazioni sui social media. La NLP permette di trasformare i dati non strutturati, come i commenti dei clienti, in informazioni strutturate e utili per migliorare il customer care e sviluppare strategie di marketing più efficaci.

3. Automazione Intelligente dei Processi:

L’AI automatizza non solo i processi di routine, ma anche quelli che richiedono decisioni basate su dati complessi. Attraverso l’automazione intelligente, i CRM possono gestire la qualificazione dei lead, la distribuzione delle opportunità di vendita, la gestione dei ticket di supporto con una precisione e un’efficienza non paragonabili ai CRM “tradizionali”. Questo non solo riduce i costi operativi, ma migliora anche la velocità e la qualità del servizio.

4. Analisi Predittiva e Prescrittiva:

I CRM dotati di AI possono eseguire analisi predittive per anticipare i comportamenti dei clienti e identificare opportunità di cross-selling e up-selling. Inoltre, l’analisi prescrittiva suggerisce azioni specifiche da intraprendere per ottimizzare le interazioni con i clienti e migliorare le performance aziendali (ne abbiamo parlato in un recente articolo approfondendo la soluzione x-bees di wildix https://www.newcomm.it/telefonia-voip-e-comunicazioni-unificate/x-bees-wildix/). Queste capacità analitiche sono alimentate da algoritmi di apprendimento automatico che imparano continuamente dai dati storici e attuali.

5. Personalizzazione Scalabile:

La capacità di personalizzare le interazioni con i clienti su larga scala è un altro beneficio chiave dell’AI nei CRM. Utilizzando tecniche di machine learning, i CRM possono segmentare automaticamente i clienti in base a comportamenti, preferenze e cronologia delle interazioni. Questo permette di fornire esperienze personalizzate e mirate che aumentano la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Il Caso del CRM Vtenext integrato con l’AI Klondike

Un esempio concreto di come l’AI possa essere integrata in un CRM è rappresentato dal caso di Vtenext e il suo modulo di AI Klondike. Vtenext è un sistema di CRM Open Source olistico in grado di gestire, in un’unica piattaforma, attività di sales, marketing, customer service, Human Rerourses, comunicazione interna/esterna e post-vendita. Grazie al suo motore BPM (Business Process Management) nativamente integrato, è possibile progettare, gestire e automatizzare tutti i processi aziendali e monitorarne costantemente i punti di contatto con i clienti. Il BPM attraverso il CRM è dunque un approccio strategico fondamentale che consente di migliorare l’efficienza, la velocità e la misurabilità delle attività all’interno delle organizzazioni.

Klondike è l’intelligenza artificiale sviluppata per Vtenext che mira a potenziare ulteriormente le funzionalità del CRM attraverso la potenza dell’AI. Le caratteristiche principali dell’integrazione di Klondike in Vtenext includono:

• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Klondike utilizza tecniche di NLP per comprendere e analizzare il contenuto delle comunicazioni dei clienti, permettendo una gestione più efficace delle richieste e un miglioramento delle risposte automatiche, ad esempio nella gestione dei ticket.
• Machine Learning: Klondike apprende continuamente dai dati aziendali e dai comportamenti dei clienti per offrire analisi predittive e suggerimenti personalizzati. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni basate su dati concreti.
• Automazione dei Processi: Klondike può automatizzare processi aziendali, come la qualificazione dei lead, l’assegnazione delle attività e la gestione dei ticket di supporto. Questo riduce i tempi di risposta e migliora l’efficienza operativa.
• Integrazione nativa: essendo parte integrante di Vtenext, Klondike si integra perfettamente con le altre funzionalità del CRM, garantendo una user experience fluida e senza interruzioni.

Come viene utilizzato Klondike in Vtenext?

 

Klondike ha implementato diversi algoritmi nel CRM Vtenext:

Una versione personalizzata della chatbot per siti web dedicata alle attività di Lead Generation, come ad esempio raccogliere le informazioni di base dei clienti, automatizzare il processo di generazione dei lead e assegnare il contatto all’operatore più adatto. Klondike in sostanza analizza i dati dei lead per determinarne la qualità e suggerire azioni appropriate per il team di vendita.

Una chatbot per utenti interni che ha lo scopo di supportare e rendere autonomi i dipendenti di un’azienda nella ricerca di informazioni, procedure e manuali. Questa chatbot, in grado di comprendere nativamente il linguaggio naturale, viene istruita grazie alle informazioni presenti nei manuali e nella FAQ aziendali.

Un classificatore di ticket che automatizza il processo di classificazione e di assegnazione dei ticket di assistenza. Questo particolare compito avviene molto più velocemente, con un tempo di risposta ai clienti sensibilmente diminuito, aumentando così l’efficienza e la produttività aziendale.

Un OCR (Optical Character Recognition): gli algoritmi OCR presenti sulla piattaforma di Klondike permettono di riconoscere e acquisire in modo facile, rapido e automatico informazioni come lettere, numeri e simboli presenti in documenti quali biglietti da visita, contratti, fatture o ordini. I dati possono essere così caricati nel CRM e utilizzati a seconda delle necessità.

Klondike è un acceleratore di processi

Il punto di forza della piattaforma Klondike integrato in Vtenext è quello di essere un acceleratore di processi. Sono infatti sempre di più quelle aziende che predispongono i propri flussi operativi a processi. Le attività o le operazioni eseguite vengono dunque organizzate e standardizzate in modo tale da formare un processo, il quale descrive appunto la sequenza di attività che devono essere eseguite per conseguire determinati obiettivi aziendali.

La piattaforma di Klondike integrata in Vtenext permette di sfruttare appunto questa logica a processi. Sfruttando i dati e l’Intelligenza Artificiale, i processi aziendali vengono automatizzati e accelerati, migliorando l’efficienza interna e la qualità dei risultati, ma anche e soprattutto la qualità del lavoro.

Conclusioni:

L’integrazione dell’AI nei CRM rappresenta un vantaggio competitivo significativo per le aziende moderne. Attraverso l’automazione, l’analisi predittiva, la personalizzazione e l’ottimizzazione dei processi, l’AI trasforma il modo in cui le imprese gestiscono le relazioni con i clienti. Il caso di Vtenext e Klondike dimostra come un CRM avanzato possa sfruttare l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente, offrendo un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa essere applicata con successo per migliorare la produttività del lavoro e la relazione con i clienti.