IA no CRM

A natureza preditiva da IA aprimora os recursos de fluxo de trabalho e ajuda as organizações a desenvolver comunicações mais personalizadas com os clientes.

Para que a IA seja usada de forma eficaz no CRM, as organizações devem ter precisão de dados e medidas de privacidade em vigor. A base de todo o relacionamento e engajamento do cliente depende da segurança de uma organização e dos clientes que depositam sua confiança nela.

A combinação de ferramentas impulsionadas por IA com sistemas de CRM gera uma abordagem baseada em dados sobre as interações com o cliente e melhora essas interações tanto para o consumidor quanto para a empresa. A integração da IA e da automação no software de CRM ajuda a organização a levar os dados do cliente para o próximo nível, com insights melhores sobre o comportamento, as necessidades e as preferências do cliente, entre outros fatores importantes.

Mas como chegamos até aqui? O engajamento do cliente é o cerne do CRM. À medida que a tecnologia se aprimorou, as necessidades dos clientes evoluíram. Embora os fornecedores de software de CRM sejam defensores do uso da IA já há algum tempo, apenas recentemente ela ganhou popularidade e está revolucionando a forma de interação entre as empresas e os clientes.

Os sistemas de CRM originais eram bancos de dados de informações e interações com clientes mantidos e usados pelos departamentos de contabilidade. Com o passar do tempo, os sistemas começaram a incorporar mais recursos e ferramentas para outros departamentos, como marketing, equipes de vendas e atendimento ao cliente. Porém, à medida que as empresas cresciam, também aumentavam as expectativas dos clientes e a necessidade de retenção de clientes.

A grande quantidade de dados gerados pela plataforma de CRM tornou-se excessiva para o sistema tradicional, e uma nova solução teve que ser encontrada. É aí que as ferramentas de IA generativa entraram em ação e, desde então, mudaram a maneira como os sistemas de CRM funcionam hoje.

Atualmente, as empresas têm inúmeras opções ao procurar um parceiro de IA e CRM, incluindo o CRM da IBM (IBM watsonx Assistant), CRM da Salesforce (Einstein GPT), CRM da Hubspot (ChatSpot), Freshworks (Freddy AI), CRM da Zoho (Zia) e CRM da Pipedrive (AI Sales Assistant).

Novas ferramentas com IA, como resumos de reuniões praticáveis, modelos de e-mail personalizados e encaminhamento automatizado de tíquetes, alteraram o processo de CRM. Outras ferramentas tecnológicas, como o uso de notificações inteligentes, fornecem insights sobre o pipeline de vendas. A experiência do cliente é agora o ponto crucial do CRM e depende de insights de dados em tempo real para as interações personalizadas e oportunas esperadas pelos clientes.

O IBM Institute for Business Value publicou uma série de guias baseados em pesquisas denominados Guia do CEO sobre IA generativa, abordando temas que vão desde a IA generativa até a cibersegurança e a experiência do cliente. O IBM Institute for Business Value identificou três questões que todos os líderes precisam saber e o que eles podem fazer a respeito:

Ao usar os dados dos clientes de todas as áreas de uma empresa, incluindo as funções de vendas, marketing e serviços, é possível personalizar a experiência do cliente e usar os dados de CRM em todo o seu potencial.

O que os líderes podem fazer: mirar alto quando se tratar das metas para usar os recursos de IA. A IA generativa pode estar disponível para todas as empresas. Tudo depende de como o CEO decide usar esses recursos para suas necessidades de negócios. Permita que os projetistas ampliem a criação de conteúdo com IA generativa e interajam com a tecnologia de IA. Use a IA generativa para simplificar as coisas, ao estabelecer diretrizes específicas para cada caso de uso e complemente modelos abertos com um investimento em dados proprietários.

A promessa do que a IA generativa pode oferecer aos clientes depende de uma base de confiança da própria empresa. O IBM Institute for Business Value constatou que “80% dos líderes empresariais veem a explicabilidade, a ética, o viés ou a confiança como uma grande preocupação no caminho para a adoção da IA generativa”.1

O que os líderes podem fazer: os CEOs devem liderar com empatia e priorizar jornadas éticas. Conquiste a confiança dos clientes desenvolvendo uma ética de IA generativa específica para as preocupações deles. Ofereça a eles uma experiência confiável que leve à satisfação do cliente. Incorpore a IA generativa à experiência do usuário desde o início, personalize as campanhas de marketing e direcione o contato com o cliente para ganhar ainda mais confiança.

Em média, 87% dos executivos esperam que os cargos sejam ampliados pela IA generativa, em vez de serem substituídos por ela. A IA generativa promete automatizar tarefas que antes eram consideradas muito complexas para serem executadas pelas máquinas. O sucesso de uma parceria homem-máquina é o principal desafio para a mudança organizacional ao introduzir as ferramentas de IA. Os CEOs precisam considerar com cuidado onde introduzir a IA na cadeia de valor e manter a IA generativa como uma consideração em todas as tomadas de decisão no que diz respeito ao impacto e ao bem-estar dos funcionários.

O que os líderes podem fazer: desenvolver uma parceria homem-máquina desde o início que crie mais valor do que qualquer um dos dois sozinho. Causar uma boa impressão com a IA generativa, apresentando mensagens positivas sobre como ela pode aumentar a eficiência e a produtividade dos funcionários. Integrar as ferramentas de IA, os fluxos de trabalho inteligentes e as plataformas de nuvem híbrida de modo a envolver os funcionários para que tenham o melhor desempenho e para que participem do projeto de implementação da IA.

Existem vários benefícios importantes nos sistemas de CRM impulsionados por IA: 

• Relatórios aprimorados e análise de dados preditiva 
  
• Mais personalização
  
• Automação aprimorada
• Foco na análise de percepções 
• Melhor pontuação de leads
• Dados não estruturados gerenciados

Uma das melhores contribuições da IA para o CRM é a análise de dados preditiva. As soluções de CRM com IA aprimoraram os recursos de análise de dados que examinam dados históricos e o comportamento dos clientes. Esses fatores ajudam as organizações a extrair insights de dados, prever as vendas e identificar os dados demográficos mais relevantes a serem segmentados.

Também fornece à organização uma inteligência unificada e uma única voz sobre como a análise de dados deve ser coletada e usada. A ferramenta preditiva também ajuda a gerenciar a perda de clientes e identificar mudanças necessárias no processo de vendas.

A IA pode atrair clientes em potencial com suas experiências altamente personalizadas. Ela pode analisar os dados dos clientes por meio de algoritmos e recomendar produtos ou serviços individualizados com base nas necessidades deles.

A experiência personalizada pode ser um ponto de venda significativo para os representantes de vendas e serve como uma enorme oportunidade de vendas. A abordagem pode ser feita em todos os canais, como no aplicativo, online, por meio de redes sociais ou pessoalmente.

IA e automação são ferramentas distintas, mas ambas são muito importantes uma para a outra. Ferramentas de automação impulsionadas por IA, como chatbots e assistentes virtuais, podem lidar com consultas rotineiras dos clientes e prestar atendimento ininterrupto.

Separadamente, ferramentas de automação, como chatbots impulsionados por IA, podem reduzir os tempos de resposta e dar aos funcionários mais tempo para as tarefas mais desafiadoras.

A era das redes sociais está aí, e a IA pode ajudar na análise de textos e canais de redes sociais em busca de avaliações dos clientes. O monitoramento desses canais em tempo real permite que as empresas ofereçam uma atenção rápida, conforme necessário, contribuindo para a retenção de clientes no longo prazo.

As equipes podem priorizar os leads de forma mais eficiente e avaliar a probabilidade de conversão com a pontuação de leads orientada por IA. Fatores como demografia e comportamento ajudam os vendedores a atingir os melhores leads, aumentando as vendas gerais e adicionais. Além disso, a IA ajuda a segmentar os leads e gerenciar campanhas em nome da equipe.

Um sistema de CRM lida com um volume incrível de dados, incluindo dados não estruturados e dados corporativos complexos provenientes de vários canais de comunicação diferentes.

A IA em CRM utiliza ferramentas como processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (ML) para organizar e classificar dados de maneira significativa que, de outra forma, não seriam aproveitados. Além disso, acelera a execução de planos com base nos dados coletados.

A implementação da IA no CRM tem seus desafios. O IBM Institute for Business Value constatou que, embora 78% dos executivos afirmem que a sua organização tem uma abordagem para escalar a IA generativa nas experiências dos clientes e dos funcionários, a maioria ainda está descobrindo como garantir uma qualidade consistente. Mais da metade (56%) afirma não ter um processo em vigor para rever os resultados da IA generativa e resolver problemas. Isso inclui:

Tempo: a configuração inicial de uma IA em um sistema de CRM pode ser demorada, dependendo do tamanho da organização e de suas necessidades específicas. Para que as coisas funcionem sem problemas na implementação, é necessário uma interação eficaz da equipe. Outro aspecto é o preço. Quanto mais complexa for a IA no sistema de CRM, mais dinheiro a empresa poderá gastar na configuração da tecnologia.

Cibersegurança: o caminho para um atendimento ao cliente de qualidade é manter os dados externos e o lançamento interno de dados. Muitos desses dados são pessoais e confidenciais de clientes e devem ser armazenados com segurança e coletados apenas de acordo com a lei. Os clientes também devem saber que seus dados estão sendo usados e armazenados para a finalidade pretendida para a qual foram coletados.

Equilíbrio entre IA e serviços humanos: o CRM com IA pode se tornar altamente automatizado e reduzir os vínculos humanos. Com isso, os clientes podem se sentir desvinculados da empresa e perder a interação pessoal que tinham em um departamento tradicional de atendimento ao cliente. Por isso, é importante que a organização lembre aos clientes que o robô é para assistência informativa e não fornecerá suporte.

Os casos de uso de IA no CRM são vastos e variam dependendo de quais podem ser os objetivos da empresa. Alguns importantes são:

Business intelligence: as ferramentas de IA oferecem às empresas uma nova abordagem para diferentes áreas dos negócios, incluindo vendas, marketing e atendimento ao cliente. A IA fornece análises e insights sobre os dados do cliente que ajudam a tomar decisões mais inteligentes de longo prazo e atender às necessidades do cliente.

Atendimento ao cliente: as ferramentas de IA, como chatbots de IA, podem ser usadas na estratégia de atendimento ao cliente de uma empresa para fornecer respostas rápidas e precisas às consultas. Os chatbots impulsionados por IA podem aprimorar o atendimento ao cliente, respondendo às dúvidas deles 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Gerenciamento de dados: com a IA no CRM, os dados dos clientes são mantidos limpos e precisos, automatizando os processos passo a passo, como lançamento, limpeza e enriquecimento de dados. Além disso, o CRM impulsionado por IA ajuda a manter uma base de dados precisa para todos os processos de IA que abrangem a empresa.

Eficiência da TI: nos sistemas de CRM, a IA e a automação podem automatizar tarefas rotineiras e simplificar os processos. Os departamentos de TI que usam IA podem automatizar tarefas comuns, como encaminhamento de tíquetes e diagnósticos.

Personalização do marketing: os sistemas de CRM com inteligência artificial podem personalizar o material de marketing e segmentar os clientes com base nos pontos de dados recebidos, incluindo o histórico de compras e o engajamento.

Gerenciamento de leads: ao usar ferramentas de IA para pontuação de leads, a empresa pode automatizar o processo de qualificação e pontuação de leads no sistema de CRM. Separadamente, os modelos de aprendizado de máquina podem reunir mais insights sobre as características e o comportamento dos leads, adaptando ainda mais a abordagem de contato.

Análise preditiva de clientes: os recursos de dados da IA são amplos, sobretudo quando se trata da IA em sistemas de CRM. Com a IA, as empresas podem usar dados históricos para fazer previsões sobre o comportamento dos clientes e antecipar suas necessidades.

Otimização de processos: quando a IA é introduzida em um sistema de CRM para o processo, ela ajuda a direcionar a operação e a encontrar ineficiências que poderiam passar despercebidas. As empresas também podem usar a IA para analisar fluxos de trabalho e identificar gargalos no sistema.

Otimização de vendas: a tecnologia de IA ajuda as empresas a melhorar seus módulos de vendas de CRM mediante o uso de análises preditivas para obter leads e priorizar clientes potenciais de alto valor. Os fluxos de trabalho automatizados simplificam os processos de vendas, enquanto a análise preditiva ajuda a prever o comportamento do cliente.

A experiência do cliente só deverá crescer, pois a hiperpersonalização é agora o padrão a ser buscado. Cada empresa está vendendo um produto digital e competindo para ver qual experiência digital é mais personalizada e atrai mais atenção do consumidor.

É aí que entra a IA generativa com a promessa de elevar essas expectativas, já que os clientes exigem personalização nas ofertas de venda, recomendações e um atendimento ao cliente incomparável. À medida que a tecnologia de IA evolui, as empresas devem esperar recursos de IA mais avançados e ferramentas impulsionadas por IA para reforçar o processo de CRM.

O futuro do CRM com IA parece promissor à medida que mais ferramentas de IA continuam sendo desenvolvidas, como reconhecimento de voz e realidade aumentada, entre outras. A IA tem revolucionado e continuará revolucionando a forma como as empresas interagem com seus clientes, além de mudar a maneira como o mundo vê a experiência do cliente. As organizações que se adaptam e incorporam a IA em seus processos de CRM estão se posicionando à frente e se preparando para prosperar no espaço de gerenciamento de relacionamento com o cliente.