4 voorbeelden van hoe AI in CRM-systemen wordt gebruikt

Kunstmatige intelligentie en machine learning doen steeds vaker hun intrede in CRM-strategieën. Dat is eigenlijk vrij logisch: bij grote hoeveelheden data is machine learning in zijn nopjes. Door slimme systemen los te laten op de CRM-data verkrijg je nieuwe inzichten, kan je bepaalde taken automatiseren en bovendien ook nog eens de medewerkers ontlasten. Hieronder een aantal voorbeelden van hoe dat er in de praktijk uitziet.

Chatbots ter ondersteuning van medewerkers

Chatbots worden steeds vaker geïntegreerd in CRM-systemen. Hier dienen ze niet ter vervanging van medewerkers, maar beperken ze de nodeloze werkdruk. Ze leren uit standaardvragen en ze worden gebruikt om het eerste contact met klanten vorm te geven. Als de klant vindt dat hij onvoldoende is geholpen door de chatbot, verwijst de chatbot de klant gewoon even naar een medewerker door. Door de reeds verzamelde informatie heeft de medewerker alvast een idee van het probleem en kan hij de klant meteen een antwoord voorzien. Hierdoor kan hij sneller het klantcontact afhandelen en een volgende klant helpen. Dit is een voorbeeld van supervised machine learning. Hierbij leert een chatbot van bestaande informatie en linkt hij veelvoorkomende vragen aan het passende antwoord.

Leren uit recensies van klanten

Een CRM-systeem centraliseert de gegevens. Sommige gegevens vallen daarbij eenvoudig te analyseren, te verwerken en te vergelijken. Neem bijvoorbeeld de leeftijden van klanten. Dat kan je dan netjes in grafiekjes uitzetten, je kan targeten op bepaalde leeftijdsgroepen en je kan zelfs koopgedrag aan de leeftijd linken. Bij recensies zie je bijvoorbeeld hoeveel sterren de klant gemiddeld aan een product geeft, waaruit al meteen blijkt hoe kritisch de klant is.

Maar wat doe je met de schriftelijke duiding die hij daarbij schrijft? Hier komt machine learning opnieuw van pas. Het gaat dan om een vorm van unsupervised machine learning waarbij het systeem automatisch voor hem onbekende onderwerpen herkent. Vervolgens analyseert het systeem deze onderwerpen. Welk type klant haalt ze vaak aan? Bij welke producten? Welk sterretje hoorde daarbij? Op basis hiervan kan het CRM-systeem probleemsituaties herkennen, benoemen en kan er ook tijdig worden ingegrepen. Het systeem kan bijvoorbeeld concluderen dat een bepaalde laptop helemaal niet geschikt is om Fortnite te spelen, terwijl de productbeschrijving dat nochtans wel aangeeft. Dan hoef je dat enkel nog even aan te passen. En dat zonder dat je ook echt alle recensies via alle kanalen hoeft te lezen.

Segmenteren van klanten

Het correct segmenteren van klanten kan best tijdrovend zijn. Via machine learning kan je dat proces vereenvoudigen. Het CRM-systeem legt dan automatisch diepgaande verbanden. Wil je een mailing versturen voor een specifiek product? Dan geeft het CRM-systeem automatisch aan welke mailadressen die mail moeten ontvangen. Handmatig zou het uren werk kosten om verbanden te vinden tussen het specifieke product en bepaalde klantengroepen. En allicht zou je niet eens de juiste doelgroep bereiken.

CRM-systemen vergelijken

Hedendaagse CRM-systemen zijn veel meer dan centrale platformen die gegevens centraliseren. Ze bieden extra inzichten en helpen om doelstellingen te bereiken. Toch verschillen de mogelijkheden soms sterk en zijn niet alle CRM-systemen even uitgebreid of slim. Vergelijk daarom CRM-systemen en vind een slim CRM-systeem dat ook echt een meerwaarde is voor jouw onderneming.