Современные компании обрабатывают огромное количество информации, сталкиваясь с необходимостью адаптации к быстро меняющимся условиям рынка, технологическим инновациям и растущим ожиданиям клиентов.
Это подогревает интерес к встроенным инструментам ИИ в составе любого ИТ-решения. Как результат, искусственный интеллект и машинное обучение остаются главным технологическим трендом, а компании-разработчики постоянно совершенствуют инструменты для анализа, прогнозирования и работы с большими массивами данных.
В этой статье мы расскажем, как ИИ помогает пользователям CRM-системы BPMSoft повышать эффективность управления данными, клиентским сервисом и бизнесом в целом.
Почему бизнесу необходим ИИ в составе CRM
Прежде, чем погружаться в детали, стоит верхнеуровнево обозначить, в каких направлениях ИИ может быть полезен.
✓ Увеличение производительности
Встроенные инструменты помогут сократить время на рутину и сосредоточиться на стратегически важных задачах.
✓ Актуальность прогнозов
Аналитические инструменты повышают точность планирования и помогают принимать взвешенные управленческие решения.
✓ Оптимизация процессов
Возможность обеспечить стабильность и высокую производительность платформы для решения разного рода задач.
Инструмент гиперавтоматизации
Для примера рассмотрим торговый сектор. В крупных ритейл-сетях объем обращений в техподдержку исчисляется миллионами в месяц. Статус заказа, проблемы с оплатой, возврат товара — без ИИ автоматизировать работу с таким количеством информации невозможно. Сегодня умные чат-боты на первой линии поддержки уже стали стандартом клиентского сервиса. Они умеют выявлять скрытые эмоции, предпочтения и изменения в поведении покупателей на основе исторических данных, а в будущем получат еще более продвинутые алгоритмы, способные анализировать тональность общения и предугадывать потребности пользователей.
Почему это важно? Потому что рынок движется в сторону глубокой персонализации. Клиенты ожидают индивидуального подхода: по данным отраслевых исследований, три четверти потребителей отмечают, что они с большей вероятностью совершат покупку у ритейлера, который узнает их по имени или рекомендует товары на основе персональных предпочтений. Алгоритмы на основе ИИ учитывают историю покупок, поведение, интересы клиента — и на этом основании предлагают релевантные продукты или услуги. Это напрямую влияет на рост повторных продаж и увеличение LTV. Чем быстрее компания закрывает клиентские задачи с помощью искусственного интеллекта, тем выше ее операционная эффективность.
ИИ в CRM — это переход к гиперавтоматизации. Модели позволяют решать сразу несколько задач: ускорять процессы, разгружать сотрудников, улучшать клиентский опыт. У нас в практике есть кейс, как один из крупнейших российских операторов онлайн-продажи билетов на массовые мероприятия успешно применяет модель прогнозирования справочного поля. Она автоматически анализирует обращения клиентов, определяя их семантику, предсказывает группу ответственных сотрудников и сервис, к которому относится запрос. Это позволяет ускорить обработку обращений — ML-модель высвободила значительную часть человеческих ресурсов, которые бы тратились на ручную сортировку.
Как ИИ влияет на работу с клиентами
ИИ в CRM меняет все: от лидогенерации и продаж до поддержки и маркетинга.
Сегодня CRM-система — это не просто таблица с телефонами и пометками «звонить через неделю». Это полноценный интеллектуальный помощник, который анализирует данные, прогнозирует поведение клиентов, помогает продавать точнее и обслуживать быстрее. Такой переход от «системы учета» к «системе принятия решений» стал возможен благодаря развитию ИИ-моделей, способных обрабатывать большие объемы информации и выявлять сложные взаимосвязи.
ИИ и маркетинг: аналитика вместо интуиции
Наши ML-модели используются для повышения эффективности продаж и клиентского сервиса. Но как обстоят дела с маркетингом, когда речь заходит об анализе маркетинговых данных? Вместо ручной сегментации по формальным признакам (возраст, пол, доход) используется алгоритмическая кластеризация.
Такая модель может обрабатывать десятки параметров: историю покупок, поведение на сайте, реакцию на рассылки и другие сигналы. На выходе — сформированные кластеры с четкими характеристиками. Например, «клиенты с высокой склонностью к повторной покупке» или «новые пользователи, чувствительные к скидкам». Эти группы можно использовать для настройки персонализированных кампаний. Важно, что модель не просто делит базу на сегменты, но и объясняет, как они сформированы. Полученные кластеры можно тут же использовать в таргетинге, настройке рекламы, A/B тестировании. Маркетинг становится по-настоящему адресным.
Все движется в сторону персонализации и проактивности. ИИ в CRM делает многое из того, что казалось невозможным пять лет назад. Он не просто автоматизирует процессы, но и делает клиентский опыт качественнее. Не просто «обслужили», а «поняли с полуслова». Не просто «продали», а «предложили то, что надо, в нужное время и через удобный канал». Скоро, возможно, CRM будет знать, что клиенту надо, еще до того, как он сам осознает потребность.
Искусственный интеллект способен взять на себя рутину, превратить хаос данных в смысл и помочь команде работать точнее. Компании, которые уже сегодня интегрируют ИИ в свои клиентские процессы, получают стратегическое преимущество: они быстрее адаптируются к изменениям, лучше понимают своих клиентов и формируют уникальный клиентский опыт, который становится ключевым фактором конкурентоспособности на рынке.
ML-модели
Для того, чтобы все описанное выше работало как часы и даже больше, в нашей системе реализовано шесть ML-моделей, успешно зарекомендовавших себя на практике:
1. Модель предиктивного скоринга, которая прогнозирует вероятности совершения какого-либо события. Например, у вас будет понимание, какие лиды с большей вероятностью перейдут в продажу или какие продажи завершаться победой.
Также для тех, кто хочет использовать современные технологии с большим размахом, мы предлагаем дополнительный Модуль предиктивной аналитики для обработки данных и более полноценного анализа.
Предиктивная аналитика на основе алгоритмов ML позволяет прогнозировать тенденции, поведение клиентов и потенциальные риски, что способствует принятию более информированных решений и проактивной настройке процессов.
2. Модель рекомендаций поможет формировать перечень товаров и услуг для подготовки персонализированных предложений клиентам. С ее помощью вы сможете увеличить количество повторных продаж и средний чек.
3. Модель прогнозирования оттока, которая работает непосредственно с данными клиента в системе. Модель заранее оповестит о том, что с конкретными клиентами наблюдаются определенные проблемы, они перемещаются из зоны пониженного в зону повышенного оттока.
Модель включает в себя множество переменных, на основании которых формируется прогноз. Она относится непосредственно к моделям машинного обучения, которые можно настраивать самим. Можно выбирать параметры самостоятельно, на основании которых есть мнение, что данный контрагент может быть в зоне оттока. Есть возможность анализировать, какие параметры являются наиболее релевантными для принятия решения. Также по умолчанию в модели учитывается базовый параметр, благодаря которому она делает вывод, что данный контрагент перемещается в зону оттока.
Ответственные за контрагентов смогут быстрее среагировать на изменения и определить, как в каждой конкретной ситуации действовать дальше. С помощью удобных дашбордов руководитель сможет видеть, какие контрагенты находятся в каждой из зон оттока и какие у них ответственные. Для каждого контрагента формируется прогнозируемое значение оттока, оценка в баллах.
4. Модель прогнозирования числовых и справочных значений для полей соответствующих типов. Например, для числовых полей в модуле «Управление продажами» модель прогнозирует сумму сделки, а в справочных полях модуля «Управление сервисом» помогает определить группы ответственных или приоритеты обработки поступивших обращений.
5. Модель схожести текстов анализирует закрытые обращения клиентов, что дает возможность выбрать наилучшие варианты решения однотипных проблем и задач. Как результат, повышается скорость и качество обработки новых обращений.
6. AI-система по базе знаний. Данная модель помогает оперативно найти информацию в базах знаний, в том числе пользовательских, и в формате краткого резюме предоставить ответ на справочные запросы.
Подводя итоги
Искусственный интеллект в составе нашего CRM-решения могут активно использоваться сотрудниками маркетинга, продаж и клиентского сервиса на всех уровнях.
Мы будем рады рассказать о возможностях и полезных функциях более подробно и при необходимости проведем демонстрацию системы. Оставьте заявку на нашем сайте – мы свяжемся с вами в течение одного рабочего дня.