Introduzione all’IA nel CRM

Il CRM, o Customer Relationship Management, è un sistema progettato per gestire le relazioni con i clienti. È composto da tre componenti principali:

  1. CRM interattivo – garantisce una comunicazione coerente e soddisfacente su tutti i canali,
  2. CRM operativo – responsabile della raccolta, standardizzazione e condivisione dei dati sui clienti e sui prodotti. Se utilizzato correttamente, crea una base di conoscenza e costruisce relazioni durature,
  3. CRM analitico – utilizza modelli analitici avanzati, inclusa l’IA, per elaborare Big Data e scoprire schemi nei comportamenti dei clienti e nelle tendenze di mercato. Questo aiuta a prendere decisioni aziendali migliori.

Combinati con nuove capacità analitiche, i sistemi CRM consentono comunicazioni personalizzate, supporto clienti tramite chatbot e automazione dei processi, portando a relazioni e esperienze con i clienti migliorate.

Come l’IA sta cambiando il panorama del CRM: Un’overview delle possibilità

I principali fornitori di sistemi CRM integrano soluzioni IA che trasformano completamente il modo in cui i dipartimenti di marketing, vendite e assistenza clienti lavorano. I modi in cui gli strumenti IA funzionano nella gestione delle relazioni con i clienti variano ampiamente, quindi diamo un’occhiata più da vicino a tre di essi che sfruttano in modo interessante le capacità dell’intelligenza artificiale.

HubSpot CRM

HubSpot CRM è uno strumento IA tutto-in-uno per gestire le relazioni con i clienti. Utilizza l’IA per migliorare marketing, vendite e assistenza clienti trovando rapidamente informazioni e fornendo supporto completo nella scrittura di contenuti.

Offre anche strumenti per automatizzare la creazione di siti web e newsletter, motivo per cui gli utenti di HubSpot apprezzano la comodità, la velocità e l’attrattiva dei contenuti generati.

Le principali capacità di HubSpot CRM relative all’IA includono un generatore di siti web che crea automaticamente pagine basate su semplici istruzioni e un AI Content Writer che genera contenuti utilizzando l’IA, risparmiando tempo.

Aziende come Trello, Slack e InVision utilizzano HubSpot CRM. Il suo principale vantaggio è il risparmio di tempo attraverso l’automazione delle attività di routine.

IA nel crm

Fonte: Hubspot (https://www.hubspot.com/)

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein si basa su analisi dei dati avanzate, approfondimenti alimentati dall’IA, raccomandazioni di vendita, previsioni di risultati e altre funzionalità che sfruttano l’intelligenza artificiale.

Le principali capacità di Salesforce Einstein includono:

  • personalizzazione avanzata – Einstein consente la creazione e distribuzione di assistenti IA direttamente in Salesforce, permettendo a utenti e clienti di risolvere rapidamente problemi e lavorare in modo più efficiente. Einstein Copilot è un assistente IA che automatizza compiti basati su abilità predefinite, mirando principalmente ad aumentare la produttività.
  • Einstein Trust Layer – garantisce la sicurezza dei dati dei clienti attraverso un’architettura IA integrata nella piattaforma Salesforce, consentendo l’uso dell’IA senza il rischio di violazioni dei dati,
  • piattaforma open-source — Einstein consente l’uso sicuro di qualsiasi modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come GPT-4 di OpenAI, GeminiPro di Google, o modelli disponibili sotto licenze open-source come Llama-2 o Vicuna-13B.

Aziende come Uber Eats, Gucci e Accenture utilizzano Salesforce Einstein. Questa soluzione consente loro di risolvere rapidamente i problemi dei clienti e lavorare in modo più efficiente.

Intercom Fin

Intercom Fin è un chatbot basato su modelli di linguaggio OpenAI che comprende le richieste dei clienti e fornisce risposte basate su contenuti di supporto tecnico. Intercom Fin, come strumento IA nella gestione delle relazioni con i clienti, consente di:

  • ridurre le richieste di supporto clienti del 60%—grazie alla capacità di utilizzare la base di conoscenza del prodotto e modelli di linguaggio avanzati,
  • condurre conversazioni in 43 lingue,
  • operare su più canali—tramite il noto messenger di Intercom, così come WhatsApp e persino SMS.

Intercom Fin ha aiutato aziende come MailerLite ad aumentare la percentuale di richieste risolte automaticamente dal 18% al 29% in una settimana.

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Fonte: Intercom (https://www.intercom.com/fin)

Personalizzazione delle interazioni con i clienti attraverso l’IA

I sistemi CRM raccolgono dati sui clienti e sui loro comportamenti. Con l’IA nella gestione delle relazioni con i clienti, i dati vengono analizzati automaticamente per fornire comunicazioni personalizzate. Questo include:

  • raccomandazioni personalizzate – basate sulla cronologia degli acquisti, interessi, dati demografici e altri parametri, che consentono un cross-selling e upselling efficaci,
  • contenuti dinamici sui siti web – l’IA nella gestione delle relazioni con i clienti significa contenuti mirati e personalizzati basati sui dati degli utenti,
  • newsletter personalizzate – contenuti unici e su misura per ogni destinatario.
  • pubblicità meglio mirate – visualizzate a persone con cui risuonano veramente.

Un esempio di un’azienda che utilizza le capacità di personalizzazione nel CRM è IKEA. Secondo un rapporto di Capgemini, il gigante svedese impiega modelli IA avanzati per personalizzare le newsletter. Il sistema analizza i dati dei clienti per adattare contenuti e offerte alle loro esigenze e interessi.

Le esperienze personalizzate costruiscono fiducia e migliorano la soddisfazione del cliente. Secondo McKinsey, fino al 78% dei clienti afferma che acquisterebbe nuovamente prodotti da marchi che offrono esperienze personalizzate. Inoltre, uno studio di Twilio del 2022 (State of Personalization Report) indica che un significativo 62% dei clienti cambierebbe fornitore di beni o servizi se i contenuti non fossero personalizzati.

Come l’IA migliora la segmentazione e il targeting nel CRM

La segmentazione dei clienti e il targeting preciso sono le fondamenta del marketing moderno. L’intelligenza artificiale consente progressi significativi in quest’area attraverso funzionalità come:

  • segmentazione automatica dei clienti – raggruppamento basato su dati comportamentali, transazionali, demografici e altri,
  • machine learning per identificare i clienti più preziosi – big data e analisi predittiva aiutano a definire un gruppo di clienti meritevoli di particolare attenzione,
  • analisi in tempo reale dei sentimenti e delle intenzioni dei clienti – con questi elementi IA nella gestione delle relazioni con i clienti, scoprirai cosa pensano e pianificano i tuoi clienti,
  • modelli predittivi che determinano la probabilità di acquisto e abbandono, e possono anche suggerire prodotti aggiuntivi che si abbinano perfettamente al profilo del cliente.

Ad esempio, Allegro, la più grande piattaforma di e-commerce in Polonia, utilizza modelli IA avanzati per segmentare i clienti. Secondo Interaktywnie.com, grazie agli algoritmi di machine learning, Allegro è in grado di determinare le preferenze di acquisto dei clienti con un’accuratezza fino al 90% e di indirizzarli con offerte personalizzate.

Utilizzo dell’analisi del sentiment nel CRM con l’aiuto dell’IA

L’analisi del sentiment implica la valutazione automatica dell’atteggiamento di un oratore o dell’autore di un testo. I modelli di Natural Language Processing (NLP) classificano le opinioni come positive, negative o neutre. Abilitata dall’IA, l’analisi del sentiment consente di:

Valutare la soddisfazione del cliente durante le conversazioni—determinando se i clienti sono soddisfatti e valutando la qualità del servizio.

  • monitorare i social media e i forum di discussione.
  • tracciare le recensioni dei prodotti—identificando difetti e problemi.
  • analizzare le esigenze dei clienti basandosi sulle trascrizioni delle telefonate.
  • rilevare prontamente segnali negativi dai clienti e consentire risposte rapide.

L’analisi del sentiment è uno strumento potente dell’IA nella gestione delle relazioni con i clienti, aiutando a costruire relazioni positive con i clienti. Giganti globali come Amazon e Netflix impiegano anche soluzioni simili.

ia nel crm

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Assistenti intelligenti e chatbot nel CRM

I chatbot, come Intercom Fin, che supportano il servizio clienti, stanno lentamente diventando uno standard. La loro implementazione porta molti vantaggi, ad esempio:

  • rispondere alle domande dei clienti 24/7 tramite chat, email o WhatsApp,
  • automatizzare compiti semplici, richieste di reclamo o ordini dei clienti,
  • reindirizzare a un consulente e prendere in carico la conversazione quando il chatbot non riesce a gestire il problema,
  • rilevare emozioni negative dei clienti basate sul vocabolario o sul tono di voce e rispondere di conseguenza,
  • raccogliere feedback e condurre sondaggi di soddisfazione.

Le aziende che investono nei chatbot ottengono vantaggi tangibili – secondo il rapporto di Juniper Research, è possibile ridurre i costi del servizio clienti fino al 90%. Inoltre, gli studi indicano che l’implementazione di un chatbot può ridurre il numero di richieste indirizzate al servizio clienti fino al 40%. Questo si traduce in risparmi significativi per l’azienda.

IA nel CRM – sintesi

La rivoluzione tecnologica guidata dall’intelligenza artificiale e dall’elaborazione dei big data sta cambiando il nostro approccio alla costruzione delle relazioni con i clienti. I moderni sistemi CRM non solo automatizzano i compiti, ma aiutano anche a comprendere meglio le esigenze dei clienti. Questo consente offerte e comunicazioni personalizzate, portando a relazioni più durature e a esperienze soddisfacenti per i clienti, contribuendo infine al successo aziendale.

Le nuove tecnologie sono qui, e il loro impatto è misurabile. Le stime suggeriscono un potenziale aumento del 25% delle vendite attraverso approcci personalizzati (McKinsey). Utilizzare queste capacità è essenziale oggi per ottenere un vantaggio competitivo in un mondo ricco di dati e tecnologicamente illimitato.

IA nel CRM

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Robert Whitney

Esperto di JavaScript e istruttore che forma i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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