هوش مصنوعی و آینده پشتیبانی مشتری (بخش اول)

هوش مصنوعی در حال ایجاد انقلابی در صنایع مختلف است و CRM نیز از این قاعده مستثنی نیست. با ادغام هوش مصنوعی در سیستم های CRM ، کسب و کارها می توانند تعاملات مشتری را بهبود ، فرآیندها را ساده سازی و تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند. این مقاله به بررسی چگونگی باز تعریف CRM توسط هوش مصنوعی، بررسی مزایا، چالش ها، کاربردهای دنیای واقعی و چشم اندازهای آینده آن می پردازد. مدیریت ارتباط با مشتری شامل استراتژی ها و فناوری هایی است که شرکت ها برای مدیریت و تحلیل تعاملات با مشتریان فعلی و بالقوه از آن ها استفاده می کنند. هدف، بهبود روابط تجاری، ارتقاء حفظ مشتری و هدایت رشد فروش است. هوش مصنوعی AI، با قابلیت هایش در یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده، سیستم های CRM را تقویت می کند تا فعال تر و شخصی سازی شده تر باشند.

هوش مصنوعی در خدمات مشتری به استفاده از فناوری هوشمند برای ایجاد تجربه های پشتیبانی سریع، کارآمد و شخصی سازی شده اشاره دارد. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به سازمان ها کمک می کنند تا فرآیندها را خودکار کنند، جریان کار را بهینه سازند و به نمایندگان پشتیبانی کمک کنند. در نتیجه، این امر موجب صرفه جویی در زمان و هزینه می شود. هوش مصنوعی در خدمات مشتری با هدف ارائه پشتیبانی سریع، شخصی سازی شده و یکپارچه به کار گرفته می شود. در صورتی که به درستی اجرا شود، می تواند به ایجاد تعاملات انسانی واقعی کمک کند. تحقیقات نشان می دهند که بسیاری از سازمان های تجربه مشتری معتقدند هوش مصنوعی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا تعاملات خدماتی گرم و آشنا را که باعث افزایش وفاداری مشتریان می شود، ارائه دهند.

با استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری، می توان مشکلات بیشتری را به صورت خودکار حل کرد، بهره وری نمایندگان را افزایش داد و با اطمینان پشتیبانی ارائه کرد. در نهایت، این فناوری منجر به خدماتی دقیق تر، شخصی تر و همدلانه تر برای مشتریان می شود. هوش مصنوعی در خدمات مشتری موضوع جدیدی نیست، اما بسیاری از شرکت ها هنوز در حال یادگیری نحوه به کارگیری آن هستند. در ادامه، چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در خدمات مشتری آورده شده است.


کاربردهای هوش مصنوعی در CRM

• شخصی سازی تجربه مشتری
یکی از بزرگ ترین مزایای استفاده از AI در CRM، امکان شخصی سازی تجربه مشتری است. هوش مصنوعی با تحلیل داده های مشتریان می تواند پیشنهادات و پیام های متناسب با نیازهای خاص هر فرد ارائه دهد. به عنوان مثال، یک فروشگاه آنلاین می تواند محصولات مرتبط را بر اساس تاریخچه خرید مشتری پیشنهاد دهد.

• پیش بینی رفتار مشتریان
هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای رفتاری مشتریان، می تواند رفتارهای آینده آن ها را پیش بینی کند. این قابلیت به تیم های فروش و بازاریابی کمک می کند تا استراتژی های خود را بر اساس پیش بینی های دقیق تنظیم کنند و نرخ تبدیل را افزایش دهند.

• خودکارسازی وظایف و فرآیندهای کاری
وظایف تکراری مانند ارسال ایمیل های پیگیری، زمان بندی جلسات و بروزرسانی پایگاه داده ها می توانند به صورت خودکار توسط AI مدیریت شوند. این خودکارسازی نه تنها باعث صرفه جویی در زمان می شود، بلکه خطاهای انسانی را نیز کاهش می دهد. هوش مصنوعی می تواند با هدایت درخواست های مشتری به نماینده مناسب، تحلیل محتوای تیکت ها، پیشنهاد پاسخ های از پیش آماده شده و خلاصه سازی مکالمات، روند پشتیبانی را بهینه کند. این ویژگی ها باعث کاهش زمان انتظار مشتریان و افزایش کارایی تیم پشتیبانی می شود.

• پشتیبانی مشتری با چت بات های هوشمند
چت بات های مجهز به هوش مصنوعی به طور 24/7 در دسترس هستند و می توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات آن ها را حل کنند و اطلاعات مورد نیاز را در اختیارشان قرار دهند. این قابلیت به کسب وکارها کمک می کند تا رضایت مشتریان را افزایش دهند.

• تحلیل داده ها و ارائه بینش های عملی
AI می تواند حجم عظیمی از داده های مشتریان را تحلیل کرده و بینش هایی کاربردی ارائه دهد. این تحلیل ها به مدیران کمک می کنند تا تصمیمات استراتژیک بهتری بگیرند و عملکرد کلی سازمان را بهبود بخشند. هوش مصنوعی می تواند مکالمات مشتریان را تحلیل کرده و روندها و چالش های پنهان را شناسایی کند. این تحلیل ها به مدیران کمک می کنند تا فرآیندهای خدماتی را بهینه کنند و حوزه هایی را که نیاز به خودکارسازی دارند، مشخص نمایند.

• استفاده از عوامل هوش مصنوعی
عوامل هوش مصنوعی نسل جدیدی از ربات های پیشرفته هستند که بر اساس تعاملات واقعی خدمات مشتری آموزش دیده اند. این ربات ها می توانند حتی پیچیده ترین مشکلات مشتریان را بدون نیاز به دخالت نیروی انسانی تشخیص داده و به طور دقیق حل کنند.

• راهنمایی فعال نمایندگان پشتیبانی
ابزارهای هوش مصنوعی می توانند با ارائه پیشنهادات متناسب با نیاز مشتری، بهره وری و کارایی نمایندگان پشتیبانی را افزایش دهند. این قابلیت به ویژه در زمان آموزش نیروهای جدید مفید است، زیرا به آنها کمک می کند با اطمینان بیشتری مشکلات را مدیریت کنند.

• بهینه سازی مدیریت تیم های پشتیبانی
هوش مصنوعی می تواند با تحلیل داده های گذشته، نیاز به نیروی انسانی در روزها، ماه ها یا فصول خاص را پیش بینی کند. این کار باعث کاهش هزینه های اضافه کاری و کاهش زمان انتظار مشتریان می شود. همچنین، این فناوری می تواند برنامه ریزی شیفت های کاری را خودکار کند و زمان بندی را برای هر کارمند شخصی سازی نماید.

• بهبود کیفیت خدمات
هوش مصنوعی با بررسی مکالمات پشتیبانی، کیفیت خدمات را ارزیابی کرده و به شناسایی مشکلات رایج کمک می کند. این فناوری می تواند به بهبود آموزش نمایندگان، پر کردن شکاف های دانشی و افزایش رضایت مشتریان کمک کند.

• مدیریت بهینه تماس های تلفنی
بسیاری از مشتریان برای حل مشکلات پیچیده، تماس تلفنی را ترجیح می دهند. راهکارهای هوش مصنوعی می توانند خلاصه مکالمات پس از تماس را به طور خودکار ایجاد کرده، تعاملات صوتی را برای آموزش نمایندگان پیاده سازی کنند و کیفیت تماس های تلفنی را ارزیابی نمایند.

• بهبود مرکز راهنمایی مشتریان
هوش مصنوعی می تواند مقالات موجود در پایگاه دانش را تحلیل کرده و محتوا هایی را که نیاز به ، به روزرسانی یا حذف دارند، مشخص کند. همچنین، این فناوری قادر است بر اساس داده های خدماتی، پیشنهاداتی برای ایجاد مقالات جدید ارائه دهد و حتی در تولید محتوا مشارکت کند.

• تبدیل مرکز هزینه به منبع درآمد
هوش مصنوعی با اتصال به سیستم های داخلی مانند CRM یا ابزارهای تجارت الکترونیک، می تواند در حین تعاملات پشتیبانی، محصولات مرتبط را پیشنهاد دهد. همچنین، ارسال اعلان های شخصی سازی شده بر اساس رفتار مشتریان به افزایش فروش و نرخ تبدیل کمک می کند.


در عصر فناوری، هوش مصنوعی به عنوان یک تغییردهنده بازی در ارتباط با مشتریان مطرح شده است. ابزارهای نوینی که از AI بهره می برند، پتانسیل بالایی در بهبود کارایی و کیفیت تعاملات با مشتریان دارند. گونه های مختلف هوش مصنوعی شامل هوش مصنوعی باریک یا ANI، هوش عمومی مصنوعی یا AGI و هوش فوق مصنوعی یا ASI و نیز برنامه ها و نرم افزارهای موجود در این زمینه، با تمرکز ویژه بر چت بات ها و دستیارهای مجازی، می پردازد.

مدیریت ارتباط با مشتری از گذشته تا به امروز عنصری کلیدی در استراتژی های تجاری موفق بوده و شامل مدیریت منظم تعاملات یک سازمان با مشتریان فعلی و آینده می باشد. در سال های اخیر، ادغام هوش مصنوعی AI در سیستم های CRM، دریچه ای تازه به سوی امکانات جدید گشوده و نحوه درک، تعامل و حفظ پایگاه مشتریان را در کسب وکارها متحول کرده است. در این مقاله به بررسی عمیق تاثیر هوش مصنوعی بر CRM می پردازیم و نگاهی به آینده این رابطه پویا می کنیم. سیستم های CRM بر پایه استفاده از داده ها برای مدیریت تعاملات با مشتری، ارتقای روابط و افزایش فروش بنا شده بود. با این حال، حجم عظیم و پیچیدگی داده ها در عصر دیجیتال، چالش های جدیدی را به وجود آورده که از توانایی روش های سنتی فراتر است. هوش مصنوعی یک تغییردهنده بازی برای مشاغل در هر اندازه است. امروزه، کسب وکارها گزینه های زیادی برای ساده سازی عملیات خود دارند. آنها می توانند ازAI برای افزایش رضایت مشتری استفاده کنند. در عین حال، هوش مصنوعی به آنها کمک می کند تا رقبای خود را شکست دهند.

هوش مصنوعی فرصت های جدیدی را برای برندها ایجاد می کنند تا با مشتریان خود به روشی انسانی تر ارتباط برقرار کنند. برقراری ارتباطات انسانی نه تنها برای کسب و کار، بلکه برای مشتریان نیز مفید است. برندها باید به دنبال راه های نوآورانه ای برای تبدیل داده های اجتماعی به بینش های احساسی باشند که می توانند برای ایجاد تجربیات مشتری بهتر و وفاداری به برند به کار گرفته شوند. اما فراموش نکنید که در حال حاضر هوش مصنوعی تنها روی تبدیل و تحقیق داده تمرکز دارد اما تصمیم گیری نهایی با شما و کسب وکار شما است. فناوری های هوش مصنوعی به کسب وکارها کمک می کنند تا با شخصی سازی محتوا و استراتژی های ارتباطی، کمپین های بازاریابی خود را بهینه سازی کنند.

با هوش مصنوعی، ساده سازی فرآیند جذب و صلاحیت سنجی سرنخ آسان است. از الگوریتم های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها می توانید استفاده کنید. این کار به شما در شناسایی و اولویت بندی سرنخ های بالقوه با احتمال تبدیل یا فروش کمک می کند. با استفاده از یک سیستم امتیازدهی سرنخ مبتنی بر هوش مصنوعی، می توانید به الگوهای رفتاری، سطح تعامل و اطلاعات جمعیت شناختی دسترسی داشته باشید و الویت بندی سرنخ ها و کیفیت سرنخ ها را با آن اندازه گیری کنید. برای مثال هوش مصنوعی می تواند بر اساس میزان ورود یک شخص به صفحات وبسایت شما، میزان تماس هایی که با مجموعه ی شما گرفته است، سرنخ ها را طبقه بندی کنند. با این روش جدا از انتخاب سرنخ، اتوماسیون به شما امکان می دهد در زمان و منابع صرفه جویی کنید و در عین حال عملکرد و کارایی کلی فروش را بهبود بخشید.

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهترین ابزار برای شما است. این روش خوبی برای شناسایی روندها و الگوها است. با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی، می توانید تعاملات گذشته، ترجیحات و اطلاعات جمعیت شناختی را در سی ار ام پردازش کنید. بر اساس این اطلاعات، کمپین های کسب و کار خود را به طور دقیق تنظیم کنید، مخاطبان مناسب را هدف قرار دهید و کانال های توزیع محتوا را بهینه کنید. شما می توانید با ارائه پیام های شخصی سازی شده، مشتریان را متقاعد کنید. در نهایت، این امر برای بهبود اثربخشی کمپین و افزایش تعامل مشتری مفید است.


هوش مصنوعی از الگوریتم های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری برای درک علایق، رفتارها و ترجیحات فردی استفاده می کند. این امکان را برای کسب وکارها فراهم می کند تا محتوای بسیار متناسبی ارائه دهند. شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی شامل عوامل زیر است:
• هوش مصنوعی در CRM مشتریان را بر اساس سابقه خرید، تعاملات گذشته و اطلاعات جمعیت شناختی بخش بندی می کند.
• هوش مصنوعی تعامل مشتری با محتوا را ردیابی می کند و موثرترین فرمت ها و کانال ها را برای دسترسی به هر مشتری شناسایی می کند.
• در نهایت، هوش مصنوعی بر اساس ترجیحات و رفتار مشتری، پیشنهاداتی را ارائه می دهد.


گونه های هوش مصنوعی

1. هوش مصنوعی باریک ANI
هوش مصنوعی باریک یا محدود، سیستم هایی هستند که برای انجام وظایف خاصی طراحی شده اند. این نوع هوش مصنوعی معمولاً در چت بات ها و دستیارهای مجازی به کار می رود. مانند چت بات های پشتیبانی مشتری که قادر به پاسخ گویی به سؤالات متداول یا کمک به حل مشکلات پایه ای هستند. نمونه های برنامه عبارتند از ابتداWatson Assistant یک پلتفرم پیشرفته برای ساخت چت بات هایی که می توانند وظایف پیچیده ای را انجام دهند. سپسDialogflow کهGoogle که برای توسعه چت بات ها و دستیارهای مجازی با قابلیت پردازش زبان طبیعی قوی طراحی شده است.

2. هوش عمومی مصنوعی AGI
هوش عمومی مصنوعی به سیستمی اشاره دارد که بتواند فرآیندهای فکری انسانی را درک و تقلید کند. در حال حاضر، AGI بیشتر به عنوان یک هدف در تحقیقات هوش مصنوعی مطرح است و هنوز به مرحله کاربردی و عملی نرسیده است. اما از نظر تئوری، AGI می تواند تمامی وظایف شناختی انسان را انجام دهد و تعاملات بسیار پیچیده ای را با مشتریان برقرار کند.

3. هوش فوق مصنوعی ASI
هوش فوق مصنوعی سطحی از هوش است که فراتر از توانایی های انسان است. این نوع هوش مصنوعی توانایی انجام تحلیل ها و اتخاذ تصمیم هایی را دارد که برای انسان غیرممکن است. هرچند ASI هنوز به طور عملی محقق نشده و به عنوان یک چشم انداز آینده نگرانه محسوب می شود، اما تصور آن می تواند چشم اندازی انقلابی برای تعاملات آینده با مشتریان باشد.


عناصر کاربردی و فناوری های مرتبط میان AI و CRM

• یادگیری عمیق یا Deep Learning
زیرشاخه ای از یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی توانایی تجزیه و تحلیل داده ها را تقویت می کند. این فناوری در پردازش زبان طبیعی یا NLP چت بات ها و دستیارهای مجازی برای درک معنایی پیشرفته تر کاربرد دارد.

• پردازش زبان طبیعی یا NLP
یکی از قابلیت های کلیدی هوش مصنوعی در تعاملات مشتریان، توانایی درک و تولید زبان طبیعی است. NLP این امکان را به چت بات ها و دستیارهای مجازی می دهد که زبان انسان را پردازش و مفاهیم را استخراج کنند.

• یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning
این روش برای بهینه سازی تصمیم گیری ها در سیستم های هوش مصنوعی استفاده می شود. یادگیری تقویتی در ایجاد تجربیات پویا و انطباق پذیر در سرویس های مشتری کاربرد دارد، به گونه ای که سیستم ها از بازخوردهای محیط برای بهبود عملکرد خود بهره می برند.

با استفاده از انواع مختلف هوش مصنوعی و فناوری های کلیدی مانند یادگیری عمیق و NLP، تعامل با مشتریان به سطح بی سابقه ای از شخصی سازی و کارایی دست یافته است. هر چند راه طولانی برای رسیدن به هوش عمومی و فوق مصنوعی در پیش است، اما حتی رویکردهای فعلی در ANI نیز فرصت های فراوانی را ارائه می دهند که می توانند تجربه مشتری را بهبود بخشند و تعاملات را نوآورانه تر سازند. دانش عمیق درباره این فناوری ها و انطباق استراتژیک با نیازهای بازار، کلید موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی برای ارتباط با مشتریان خواهد بود.


در ارتباط با مشتری درک احساسات مشتری با هوش مصنوعی، بازاریابی فراتر از ارائه صرف اطلاعات محصول یا خدمات به مشتریان است. برندها برای موفقیت باید با درک عمیق از احساسات مشتریان، ارتباطی عاطفی با آنها برقرار کنند. کتاب Emotionomics اثر دان هیل، هفت احساس اصلی که بر رفتار انسان تاثیر می گذارند را به سه دسته مثبت یا شادی، خنثی یا تعجب و منفی یا ترس، خشم، غم، انزجار و تحقیر تقسیم می کند. تحلیل رفتار آنلاین مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی، برندها می توانند احساسات مشتریان را در لحظه شناسایی و درک کنند. این اطلاعات ارزشمند به آنها کمک می کند تا استراتژی های بازاریابی خود را به طور موثرتری تنظیم کنند. در اینجا چند نمونه از نحوه عملکرد این موضوع در عمل آورده شده است:

1. احساسات مثبت: مشتریانی که از خدماتی راضی هستند، تمایل بیشتری به پرداخت هزینه بیشتر، تحمل ریسک و تصمیم گیری سریع دارند در نتیجه با استفاده از هوش مصنوعی می توان این دسته از افراد را در دسته بندی سرنخ های واجد شرایط قرار داد.

2. احساسات خنثی: مشتریانی که در حالت تعجب هستند، نسبت به پاداش یا مجازات نامطمئن هستند و در تصمیم گیری محتاطانه عمل می کنند. برندها به جای تمرکز بر فروش، باید بر آموزش و جلب اعتماد این دسته از مشتریان تمرکز کنند.

3. احساسات منفی: مشتریانی که احساس ترس می کنند، تمایل به تحمل ریسک و پاداش کمتری دارند. ترس، قدرتمندترین احساس در نظر گرفته می شود و اغلب در تبلیغات سیاسی مورد استفاده قرار می گیرد. برندها هنگام برقراری ارتباط با مشتریانی که احساسات منفی دارند، باید پیام هایی امن و حمایتی مانند ارائه گارانتی یا خدمات پشتیبانی ارائه دهند.


هوش مصنوعی در حال تعریفی مجدد از مدیریت ارتباط با مشتری است و آن را کارآمدتر، پیش بینی پذیرتر و شخصی سازی شده تر می کند. از خودکارسازی وظایف روزمره تا ارائه بینش های عمیق در مورد مشتریان، سیستم های CRM مبتنی بر هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک می کنند تا روابط مشتریان خود را بهبود بخشیده و عملیات خود را بهینه کنند. با وجود چالش هایی مانند نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها و هزینه های بالای پیاده سازی، مزایای هوش مصنوعی در CRM به مراتب بیشتر از معایب آن است. شرکت هایی که راهکارهای CRM مبتنی بر هوش مصنوعی را می پذیرند، مزیت رقابتی قابل توجهی در ارائه تجربیات استثنایی به مشتریان خواهند داشت. همچنان که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، آینده CRM به سمت افزایش اتوماسیون، تحلیل های پیشرفته تر و شخصی سازی دقیق تر پیش خواهد رفت. سازمان هایی که این تغییرات را زودتر پذیرا شوند، در عرصه رقابت موفق تر عمل خواهند کرد. این موضوع حتی می تواند نقش به سزایی در آینده فروش و روند های فروش ایفا نماید. ترکیب هوش مصنوعی با سیستم های CRM یک فرصت بزرگ برای کسب وکارها است تا فرآیندهای خود را بهینه کنند و تجربه مشتری را بهبود بخشند. با انتخاب ابزارهای مناسب و پیاده سازی صحیح، می توانید از مزایای بی نظیر این فناوری بهره مند شوید و در بازار رقابتی امروز پیشتاز باشید.