오늘날의 디지털 세계에서 강력한 고객 경험을 제공하는 것은 초개인화를 새로운 표준으로 삼아 모든 비즈니스에 필수적인 요소가 되었습니다.
현재 거의 모든 회사가 디지털 제품을 제공하고 있으며, 조직은 고객 여정의 모든 접점에서 원활한 고객 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
CRM 플랫폼은 이러한 고객 서비스 관련 요구 사항을 처리하도록 효율적으로 설계되었습니다. 또한 최신 CRM 시스템은 인공 지능(AI)을 활용하여 CRM 도구의 기능을 향상시킵니다.
최근에 따르면 고객 행동 통계91%의 기업이 CRM 시스템에 AI를 사용하고 있으며, 42%는 이미 CRM 전략에 AI를 구현했습니다.
이 기사에서는 AI가 CRM 플랫폼을 어떻게 변화시키고 AI 도입이 필요한 이유를 살펴보겠습니다.
CRM에서 AI의 필요성
고객 기대치는 사상 최고 수준이며, 모든 접점에서 경험이 원활하게 개인화되기를 기대합니다. 그러나 데이터가 증가함에 따라 데이터를 관리하고 그에 따른 조치를 취하는 것이 더욱 복잡해집니다.
CRM 플랫폼의 AI는 이러한 데이터 관련 복잡성을 해결하기 위해 주입됩니다. AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 고객의 요구를 예측한다. CRM 플랫폼에서 AI의 강력한 시너지 효과는 전반적인 비즈니스 운영을 향상하고 더욱 강력한 고객 연결.
기존 CRM은 데이터 수집 및 외부 워크플로우 관리 측면에서 한계가 있습니다. 수동으로 통합되고 자주 조정되는 데이터를 기반으로 통찰력을 제공합니다.
반면, AI 기반 CRM은 더 빠르고 실시간 데이터를 기반으로 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 수집된 데이터는 더욱 정확해지며, 이는 더 나은 고객 정보로 이어집니다. 운영 측면에서는 데이터 민주화를 활성화하고 데이터 거버넌스를 보장합니다.
AI가 CRM을 변화시키는 5가지 주요 방법
CRM 시스템에 AI를 통합하는 것은 고객 참여와 유지를 강화하는 비밀 무기가 되었습니다. AI 기반 CRM 도구를 사용하는 기업은 매출 29% 증가.
AI가 고객 관계 플랫폼을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.
개인화된 고객 경험
AI 기반 CRM은 심층적인 고객 통찰력을 제공하고 고객 행동을 예측합니다. 예측 분석 기법. 리드와 전환에 대한 심층적인 관점을 갖춘 지능형 CRM은 고객의 선호도에 따라 개인 고객 추천을 제안합니다.
또한 고객 선호도에 대한 이러한 모든 정보를 통해 영업 및 마케팅 팀은 고객을 정확하게 타겟팅할 수 있습니다.
일상적인 작업 자동화
AI CRM은 고객 행동 분석, 데이터 입력, 고객 후속 이메일, 배송 상태, 판매 입력 등과 같은 일상적인 작업을 자동화하도록 설계되었습니다. 자동화를 통해 시간을 절약하는 동시에 팀이 전략 계획 및 혁신에 집중할 수 있습니다.
실시간 고객 상호 작용과 자동화된 응답을 통해 기업은 수동 절차와 관련된 위험을 완화할 수도 있습니다. 또한, 이를 사용하는 기업은 AI 기반 CRM 도구는 매출이 29% 증가하고 고객 만족도가 25% 증가한 것으로 나타났습니다.
기계 학습 알고리즘을 활용함으로써 기업은 리드의 우선순위를 정하고, 후속 조치를 예약하고, 고객 서비스 쿼리를 정확하게 처리할 수 있습니다.
향상된 분석
CRM 플랫폼의 AI는 분석을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다. CRM 플랫폼은 ML 및 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 구매 패턴, 고객 상호 작용, 구매 행동, 구매 내역 등 다양한 소스로부터 원시 데이터를 수집할 수 있습니다.
이러한 모든 소스에서 수집된 데이터는 예측 기능과 결합되어 비교할 수 없는 분석을 생성합니다. 이러한 향상된 분석을 통해 기업은 고객을 보다 정확하게 타겟팅하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 마케팅 캠페인 최적화
- 다음과 같은 비즈니스 지표에 대한 심층적인 조사
- 적극적인 고객 서비스를 위한 전략
더 나은 감정 분석
AI 기반 CRM을 선택할 때 감성 분석이 최우선되어야 합니다. NLP 기술의 힘을 활용하여 고객의 어조, 긴급성 수준 및 의도를 분석합니다.
고객 서비스에 있어서 감정 분석은 중요한 역할을 합니다.
예를 들어 Zoho CRM의 AI 비서, 지아, 고객의 이메일과 채팅 메시지를 분석하여 긍정적, 부정적, 중립으로 분류합니다. 부정적인 고객 어조가 감지되면 지원팀이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 메시지가 우선순위로 지정됩니다.
또한 이 기능은 전반적인 고객 유지를 향상하고 문제점을 사전에 해결합니다.
지속적인 개선
AI 기반 CRM은 대량의 데이터를 지속적으로 처리할 수 있습니다. 그들은 서로 다른 접점에서 실시간 데이터 수집을 기반으로 항상 학습하므로 기업은 고객 유지 전략을 사전에 개선할 수 있습니다.
ML 알고리즘을 활용함으로써 조직은 프로세스를 최적화하고 고객 관계 관리의 지속적인 개선을 추진할 수 있습니다.
CRM 채택에서 0f AI에 대한 도전
CRM에 AI를 통합하면 고객 관계를 처리하는 새로운 방법이 제공되지만 통합에는 성능을 저해할 수 있는 몇 가지 확실한 과제가 있습니다.
그렇기 때문에 이러한 장애물을 해결하는 것이 필요합니다. AI-CRM을 채택하는 동안 조직이 직면하는 몇 가지 어려움은 다음과 같습니다.
데이터 개인정보 보호 및 거버넌스
AI 기반 CRMS는 여러 고객 접점에서 수집된 방대한 양의 데이터를 기반으로 작동합니다. 따라서 데이터 개인정보 보호에 대한 우려는 어느 단계에서나 나타날 수 있습니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하려면 관련 규정 준수 및 데이터 거버넌스 정책이 마련되어 있어야 합니다.
데이터 품질 및 통합
AI 기반 CRM의 경우 강력함 데이터 통합 도구는 지원 기반 인프라와 통합되어야 합니다. 양질의 데이터가 없으면 AI CRM 이니셔티브에 대한 투자는 예상한 결과를 얻을 수 없습니다.
따라서 데이터 파이프라인과 기본 인프라는 AI 기반 CRM을 지원할 수 있어야 합니다.
교육 및 자원 활성화
AI 기반 CRM은 비용이 많이 드는 이니셔티브이므로 효과적인 활용이 최우선 과제입니다. 그러나 부적절한 교육과 자원 지원은 투자 낭비로 이어질 수 있습니다.
이를 방지하려면 기업은 AI 시스템을 최적으로 사용하기 위해 기술을 향상하고 새로운 지식을 얻을 수 있도록 포괄적인 직원 교육을 마련해야 합니다.
CRM에서의 AI의 미래
오늘날 고객과의 상호 작용은 콜센터 활동 그 이상입니다. AI 기반 CRM은 예측 분석을 통해 고객 요구를 예측하여 실시간으로 고도로 개인화되고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
또한 팀은 AI 시스템을 통해 추세 식별, 문제 해결 및 판매 최적화를 가속화할 수 있습니다.
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