نقش هوش مصنوعی در CRMهای سازمانی؛ از داده تا تصمیم

CRM سال‌ها برای ثبت اطلاعات مشتری، مدیریت فرایندهای فروش، خدمات و پیگیری تعاملات استفاده می‌شد. با افزایش حجم داده و تعداد کانال‌های ارتباطی، مسئله فقط ذخیره اطلاعات نبود؛ سازمان‌ها نیاز داشتند این داده‌ها را سریع‌تر تحلیل کنند و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده کنند.

ورود یادگیری ماشین، مدل‌های زبانی بزرگ و دستیارهای هوشمند، نقش CRM را تغییر داده است. امروز هوش مصنوعی می‌تواند در کنار داده‌های CRM برای تحلیل رفتار مشتری، خلاصه‌سازی اطلاعات، پیش‌بینی، تولید محتوا و در برخی سناریوها اجرای بخشی از فرایندها استفاده شود.

در ادامه بررسی می‌کنیم هوش مصنوعی در CRM چگونه کار می‌کند، چه تفاوتی با CRMهای سنتی دارد و چه کاربردی در فروش، خدمات مشتری و تصمیم‌گیری سازمانی دارد.

هوش مصنوعی در CRM چیست؟

هوش مصنوعی در CRM به استفاده از فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و AI Agents در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری گفته می‌شود. هدف از این ترکیب، فقط تحلیل داده نیست؛ بلکه CRM می‌تواند اطلاعات مشتری را بهتر درک کند، رفتارهای احتمالی را پیش‌بینی کند، پیشنهاد اقدام ارائه دهد و در برخی سناریوها بخشی از فرایندها را به‌صورت خودکار اجرا کند.

در یک CRM هوشمند، داده‌های فروش، خدمات، تماس‌ها، پیام‌ها، سوابق خرید و تعاملات مشتری می‌توانند توسط AI تحلیل شوند تا اطلاعاتی مانند احتمال تبدیل یک سرنخ، احتمال ریزش مشتری، اقدام بعدی مناسب یا خلاصه وضعیت مشتری در اختیار کارشناس قرار گیرد.

نسل جدید هوش مصنوعی در CRM فقط به تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده محدود نیست. ابزارهای Generative AI و دستیارهای هوشمند می‌توانند با زبان طبیعی با کاربران تعامل کنند، اطلاعات را از متن، صوت، فایل یا تصویر استخراج کنند، و بسته به قابلیت‌های هر پلتفرم، برخی عملیات یا گردش‌کارهای CRM را نیز آغاز یا تسهیل کنند.

به همین دلیل، نقش AI در CRM در حال تغییر از یک ابزار تحلیلی به یک دستیار عملیاتی و تصمیم‌یار سازمانی است؛ یعنی سیستمی که علاوه بر نگهداری اطلاعات مشتری، به کاربران کمک می‌کند از داده به تصمیم و از تصمیم به اقدام برسند.

CRM از Rule-based تا Predictive، Generative و Agentic چگونه تغییر کرده است؟

تحول CRM یک‌باره اتفاق نیفتاده است. سیستم‌های CRM ابتدا بیشتر بر قواعد از پیش تعریف‌شده متکی بودند، سپس با استفاده از داده و یادگیری ماشین به سمت پیش‌بینی رفتار مشتری حرکت کردند. Generative AI امکان تعامل با زبان طبیعی، تولید محتوا و خلاصه‌سازی اطلاعات را گسترش داده و در برخی پلتفرم‌ها AI Agents می‌توانند در چارچوب دسترسی‌ها و فرایندهای تعریف‌شده، بخشی از فعالیت‌ها را نیز پیگیری یا اجرا کنند.

Rule-based CRM؛ اجرای قوانین از پیش تعیین‌شده

در CRMهای Rule-based، سیستم براساس قوانین مشخص و از پیش تعریف‌شده عمل می‌کند. برای مثال:

«اگر مشتری بیش از یک ماه خرید نکرد، ایمیل ارسال کن و در صورت عدم پاسخ، به مدیر فروش اطلاع بده.»

در این مدل، CRM رفتار آینده مشتری را پیش‌بینی نمی‌کند؛ بلکه شرط و اقدام از قبل توسط سازمان تعریف می‌شود. این ساختار برای بسیاری از فرایندهای ثابت همچنان کاربردی است، اما با افزایش تعداد مشتریان، کانال‌های ارتباطی و سناریوهای مختلف، مدیریت تعداد زیادی Rule پیچیده‌تر می‌شود.

Predictive CRM؛ پیش‌بینی رفتار مشتری

در Predictive CRM، داده‌های تاریخی مشتریان برای شناسایی الگو و برآورد احتمال رفتارهای آینده تحلیل می‌شوند. برای مثال سیستم می‌تواند احتمال تبدیل یک Lead، احتمال ریزش مشتری، احتمال خرید یا زمان مناسب برای پیگیری را تخمین بزند.

تفاوت اصلی این مدل با Rule-based CRM در این است که نتیجه صرفاً از یک شرط ثابت به دست نمی‌آید؛ بلکه مدل از داده‌های گذشته برای تخمین نتیجه احتمالی آینده استفاده می‌کند. Lead Scoring، Churn Prediction و برخی مدل‌های Next Best Offer از نمونه‌های این رویکرد هستند.

Generative CRM؛ تعامل با داده‌های CRM با زبان طبیعی

Generative AI کاربرد هوش مصنوعی در CRM را از پیش‌بینی فراتر می‌برد. کاربر می‌تواند با زبان طبیعی درباره اطلاعات CRM سؤال بپرسد، خلاصه‌ای از وضعیت مشتری دریافت کند یا برای فعالیت‌هایی مانند تولید پاسخ، تهیه ایمیل و خلاصه‌سازی اطلاعات از AI کمک بگیرد.

در برخی راهکارها، هوش مصنوعی مولد می‌تواند اطلاعات موجود در داده‌های غیرساخت‌یافته مانند متن، صوت، فایل یا تصویر را نیز پردازش و استخراج کند. نوع این قابلیت‌ها و نحوه اتصال آن‌ها به CRM به محصول و معماری مورد استفاده بستگی دارد.

Agentic CRM؛ حرکت از پیشنهاد به اقدام

در Agentic CRM، نقش هوش مصنوعی می‌تواند از تولید پاسخ یا پیشنهاد فراتر برود. AI Agent در برخی پلتفرم‌ها می‌تواند برای رسیدن به یک هدف مشخص، در چارچوب مجوزها، داده‌ها و Workflowهای تعریف‌شده، بخشی از مراحل یک فرایند را پیگیری یا اجرا کند.

تفاوت اصلی Agentic CRM با Generative CRM این است که Generative AI عمدتاً محتوا، تحلیل یا پاسخ تولید می‌کند، در حالی که Agent در صورت فراهم بودن زیرساخت و سطح دسترسی مناسب، می‌تواند برای انجام یک فرایند نیز اقدام کند. سطح این قابلیت در CRMهای مختلف یکسان نیست.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در CRM

کاربرد هوش مصنوعی در CRM فقط به یک بخش از ارتباط با مشتری محدود نمی‌شود. AI می‌تواند در فروش، بازاریابی، خدمات مشتری و تحلیل داده به سازمان کمک کند تا اطلاعات مشتری را سریع‌تر پردازش کند، الگوهای رفتاری را تشخیص دهد و بخشی از فعالیت‌های تکراری را کاهش دهد.

هوش مصنوعی در فروش و مدیریت سرنخ

در فرایند فروش، AI می‌تواند برای ثبت و تکمیل اطلاعات سرنخ، امتیازدهی Leadها، تحلیل فرصت‌های فروش و پیش‌بینی احتمال تبدیل استفاده شود. این قابلیت‌ها به تیم فروش کمک می‌کنند اطلاعات بیشتری برای اولویت‌بندی پیگیری‌ها و تصمیم‌گیری در اختیار داشته باشد.

هوش مصنوعی در بازاریابی و تحلیل رفتار مشتری

داده‌های موجود در CRM می‌توانند برای شناسایی الگوهای رفتاری، بخش‌بندی مشتریان، تحلیل تعاملات و شخصی‌سازی ارتباطات بازاریابی مورد استفاده قرار گیرند. مدل‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند در پیش‌بینی رفتارهایی مانند خرید مجدد یا احتمال ریزش مشتری نقش داشته باشند.

هوش مصنوعی در خدمات مشتری

در خدمات مشتری، AI می‌تواند به کارشناسان در بررسی سریع‌تر سابقه مشتری، خلاصه‌سازی درخواست‌ها، جست‌وجوی اطلاعات، دسته‌بندی Caseها و تهیه پاسخ پیشنهادی کمک کند. میزان خودکارسازی این فعالیت‌ها به امکانات پلتفرم و فرایندهای هر سازمان بستگی دارد.

پردازش داده و کمک به تصمیم‌گیری

یکی دیگر از کاربردهای AI در CRM، تبدیل حجم زیادی از داده‌های مشتری به اطلاعات قابل استفاده است. هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته، شناسایی الگوها، خلاصه‌سازی اطلاعات و ارائه پیشنهاد برای اقدام بعدی مورد استفاده قرار گیرد.

دستیار هوشمند CRM سامانه‌های مدیریت؛ کاربرد AI در CRM در عمل

کاربردهایی که تا اینجا بررسی کردیم بسته به پلتفرم CRM و معماری هر سازمان می‌توانند به شکل‌های مختلف پیاده‌سازی شوند. سامانه‌های مدیریت نیز دستیار هوشمند خود را برای استفاده عملی از AI در فرایندهای CRM توسعه داده است.

این دستیار امکان تعامل با داده‌های CRM از طریق زبان طبیعی و ورودی‌هایی مانند متن، صوت، فایل و تصویر را فراهم می‌کند و متناسب با سناریوی تعریف‌شده می‌تواند در ثبت، بازیابی، پردازش و تحلیل اطلاعات مورد استفاده قرار گیرد.

تولید و ثبت سرنخ با دستیار هوشمند CRM

یکی از کاربردهای این دستیار در فرایند Lead Generation است. اطلاعات یک سرنخ می‌تواند از طریق ورودی‌هایی مانند متن یا صوت دریافت شود و پس از پردازش، برای ایجاد یا تکمیل رکورد Lead در CRM مورد استفاده قرار گیرد. این قابلیت می‌تواند بخشی از ورود دستی اطلاعات را کاهش دهد و ثبت سرنخ را برای کارشناسان سریع‌تر کند.

پردازش Voice، فایل و تصویر

کاربر محدود به تایپ دستور نیست و می‌تواند در سناریوهای پشتیبانی‌شده از ورودی صوتی، فایل یا تصویر نیز استفاده کند. دستیار هوشمند اطلاعات مرتبط را استخراج کرده و آن‌ها را برای استفاده در CRM آماده می‌کند.

تشخیص اطلاعات تکراری پیش از ثبت

پیش از ایجاد برخی رکوردها، امکان بررسی اطلاعات موجود در CRM وجود دارد تا احتمال ثبت داده تکراری کاهش پیدا کند. این موضوع به حفظ کیفیت داده و جلوگیری از ایجاد رکوردهای Duplicate کمک می‌کند.

خلاصه‌سازی اطلاعات مشتری

دستیار هوشمند می‌تواند اطلاعات و سوابق موجود در CRM را برای کاربر جمع‌بندی کند تا بدون بررسی دستی تعداد زیادی رکورد و فعالیت، تصویر سریع‌تری از وضعیت مشتری در اختیار داشته باشد.

تعامل با داده و گردش‌کارهای CRM

این دستیار می‌تواند متناسب با سناریو و سطح دسترسی تعریف‌شده، برای جست‌وجو و تحلیل اطلاعات CRM و تعامل با برخی گردش‌کارها مورد استفاده قرار گیرد. نوع عملیات قابل انجام براساس فرایندها و تنظیمات هر سازمان مشخص می‌شود.

معماری CRM هوشمند چگونه است؟

یک CRM هوشمند فقط از اتصال یک مدل هوش مصنوعی به نرم‌افزار CRM ساخته نمی‌شود. برای اینکه AI بتواند داده‌های مشتری را تحلیل کند، پاسخ تولید کند یا در فرایندهای CRM مورد استفاده قرار گیرد، چند لایه باید در کنار یکدیگر کار کنند.

Data Layer؛ لایه داده

لایه داده، پایه یک CRM هوشمند است. اطلاعاتی مانند مشخصات مشتری، سوابق خرید، فرصت‌های فروش، فعالیت‌ها، درخواست‌های خدماتی، تماس‌ها، پیام‌ها و سایر تعاملات در این لایه قرار می‌گیرند. کیفیت، کامل بودن و یکپارچگی این داده‌ها مستقیماً روی کیفیت تحلیل و خروجی هوش مصنوعی اثر می‌گذارد.

AI Layer؛ لایه هوش مصنوعی

در این لایه از فناوری‌هایی مانند Machine Learning، پردازش زبان طبیعی، مدل‌های زبانی بزرگ و سایر مدل‌های AI برای تحلیل، پیش‌بینی، خلاصه‌سازی، استخراج اطلاعات و تولید پاسخ استفاده می‌شود. بسته به معماری راهکار، مدل‌های مختلف هوش مصنوعی می‌توانند به داده‌ها و فرایندهای CRM متصل شوند.

Orchestration Layer؛ اتصال AI به فرایندهای CRM

در این لایه مشخص می‌شود خروجی هوش مصنوعی چگونه وارد فرایندهای سازمان شود. Workflowها، قواعد کسب‌وکار، کنترل دسترسی و در برخی معماری‌ها AI Agents می‌توانند در این بخش قرار بگیرند تا تحلیل یا پیشنهاد AI به یک فعالیت قابل‌کنترل در CRM تبدیل شود.

Application Layer؛ محیط کار کاربران

کارشناسان فروش، بازاریابی، خدمات مشتری و مدیران از طریق این لایه با CRM و قابلیت‌های هوش مصنوعی تعامل می‌کنند. خلاصه وضعیت مشتری، تحلیل داده، پیشنهاد اقدام، پاسخ هوشمند یا دستیار مکالمه‌ای از نمونه خروجی‌هایی هستند که می‌توانند در محیط کاربر نمایش داده شوند.

Security & Governance؛ امنیت و کنترل

در CRMهای سازمانی، دسترسی هوش مصنوعی به داده‌ها و امکان انجام عملیات باید براساس سطح دسترسی کاربران، سیاست‌های امنیتی و الزامات سازمان کنترل شود. حفاظت از داده، ثبت فعالیت‌ها و نظارت انسانی از اجزای مهم معماری یک CRM هوشمند هستند.

هوش مصنوعی در Microsoft Dynamics 365 چه کاربردی دارد؟

Microsoft Dynamics 365 قابلیت‌های هوش مصنوعی را در بخش‌های مختلف CRM مانند فروش، خدمات مشتری و مدیریت داده‌های مشتری به کار می‌گیرد. در نسخه‌های ابری، این قابلیت‌ها می‌توانند در کنار سرویس‌هایی مانند Microsoft Dataverse، Microsoft 365 Copilot، Copilot Studio و دیگر سرویس‌های هوش مصنوعی مایکروسافت مورد استفاده قرار گیرند.

نوع قابلیت‌های AI در Dynamics 365 به محصول مورد استفاده، لایسنس، منطقه جغرافیایی، تنظیمات سازمان و مدل استقرار بستگی دارد؛ بنابراین همه قابلیت‌های Copilot و AI Agents الزاماً در تمام محیط‌های Dynamics 365 در دسترس نیستند.

Copilot و Sales Agent در Dynamics 365 Sales

در Dynamics 365 Sales، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به کارشناسان فروش در دسترسی سریع‌تر به اطلاعات Lead و Opportunity، خلاصه‌سازی تغییرات، آماده شدن برای جلسات و تعامل با داده‌های فروش از طریق زبان طبیعی کمک کنند.

مایکروسافت همچنین قابلیت Sales Agent را توسعه داده است که امکان جست‌وجو، تحلیل و اقدام روی اطلاعات فروش را در محیط Dynamics 365 و Microsoft 365 فراهم می‌کند.

AI Agents در فرایند فروش

نسل جدید قابلیت‌های AI در Dynamics 365 Sales فقط به یک دستیار مکالمه‌ای محدود نیست. مایکروسافت AI Agentهایی را برای سناریوهایی مانند بررسی و ارزیابی سرنخ‌ها، تحقیق درباره فرصت‌های فروش، پیشنهاد اقدامات بعدی و کمک به مدیریت فرایند فروش ارائه کرده است.

این Agentها می‌توانند بسته به نوع قابلیت و تنظیمات سازمان، داده‌های CRM را بررسی کنند، اطلاعات تکمیلی ارائه دهند و بخشی از فعالیت‌های فروش را تسهیل یا خودکار کنند.

هوش مصنوعی در Dynamics 365 Customer Service

در Dynamics 365 Customer Service نیز Copilot و AI Agents می‌توانند برای خلاصه‌سازی Case و مکالمات، جست‌وجوی دانش سازمانی، تهیه پاسخ پیشنهادی و کاهش بخشی از فعالیت‌های تکراری کارشناسان خدمات مورد استفاده قرار گیرند.

Customer Insights و یکپارچه‌سازی داده مشتری

Dynamics 365 Customer Insights به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌های پراکنده مشتری را یکپارچه و به پروفایل‌های قابل استفاده تبدیل کنند. این داده‌های یکپارچه می‌توانند به‌عنوان زمینه اطلاعاتی برای تحلیل‌ها، Copilot و AI Agents در فرایندهای فروش، بازاریابی و خدمات استفاده شوند.

هوش مصنوعی چگونه از داده‌های CRM به پیش‌بینی و تصمیم می‌رسد؟

ارزش هوش مصنوعی در CRM فقط به جمع‌آوری داده محدود نمی‌شود. برای اینکه داده‌های مشتری به اطلاعات قابل استفاده برای تیم‌های فروش، بازاریابی و خدمات تبدیل شوند، ابتدا باید داده‌ها جمع‌آوری و آماده شوند، سپس الگوهای موجود در آن‌ها تحلیل شوند و در نهایت خروجی تحلیل به پیش‌بینی یا پیشنهاد اقدام تبدیل شود.

Data Collection؛ جمع‌آوری و آماده‌سازی داده

Data Collection به فرایند جمع‌آوری داده‌های موردنیاز درباره مشتری و تعاملات او گفته می‌شود. اطلاعات تماس، سوابق خرید، فعالیت‌های فروش، درخواست‌های خدماتی، پیام‌ها، تماس‌ها و تعاملات دیجیتال از جمله داده‌هایی هستند که می‌توانند در CRM ثبت و یکپارچه شوند.

کیفیت خروجی هوش مصنوعی تا حد زیادی به کیفیت همین داده‌ها وابسته است. داده‌های ناقص، تکراری یا نادرست می‌توانند باعث کاهش دقت تحلیل‌ها و پیشنهادهای AI شوند؛ به همین دلیل پاکیزگی و یکپارچگی داده یکی از پیش‌نیازهای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در CRM است.

Data Interpretation؛ تحلیل و تفسیر داده‌های مشتری

در مرحله تفسیر داده، اطلاعات خام به الگوها و بینش‌های قابل استفاده تبدیل می‌شوند. برای مثال می‌توان بررسی کرد یک مشتری در چه مرحله‌ای از فرایند فروش قرار دارد، چه تعاملاتی با سازمان داشته است یا چه عواملی می‌توانند بر احتمال خرید یا ریزش او اثر بگذارند.

هوش مصنوعی می‌تواند پردازش حجم زیادی از داده را سریع‌تر کند، اما خروجی مدل‌ها قطعی و بدون خطا نیست. کیفیت داده، نوع مدل و شرایط کسب‌وکار همگی بر نتیجه اثر دارند و در تصمیم‌های مهم همچنان بررسی و نظارت انسانی اهمیت دارد.

تحلیل رفتار مشتری با Machine Learning

یادگیری ماشین یا Machine Learning می‌تواند برای شناسایی الگوهای موجود در رفتار مشتریان استفاده شود. سابقه خرید، تعداد و نوع تعاملات، زمان مراجعه، پاسخ به کمپین‌ها و فعالیت‌های ثبت‌شده در CRM از جمله داده‌هایی هستند که می‌توانند در چنین تحلیل‌هایی مورد استفاده قرار گیرند.

هدف این تحلیل‌ها آن است که CRM فقط گذشته مشتری را نمایش ندهد، بلکه به سازمان در شناسایی الگوها و برآورد رفتارهای احتمالی آینده نیز کمک کند.

Predictive Models؛ پیش‌بینی رفتار مشتری در CRM

مدل‌های Predictive از داده‌های تاریخی برای تخمین احتمال رخدادهای آینده استفاده می‌کنند. نوع مدل و میزان دقت آن به داده‌های موجود، نحوه آموزش مدل و سناریوی کسب‌وکار بستگی دارد. چند نمونه از کاربردهای رایج این مدل‌ها در CRM عبارت‌اند از:

• Lead Scoring: برآورد احتمال تبدیل سرنخ و کمک به اولویت‌بندی پیگیری‌های تیم فروش.
• Churn Prediction: شناسایی مشتریانی که براساس الگوهای رفتاری، احتمال ریزش آن‌ها بیشتر است.
• Purchase Prediction: برآورد احتمال خرید مجدد یا انجام یک اقدام مشخص توسط مشتری.
• Next Best Action: پیشنهاد اقدام بعدی متناسب با داده‌ها و شرایط مشتری؛ مانند پیگیری فروش، ارائه پیشنهاد یا آغاز یک تعامل خدماتی.

بررسی مهم‌ترین شاخص‌های CRM مبتنی بر هوش مصنوعی 

همه تحلیل‌هایی که در سیستم‌های CRM مبتنی بر AI‌ صورت می‌گیرد باید بر اساس شاخص‌هایی قابل سنجش باشند. در غیر این صورت، تحلیل فقط احساسی بوده و مبتنی بر واقعیت نیست. یکی از این شاخص‌ها CLV یا ارزش طول عمر مشتری است. به معنای این‌که هر مشتری در کل چقدر با کسب وکار ما در ارتباط بوده و چقدر در این طول عمر، درآمد ایجاد می‌کند.
به عنوان مثال یک فروشگاه لوازم تحریر را در نظر بگیرید که یک مادر از آن خرید می‌کند. این مادر یک کودک 7 ساله دارد که لوازم تحریر سالانه او را از این سایت خریداری می‌کند. با فرض اینکه سبد خرید این مشتری فقط شامل لوازم تحریر بچگانه باشد، احتمالا طول عمر این مشتری تا پایان دوران تحصیل فرزندش باشد. این در حالی است که باید در نظر بگیرید از یک سنی به بعد، دیگر مادر خرید نمی‌کند و فرزند به تنهایی لوازم تحریر را خریداری خواهد کرد. علاوه بر این شاخص‌های دیگری هم وجود دارند:

• احتمال خرید
• پیش‌بینی ریزش 
• امتیاز تعامل مشتری
• رضایت مشتری
• تمایل به توصیه برند

چالش‌های پیاده‌سازی AI در CRM

تا این‌جا به شکل‌های مختلفی درباره مزایای استفاده از AI در سیستم‌های CRM صحبت کردیم اما این همگام‌سازی معایبی هم دارد. همان‌طور که گفتیم برای استفاده کاربردی و صحیح از AI حتما باید نیروهای متخصص آموزش ببینند. در غیر این صورت، خروجی سازمان رضایت‌بخش نخواهد بود. 

نیاز به داده تمیز و ساختارمند

هوش مصنوعی یک دستیار حرفه‌ای است اما نیاز به اطلاعات کامل دارد. هرچه داده‌های ورودی به AI کامل‌تر باشند، نتیجه بهتری به دست می‌آید. پس در سیستم CRM باید همه فرم‌های قدیمی، اطلاعات مشتریان و به طور کلی هر فایلی که به فهم بیشتر AI‌ کمک می‌کند را در سیستم بارگذاری کنید. 

آموزش نیروها برای تعامل با ابزارهای Copilot

بعد از ارائه دیتای دقیق، نیروهای شما باید بتوانند به خوبی با ابزارهای Copilot ارتباط برقرار کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی بدون تعامل مناسب و درست از سوی انسان، کمترین کاربرد را دارند. نیروهای فروش و پشتیبانی باید با ابزارهای مایکروسافت به طور کامل آشنایی داشته باشند و بتوانند از هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار هوشمند استفاده کنند. 

ملاحظات امنیت و حریم داده (Data Privacy)

این روزها بیشتر از همیشه درباره امنیت داده در هوش مصنوعی صحبت می‌شود زیرا بدون یک چارچوب معین، دیتای داده شده به سیستم می‌تواند در سطح عمیق‌تری مورد پردازش قرار بگیرد. این به معنای استفاده از اطلاعات خصوصی مشتریان در سطوح گسترده است. پس کنترل سطح دسترسی و رمزگذاری روی دیتا نباید کم اهمیت گرفته شود. 

خطای تفسیری مدل‌های زبان در محیط فارسی

یک چالش دیگر تلفیق AI با سیستم CRM تفسیر مدل‌های زبانی است. بیشتر مدل‌های زبانی بر اساس زبان انگلیسی توسعه پیدا کرده‌اند. بنابراین در زبان فارسی شاید به درستی از مفهوم و معنای هر کلمه مطلع نشوند و همین نتیجه را با خطا مواجه کند. 

آینده CRM سازمانی با هوش مصنوعی

تا این‌جا سیستم‌های CRM‌ در همراهی با AI کاربردهای متنوعی را ارائه کرده‌اند اما آینده این همگام‌سازی چه خواهد بود؟ آیا می‌توان سطح توقعات از این سیستم‌ها را بالاتر برد؟ 

حرکت ازPredictive  به Prescriptive CRM

گفتیم که همگام‌سازی CRM با هوش مصنوعی باعث می‌شود تا سیستم‌ها به جای Rule-based به سمت Predictive پیش بروند؛ یعنی رفتار مشتری را پیش‌بینی کنند. این در حالی است که آینده CRM با حضور هوش مصنوعی قرار است از این هم جلوتر رفته و تبدیل به Prescriptive CRM شود. Prescriptive یا تجویز کردن یعنی این سیستم‌ها نه تنها رفتارهای مشتری را پیش‌بینی می‌کنند که اقدامات لازم را هم ارائه می‌دهند. 

تلفیق با ابزارهای تجربه مشتری (CX Platforms)

درک عمیق یک سازمان از سفر مشتری این امکان را می‌دهد تا بهترین تصمیمات بازاریابی و خدمات را بگیرد. آینده هوش مصنوعی دقیقا به همین سمت پیش می‌رود که تجربه مشتری در تلفیق با سیستم CRM ارائه می‌شود. با این ادغام احتمال فروش افزایش پیدا کرده و مشتری‌ها به افراد وفادار و سودآور سازمان تبدیل می‌شوند. 

نقش AI در اتوماسیون تصمیم‌گیری و Hyper-Personalization

نسل جدید هوش مصنوعی در CRM از تحلیل و پیشنهاد فراتر رفته و به سمت انجام اقدام در چارچوب فرایندها و سطح دسترسی تعریف‌شده حرکت کرده است. AI Agents می‌توانند در برخی سناریوها اطلاعات مشتری را بررسی کنند، پیشنهاد اقدام ارائه دهند و بخشی از فعالیت‌های CRM را پیگیری یا اجرا کنند. هم‌زمان، استفاده از داده‌های رفتاری و مدل‌های هوش مصنوعی امکان شخصی‌سازی دقیق‌تر تجربه مشتری را فراهم می‌کند؛ به‌طوری‌که پیشنهاد، پیام یا اقدام بعدی می‌تواند متناسب با شرایط و سابقه هر مشتری تعیین شود. این رویکرد که با عنوان Hyper-Personalization شناخته می‌شود، یکی از مسیرهای مهم توسعه CRMهای هوشمند است.

نتیجه‌گیری؛ CRM آینده، مغز تصمیم‌گیر سازمان 

مغز تصمیم‌گیر سازمان عبارت توصیفی دقیقی درباره آینده سیستم‌های CRM است. سیستم‌هایی که با هوش مصنوعی همگام شده و خدمات بازاریابی، فروش و پیگیری مشتری را در یک پلتفرم جامع پیگیری می‌کنند. این مغز تصمیم‌گیر می‌تواند راه‌حل‌های منحصربه‌فرد و اقدامات حیاتی به منظور ساخت یک مزیت رقابتی بزرگ در برابر رقبا ارائه دهد. نظر شما چیست؟ فکر می‌کنید آینده CRM بتواند ارتباط با مشتری را به شکل عمیق‌تری بسازد؟