Tre områder, hvor Machine Learning kan skabe mere værdi til din CRM-indsats

CRM Machine Learning

Får du det optimale ud af din CRM-investering?

Customer Relationship Management (CRM) er en stor udgift, som kan være meget tidskrævende. Selvom du måske sidder med et CRM-system, som opfylder alle dine behov, så kan Machine Learning (ML) hjælpe dig det ekstra skridt videre, der skal til, for at imødekomme dine kunders behov endnu bedre end konkurrenten.

Med et hav af data fra salg, kundesupport, marketing osv. har jeres CRM-system potentialet til at nå nye højder – hvis I altså kan skabe den rigtige forståelse af de store mængder data. Tilføjer man ML til ligningen kan I øge indtjeningen fra jeres kundebase og på samme tid sikre, at I fastholder jeres kunder så godt som muligt med Customer Retention.

Machine Learning i CRM

CRM-systemer fokuserer som regel udelukkende på historiske data og giver derfor kun indsigt i tidligere kundemønstre. ML nøjes ikke blot med at arbejde med historiske data, som CRM-systemer, men kan også give dig et kvalificeret bud på fremtiden. På denne måde kan du optimere, hvordan du styrer, forstår og hjælper dine kunder nu, men også i fremtiden.

Teknologien fungerer som et intelligent lag ovenpå jeres eksisterende CRM-system, som trækker på virksomhedens data, så I får fortalt den fulde kundehistorie. Teknologien lader maskiner udføre opgaver ud fra virksomhedens historiske data, og den analyserer bl.a. tidligere køb for at forudse kunders fremtidige handlinger. Teknologien vil kun blive bedre med tiden, når den bliver gentrænet og får flere indsigter fra den fortsat voksende datamængde og således lærer nye salgsmønstre. Med indsigterne fra ML vil du kunne behandle dine kunder som individer med forskellige behov, og du kan dermed lade dem mærke din interesse i dem, hvilket er vigtigere end nogensinde.

Forøg værdien af din CRM-investering på disse tre områder

1. Se ind i fremtiden

CRM-systemer fokuserer som nævnt blot på historiske data. ML tilbyder derimod noget helt andet; et fremadrettet og forudseende indblik i jeres kundebase. Der bliver set på enhver interaktion, jeres kunde har med virksomheden, og teknologien kommer på baggrund af dette med anbefalinger til, hvordan næste interaktion med jeres kunde skal foregå.

ML udvikler sig sammen med din virksomhed – sker der en ændring i jeres data på baggrund af nye produkter, ansatte eller andet, kan teknologien ændre sig automatisk. Dermed undgår du det manuelle arbejde ved at oprette og vedligeholde regler, som er typisk for CRM.

2. Afmystificering af hvorfor-spørgsmålet

Med CRM-systemer er det muligt at samle alt kundedata på et sted, men der mangler indsigt i, hvorfor specifikke interaktioner mellem kunde og virksomhed finder sted. Det er muligt manuelt at markere en kunde, som er i risiko for at ”churne”, men årsagen til dette skal der bruges længere tid på at undersøge. Bliver ML-modellen gentrænet, kan den udføre arbejdet for dig og afdække årsagen bag bestemte handlinger vha. dets selvlærende system. Derudover kan teknologien tage højde for mange flere datapunkter end den menneskelige hjerne kan forstå og ud fra dette finde bevæggrunde, I ikke allerede kender til. På denne måde er der større chance for, at I træffer de rigtige beslutninger for jer og jeres kunder.

3. Konsekvent brug af ustruktureret data

Dit CRM-system er kun så godt, som det data, det har at arbejde med. CRM udmærker sig, når det kommer til håndtering af struktureret data – men det er altså kun én side af kundehistorien. Den anden, og mindst lige så vigtige, består af ustruktureret data såsom e-mailkorrespondancer, feedback, mødenoter osv. Det er tekst, som ML, ved hjælp af NLP, kan optimere og behandle som data. Ustruktureret data kan sammen med struktureret data fra dit CRM-system skabe en god grobund for brugbare informationer, som I kan bruge til at træffe endnu bedre datadrevne beslutninger på baggrund af. I ender altså i sidste ende med bedre resultater.

Er du interesseret i at læse mere om brugen af ustruktureret data, og hvordan man kan behandle det så optimalt som muligt, kan du læse Kapacity’s blogindlæg om Natural Language Processing.

0