‫CRM و یادگیری ماشین

در طی سال‌های گذشته، نرم افزار CRM به طور فزاینده هوشمند گردیده است. در حالی که زمانی CRM نیازمند مقادیر زیادی از داده‌های دستی و جمع‌آوری اطلاعات پیرامون رفتار مشتریان بود، امروزه ما شاهد ظهور فناوری‌هایی هستیم که کارهای عظیمی برای ما انجام می‌دهند. یادگیری ماشین یک نوع فناوری است که منجر به کاهش اتلاف وقت تیم فروش می‌شود، وظایف تحقیق و تصمیمات اداری را انجام می‌دهد و در نهایت باعث می‌شود تا افراد به بهترین صورت کار خود را انجام دهند.

فناوری یادگیری ماشین که با سیستم‌های سی آر ام کار می‌کند، از قلب میلیون‌ها کسب وکار در سراسر جهان آغاز می‌شود. با این فناوری CRM دیگر کند و وقت‌گیر نیست بلکه عملیات منظم و کارآمدی است که باعث تسهیل در فروش و زندگی ما می‌شود. سازمان‌ها نیاز به اهرم یادگیری ماشین دارند، ابزاری که منجر به کارآمدی بیشتر و مؤثر و کسب بهره‌وری بیشتر می‌شود.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین نوعی از تجزیه و تحلیل داده‌های محاسباتی گفته می‌شود که به موجب آن الگوریتم‌های یادگیری با به کارگیری اطلاعات جدید، به سرعت تصمیم می‌گیرند که بهترین اقدام برای رسیدن به یک پیامد مطلوب چیست. این دقیقا برخلاف برنامه‌ها و قوانینی است که از قبل وضع شده است (اگر X رخ دهد، سپس Y رخ می‌دهد، اگر X رخ ندهد، سپس Z رخ می‌دهد) که شما معمولا شاهد قدرت کمپین‌های هوشمند بازاریابی از قبیل کمپین‌های بازاریابی ایمیلی هوشمند یا فرستادن پیامکهایی که هدف معینی را دنبال می‌کنند، می‌باشید.

یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی برای بهینه‌سازی یک عملکرد با استفاده از داده‌ها و تجربیات گذشته است. یادگیری ماشین به دنبال راهی برای ایجاد برنامه‌ای است که عملکرد را به صورت خودکار و با توجه به تجربیات ارتقا دهد. یادگیری ماشین، یکی از مهم‌ترین بخش‌های هوش مصنوعی است. برای هوشمند بودن یک سیستم که در محیطی متغیر قرار دارد، می‌بایست توانایی آموختن داشته باشد. در چنین حالتی طراحان نیازی به پیش‌بینی همه حالات ممکن نخواهند داشت.

همیشه تعجب‌آور است که چگونه یک خرده‌فروش آنلاین، برای محصولات دیگری که ممکن است شما بدان علاقه داشته باشید، تقریبا پیشنهادات آنی فراهم می‌کند؟ یا چگونه وام‌دهندگان قادرند به درخواست‌های وام شما، پاسخ‌های فوری دهند؟

بسیاری از فعالیت‌های روزمره ما از قبیل نتایج جست‌وجو در وب، حذف ایمیل‌های هرزنامه موجود در قسمت spam، توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. خوشبختانه مزایای همچون فناوری‌هایی به محیط سی آر ام نیز گسترش یافته‌اند.

برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین در نرم افزار CRM

برنامه‌های کاربردی بسیار متفاوتی از یادگیری ماشین در محیط نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری وجود دارند که عبارتند از:

- پیش بینی مشتریان بالقوه‌ای که به مشتریان بالفعل تبدیل خواهند شد

یادگیری ماشین می‌تواند مشتریان بالقوه‌ای را شناسایی کند که احتمال تبدیل شدن آن‌ها به مشتریان بالفعل بسیار زیاد است. یادگیری ماشین بر اساس محتوای خود عمل می‌کند. مثالی از این مورد شخصی‌سازی است؛ به طوری که به جای یکنواخت نشان دادن بازدیدکنندگان از محتوای مشابه سایت شما در هر زمان، یادگیری ماشین، سابقه محتوای استفاده‌شده توسط بازدیدکننده را بررسی می‌کند و جذاب‌ترین محتوا برای حفظ منافع را نمایش می‌دهد.

- بهبود فرآیند بازاریابی و فروش

هرگاه مشتری بالقوه از قسمت بازاریابی به قسمت فروش منتقل می‌شود، این بهبود یک نقطه بسیار مهم در مدیریت مشتری بالقوه می‌باشد. یادگیری ماشین، نقش بسیار مهمی به حل مسائل مختلف در این فرآیند ایفا می‌کند، به طوری که به فروشندگان توانایی اولویت‌بندی مشتریان بالقوه را می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی نیز بازاریابان را قادر می‌سازد تا مقدار زیادی از اطلاعات مشتریان بالقوه (از قبیل نیازها و علایق آن‌ها) را برای بحث‌های فروش آگاه‌تر در اختیار فروشندگان قرار دهند.

- پیش‌بینی فروش بهتر

سطح بالایی از یادگیری ماشین از اتوماسیون می‌تواند با پرداختن به روندهای کلیدی از داده‌های معاملاتی و تبلیغاتی، منجر به بهبود کیفیت پیش‌بینی کوتاه‌مدت و میان‌مدت شود و بینش عملی پیرامون آن روندها ارائه دهد. در نتیجه منجر به فروش و فرآیند عملیاتی کارآمد و مؤثر در دستیابی به اهداف کسب وکار شما می‌شود.

اطلاعات محتوا برای CRM

فناوری یادگیری ماشین همانند اطلاعات محتوا می‌تواند با استفاده از داده‌های ذخیره شده در نرم افزار سی آر ام و الگوهای مصرف محتوای مشتریان بالقوه، جهت پیش‌بینی قصد مشتری به سازمان‌ها کمک نماید. این اقدام به ویژه در کسب وکارهای مبتنی بر تجارت B2B که به دنبال کاربرد محتوا برای تقویت مشتریان بالقوه خود می‌باشند، بسیار حائز اهمیت است.

اطلاعات محتوا، پروفایل منافع مشتری را با پیگیری و ردیابی مشتریان بالقوه ایجا می‌کند و با داده‌هایی در سی آر ام از قبیل کلیک‌های خبرنامه و فعالیت‌ رسانه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی دقیق قصد مشتری ترکیب شده است. شما می‌توانید با درک قصد مشتری، مشتریان واقعی را با پیام‌های درست، هدف خود قرار دهید. به عنوان مثال، بازاریابان می‌توانند کمپین‌های شخصی را برای هر مشتری ایجاد کنند و تیم‌های فروش قادرند مشتریان بالقوه را جهت پیگیری اولویت‌بندی کنند.

ترجمه و تدوین: محمد حمیدیان، اسماعیل توسلی

منبع: مجموعه مقالات شرکت سامانه‌های مدیریت