Agen AI di CRM: Antara Janji dan Realitas

Pengembangan AI dalam manajemen hubungan pelanggan

Lanskap kecerdasan buatan dalam manajemen hubungan pelanggan sedang mengalami transformasi yang menarik. Meskipun banyak vendor menggembar-gemborkan kemungkinan revolusioner agen AI dalam CRM, pengamatan lebih dekat mengungkapkan perbedaan yang cukup besar antara janji-janji muluk dan kinerja aktual teknologi ini. Setelah periode antusiasme yang meluap-luap terhadap sistem AI generatif, kini muncul kekecewaan tertentu, karena banyak harapan awal belum terpenuhi.

Euforia awal seputar solusi AI generatif telah berganti dengan penilaian yang lebih realistis. Banyak ahli dan analis kini secara fundamental mempertanyakan apakah pendekatan AI generatif saat ini bahkan memiliki potensi untuk memenuhi tuntutan kompleks bisnis modern. Harapan semakin tertumpu pada generasi baru kecerdasan buatan: agen AI. Sistem canggih ini dimaksudkan tidak hanya untuk memberikan informasi dan menjawab pertanyaan, tetapi juga untuk membuat keputusan independen dan menangani tugas-tugas kompleks secara mandiri.

Cocok untuk:

• Platform AI independen sebagai alternatif strategis untuk perusahaan Eropa

Agen AI: Tahap pengembangan selanjutnya

Agen AI mewakili lompatan signifikan dalam kecerdasan buatan. Tidak seperti sistem AI tradisional, yang terutama berfokus pada analisis data dan pengenalan pola, agen AI memiliki kemampuan untuk bertindak secara independen dan membuat keputusan. Mereka dapat melakukan tugas-tugas kompleks tanpa campur tangan manusia dan belajar dari pengalaman mereka untuk terus meningkatkan kinerja mereka.

Generasi baru sistem AI ini sedang mengalami proses pematangan yang jelas. Mereka dimulai sebagai asisten berbasis aturan dan secara bertahap berkembang menjadi unit otonom terkoordinasi yang mampu membuat keputusan independen. Pada tahap awal pengembangannya, mereka terutama berfungsi sebagai asisten otomatisasi, memproses data tidak terstruktur, mengklasifikasikan informasi, dan mengekstrak wawasan, tetapi mengikuti alur kerja yang kaku. Contoh tipikalnya adalah sistem penyortiran email bertenaga AI yang mengkategorikan pesan tetapi tidak merumuskan balasannya sendiri.

Pada tahap selanjutnya, agen AI mulai membuat keputusan berdasarkan konteks, meskipun masih dalam alur kerja yang terstruktur. Mereka dapat membandingkan informasi, mengidentifikasi ketidakkonsistenan, dan memberikan rekomendasi tindakan. Contohnya adalah AI di bidang keuangan yang memeriksa laporan pengeluaran untuk mendeteksi kecurangan dan menandai anomali untuk penyelidikan lebih lanjut.

Agen otonom mencapai tingkat pengembangan tertinggi dengan alat dan panduan. Agen AI ini tidak lagi sekadar menjalankan tugas, tetapi secara dinamis memilih alat dan alur kerja yang tepat untuk mencapai suatu tujuan. Contohnya adalah asisten DevOps bertenaga AI yang mengidentifikasi masalah infrastruktur dan secara mandiri memilih serta menerapkan solusi terbaik.

Potensi dalam manajemen hubungan pelanggan

Manajemen hubungan pelanggan (CRM) terbukti menjadi area aplikasi yang sangat menjanjikan bagi agen AI. Terlepas dari kemajuan digitalisasi, pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan masih membutuhkan banyak upaya manusia. Di sinilah agen AI dapat menunjukkan kekuatannya dengan mengambil alih tugas-tugas berulang yang seringkali melelahkan dan rawan kesalahan bagi manusia.

Pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan melibatkan banyak tugas berulang yang sangat cocok untuk diotomatisasi oleh agen AI. Ini termasuk memasukkan dan memperbarui data pelanggan, melacak email, mengoordinasikan janji temu, dan mengelola kampanye pemasaran. Sistem AI tidak lelah, tidak membuat kesalahan ceroboh, dan dapat melakukan tugas-tugas ini sepanjang waktu dengan kualitas yang konsisten.

Keunggulan penting lainnya dari AI dalam CRM adalah kemampuannya untuk secara otomatis mengekstrak wawasan berharga dari kumpulan data yang besar. Wawasan ini dapat digunakan untuk menciptakan interaksi pelanggan yang dipersonalisasi, sehingga memperkuat loyalitas pelanggan. Mengingat semakin meningkatnya pergeseran aktivitas ekonomi dari manufaktur ke jasa dan semakin pentingnya hubungan pelanggan yang erat, departemen layanan berada di bawah tekanan yang semakin besar untuk memberikan layanan yang lebih banyak dan lebih baik. Agen AI dapat memainkan peran penting di sini dengan mengambil alih tugas-tugas rutin, membebaskan karyawan manusia untuk fokus pada aspek-aspek perawatan pelanggan yang lebih kompleks dan kreatif.

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Platform AI ini berinteraksi dengan semua sumber data tertentu
  • Dari SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox dan banyak sistem manajemen data lainnya
• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Menantang yang dipecahkan platform AI kami

• Kurangnya akurasi solusi AI konvensional
• Perlindungan Data dan Manajemen Data Sensitif yang Aman
• Biaya tinggi dan kompleksitas pengembangan AI individu
• Kurangnya AI yang memenuhi syarat
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang ada

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Contoh aplikasi konkret agen AI dalam CRM

Layanan dan dukungan pelanggan

Dalam layanan pelanggan, agen AI merevolusi cara perusahaan berinteraksi dengan pelanggan mereka. Agen layanan pelanggan AI modern jauh melampaui kemampuan chatbot sederhana dan dapat menangani berbagai tugas kompleks. Mereka dapat bertindak atas nama pengguna, misalnya, memperbarui data pelanggan, memproses pengembalian dana, atau bahkan mengubah kata sandi. Dengan menganalisis interaksi dan preferensi pelanggan, mereka dapat memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, sehingga meningkatkan kemungkinan penjualan. Yang sangat mengesankan adalah kemampuan mereka untuk mendiagnosis dan menyelesaikan masalah dukungan teknis yang kompleks, mengurangi kebutuhan intervensi manusia dan mempersingkat waktu respons.

Sunny Cars, penyedia layanan penyewaan mobil terkemuka, menawarkan contoh konkret penggunaan AI yang sukses dalam layanan pelanggan. Perusahaan ini menghadapi tantangan untuk mengelola volume pertanyaan pelanggan yang terus meningkat secara efisien dan efektif. Dengan menerapkan solusi AI, Sunny Cars mampu mengoptimalkan proses layanannya dan secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan. Dukungan AI memungkinkan karyawan untuk menanggapi pertanyaan pelanggan lebih cepat dan menyelesaikan masalah kompleks dengan lebih efisien.

Manajemen Penjualan dan Prospek

Dalam penjualan, agen AI dapat mendukung dan mengoptimalkan seluruh proses penjualan. Mereka menganalisis data pelanggan, mengidentifikasi prospek potensial, dan memprioritaskannya berdasarkan kemungkinan keberhasilan penjualan. Evaluasi prospek otomatis ini memungkinkan perwakilan penjualan untuk memfokuskan waktu dan sumber daya mereka pada kontak yang paling menjanjikan.

Salah satu aplikasi AI yang sangat berharga dalam penjualan adalah pembinaan prospek (lead nurturing). Perusahaan yang unggul di bidang ini menghasilkan 50% lebih banyak prospek siap jual dengan biaya 33% lebih rendah. Agen AI dapat mengotomatiskan dan mempersonalisasi komunikasi dengan calon pelanggan serta mengoptimalkan keterlibatan di seluruh perjalanan pelanggan. Bahkan, 51% pemasar sudah menggunakan AI untuk meningkatkan pembinaan prospek, dengan 63% melihat peningkatan tingkat konversi.

Agen AI seperti asisten AI Conversica berinteraksi dengan prospek melalui percakapan yang dipersonalisasi dan alami melalui email dan SMS. Alat-alat ini dirancang untuk mempertahankan sentuhan manusia sambil mengotomatiskan tugas-tugas berulang, memungkinkan tim penjualan untuk fokus pada aktivitas bernilai tinggi.

Pemasaran dan manajemen kampanye

Dalam pemasaran, agen AI dapat mendukung perencanaan, pelaksanaan, dan analisis kampanye. Mereka dapat menganalisis data pelanggan untuk mensegmentasi kelompok target dan membuat pesan pemasaran yang dipersonalisasi. Dengan terus memantau kinerja kampanye, mereka dapat memberikan saran optimasi secara real-time.

Salah satu contoh agen AI canggih dalam pemasaran adalah Campaign Optimizer dari Salesforce. Agen ini mengotomatiskan seluruh siklus hidup kampanye menggunakan AI untuk menganalisis, menghasilkan, mempersonalisasi, dan mengoptimalkan kampanye pemasaran berdasarkan tujuan bisnis perusahaan. Dengan menganalisis data pelanggan, agen ini dapat membuat konten yang dipersonalisasi dan disesuaikan dengan preferensi serta kebutuhan individu dari target audiens.

Personalisasi berbasis AI dalam pemasaran menggunakan algoritma untuk menganalisis data pelanggan secara real-time dan memberikan konten yang ditargetkan berdasarkan data tersebut. Dengan menggunakan perilaku, preferensi, dan interaksi pelanggan, AI menciptakan profil individual yang mengoptimalkan aktivitas pemasaran seperti rekomendasi produk, kustomisasi konten, dan kampanye iklan yang ditargetkan. Teknologi ini memungkinkan komunikasi yang dipersonalisasi di berbagai saluran dan meningkatkan relevansi konten bagi audiens target.

Analisis data dan dukungan pengambilan keputusan

Agen AI dapat menganalisis sejumlah besar data pelanggan dan mengekstrak wawasan berharga. Mereka dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat oleh analis manusia. Wawasan ini dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang tepat dan mengoptimalkan strategi mereka.

Salah satu contoh penggunaan AI untuk mendukung pengambilan keputusan adalah penilaian prospek dan peluang. AI ​​mempertimbangkan karakteristik demografis, menganalisis perilaku situs web, dan memeriksa interaksi sebelumnya dengan tim penjualan. Secara bersamaan, AI menilai apakah kontak tersebut cocok untuk kelompok target – misalnya, berdasarkan industri, ukuran perusahaan, atau fungsi pekerjaan. Sumber eksternal, seperti basis data perusahaan, juga dimasukkan ke dalam evaluasi jika diperlukan. Analisis prediktif menghasilkan skor dinamis yang menunjukkan tidak hanya relevansi prospek tetapi juga kemungkinan keberhasilan penutupan peluang. Evaluasi ini dilakukan secara otomatis, berkelanjutan, dan secara real-time – langsung di dalam CRM.

Cocok untuk:

• Platform AI ini menggabungkan 3 bidang bisnis yang menentukan: manajemen pengadaan, pengembangan & kecerdasan bisnis

Contoh konkret agen AI yang sukses dalam CRM

Salesforce Agentforce

Salesforce telah memantapkan posisinya sebagai yang terdepan di bidang agen AI untuk CRM dengan platform Agentforce-nya. Platform ini memungkinkan perusahaan untuk membuat agen AI otonom yang disesuaikan dan menyediakan dukungan 24/7 kepada karyawan dan pelanggan. Agen-agen ini terintegrasi sepenuhnya dengan sistem CRM yang ada dan dapat dikonfigurasi untuk berbagai peran, industri, dan kasus penggunaan.

Agen yang tersedia meliputi:

– Agen Layanan: Agen ini menggunakan AI untuk menangani seluruh rangkaian operasi layanan tanpa skenario yang telah diprogram sebelumnya, sehingga memastikan layanan pelanggan yang lebih efisien.

– Sales Development Representative (SDR): Agen ini berinteraksi dengan calon pelanggan sepanjang waktu, menjawab pertanyaan, mengatasi keberatan, dan menjadwalkan pertemuan. Hal ini memungkinkan staf penjualan untuk fokus sepenuhnya pada pengembangan hubungan pelanggan.

– Pelatih Penjualan: Menawarkan latihan simulasi peran yang dipersonalisasi untuk tim penjualan. Berdasarkan data Salesforce dan AI generatif, perwakilan penjualan belajar untuk mengoptimalkan percakapan penjualan untuk kesepakatan tertentu dan mengatasi keberatan.

– Merchandiser: Mempermudah pekerjaan harian para merchandiser di e-commerce – mulai dari menyiapkan situs web hingga penetapan target dan kampanye iklan yang dipersonalisasi, hingga deskripsi produk dan wawasan berbasis data.

Contoh konkret dari penggunaan Salesforce Agentforce yang sukses adalah Sophie, agen AI otonom yang digunakan dalam layanan pelanggan di Saks Fifth Avenue. Misalnya, jika pelanggan memesan sweter dengan ukuran yang salah, mereka dapat menghubungi Sophie, yang akan memandu mereka melalui seluruh proses pengembalian dan penukaran. Yang membuat Sophie istimewa adalah dia tidak hanya mengikuti skrip yang telah ditentukan, tetapi juga dapat menanggapi kebutuhan individu pelanggan dan bereaksi secara fleksibel.

Cocok untuk:

• Salesforce AI: Mengapa platform AI independen lebih baik daripada pendekatan Einstein dan Agentforce-Hybrid mengalahkan penguncian vendor!

Microsoft Copilot untuk Layanan

Microsoft Copilot for Service menawarkan solusi untuk agen AI terintegrasi dalam sistem CRM. Agen-agen ini memungkinkan perwakilan layanan pelanggan untuk mengobrol langsung dengan pelanggan dan menyediakan konten dukungan berbasis AI yang generatif, membantu mereka meningkatkan produktivitas, akurasi, dan kepuasan pelanggan.

Agen AI mendukung karyawan layanan dengan panduan waktu nyata untuk meningkatkan kinerja dan terintegrasi dengan lancar ke dalam alur kerja yang ada. Mereka membantu menyelesaikan masalah lebih cepat dan dapat disematkan dalam berbagai sistem CRM seperti Salesforce, ServiceNow, atau Zendesk.

Microsoft Copilot juga menawarkan ringkasan panggilan otomatis, memungkinkan perwakilan penjualan untuk dengan cepat mempersiapkan panggilan pelanggan tanpa harus menelusuri email atau notulen rapat yang panjang. AI secara ringkas merangkum semua informasi pelanggan yang relevan dan menyediakannya untuk perwakilan.

Cocok untuk:

• Kecerdasan Buatan Mengubah Microsoft SharePoint dengan AI Premium menjadi Platform Manajemen Konten Cerdas

Vtiger CRM dengan agen AI

Vtiger CRM telah mengintegrasikan agen AI ke dalam platform CRM-nya untuk mengoptimalkan berbagai aspek manajemen hubungan pelanggan. Agen-agen ini dapat mengumpulkan data, menghasilkan konten, dan berinteraksi dengan prospek dan pelanggan.

Agen AI dalam Vtiger CRM memperluas model LLM yang ada dan mengarahkannya ke alur proses spesifik yang berguna dan relevan untuk kasus penggunaan pribadi atau profesional perusahaan. Mereka mengambil tindakan untuk mencapai tujuan dan dapat menangani tugas-tugas kompleks secara mandiri.

Salah satu contoh bagaimana agen AI digunakan dalam Vtiger CRM adalah kualifikasi prospek otomatis. Agen menganalisis perilaku calon pelanggan, menilai kesiapan pembelian mereka, dan memprioritaskan mereka sesuai dengan itu. Hal ini memungkinkan perwakilan penjualan untuk memfokuskan waktu dan sumber daya mereka pada prospek yang paling menjanjikan.

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Tantangan dan keterbatasan agen AI dalam CRM

Terlepas dari potensi besar agen AI di sektor CRM, masih ada banyak tantangan dan keterbatasan yang perlu diatasi sebelum teknologi ini dapat mencapai potensi penuhnya.

Tantangan teknis

Mengintegrasikan agen AI ke dalam sistem CRM yang sudah ada dapat menjadi tantangan teknis, terutama pada sistem yang lebih lama. Masalah seperti format data yang tidak kompatibel, API yang sudah usang, dan protokol komunikasi yang terbatas dapat menunda atau menghambat implementasi.

Kompleksitas dan konsumsi energi model AI juga menimbulkan tantangan yang signifikan. Sistem AI yang sangat canggih membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, yang dapat membatasi penerapannya.1 Selain itu, AI generatif terkadang menghasilkan hasil yang salah, yang membatasi keandalannya.

Masalah lain adalah skalabilitas. Meskipun agen AI dapat berfungsi dengan baik di lingkungan yang terkontrol dan untuk tugas-tugas tertentu, memperluasnya ke skenario yang lebih besar dan kompleks seringkali sulit. Kinerja dapat menurun seiring bertambahnya jumlah pengguna atau kompleksitas tugas.

Kekhawatiran terkait etika dan perlindungan data

Penggunaan agen AI dalam CRM juga menimbulkan pertanyaan etis. Ada kekhawatiran bahwa algoritma AI dapat memperkuat bias dan menyebabkan diskriminasi. Jika data pelatihan mengandung bias, hal ini dapat memengaruhi keputusan agen AI.

Privasi data juga merupakan isu penting. Agen AI memproses sejumlah besar data pelanggan, sehingga menimbulkan pertanyaan tentang keamanan dan perlindungan informasi sensitif. Perusahaan harus memastikan sistem AI mereka mematuhi hukum perlindungan data yang berlaku dan menghormati privasi pelanggan.

Transparansi dan kemampuan menjelaskan keputusan AI merupakan poin penting lainnya. Ketika agen AI membuat keputusan otonom, proses pengambilan keputusan dapat sulit dipahami dan dijelaskan. Hal ini dapat menyebabkan ketidakpercayaan dan menghambat penerimaan teknologi tersebut.

Cocok untuk:

• Perbedaan antara agen AI dan asisten AI: Analisis komprehensif
  

  Perbedaan antara agen AI dan asisten AI: Analisis komprehensif – Gambar: Xpert.Digital

Kesenjangan antara aspirasi dan realitas

Salah satu tantangan terbesar di bidang agen AI untuk CRM adalah kesenjangan antara janji vendor dan kinerja aktual sistem. Banyak vendor menggembar-gemborkan agen AI mereka sebagai solusi revolusioner yang mampu menangani tugas-tugas kompleks secara otonom. Namun, pada kenyataannya, banyak dari sistem ini masih jauh dari memenuhi janji-janji tersebut.

Pengecekan realitas menunjukkan bahwa sebagian besar agen AI saat ini di sektor CRM masih berada pada tahap pengembangan pertama atau kedua. Mereka dapat mengotomatiskan tugas-tugas tertentu dan mendukung pengambilan keputusan, tetapi belum mampu bertindak sepenuhnya secara otonom dan memecahkan masalah yang kompleks.

Saat ini, penyedia utama sebagian besar bergantung pada AI prediktif dan agen AI bawaan yang dioptimalkan untuk tugas-tugas spesifik. Hanya Salesforce, dengan platform Agentforce-nya, yang menawarkan opsi ekstensif untuk membuat agen AI khusus yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan individu perusahaan.

Prospek masa depan agen AI dalam CRM

Terlepas dari tantangan dan keterbatasan saat ini, agen AI menawarkan prospek masa depan yang menjanjikan di sektor CRM. Dengan perkembangan teknologi yang berkelanjutan, agen AI menjadi semakin canggih dan mampu menangani tugas-tugas yang semakin kompleks.

Perkembangan teknologi

Perkembangan teknologi di bidang kecerdasan buatan (AI) berlangsung dengan pesat. Algoritma baru, peningkatan daya komputasi, dan pendekatan inovatif akan berkontribusi pada peningkatan kinerja agen AI dan memperluas kemungkinan penerapannya.

Pendekatan yang menjanjikan adalah menggabungkan berbagai teknologi AI untuk memanfaatkan kekuatan masing-masing dan mengimbangi kelemahannya. Dengan mengintegrasikan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan teknologi AI lainnya, agen AI yang lebih kuat dan serbaguna dapat dikembangkan.

Pengembangan agen AI yang dapat belajar dari data yang lebih sedikit merupakan tren penting lainnya. Hal ini juga memungkinkan perusahaan-perusahaan kecil dengan kumpulan data terbatas untuk mendapatkan manfaat dari AI.

Bidang penerapan baru

Seiring kemajuan teknologi, aplikasi baru untuk agen AI dalam CRM akan muncul. Selain bidang yang sudah mapan seperti layanan pelanggan, penjualan, dan pemasaran, agen AI juga dapat digunakan dalam aspek lain dari manajemen hubungan pelanggan.

Salah satu bidang aplikasi yang menjanjikan adalah manajemen churn, yaitu memprediksi dan mencegah hilangnya pelanggan. Agen AI dapat bertindak sebagai "sistem peringatan dini" yang mengenali tanda-tanda potensi hilangnya pelanggan dan memulai tindakan yang tepat untuk mempertahankan pelanggan.

Pengembangan agen AI yang dapat memanfaatkan berbagai saluran dan platform di berbagai platform merupakan tren penting lainnya. Agen-agen ini dapat menawarkan pengalaman pelanggan yang mulus di semua titik kontak, sehingga memperkuat loyalitas pelanggan.

Integrasi ke dalam sistem yang ada

Integrasi agen AI yang mulus ke dalam sistem CRM yang ada dan perangkat lunak perusahaan lainnya akan menjadi faktor kunci keberhasilan penerapannya. Para vendor berupaya membuat solusi AI mereka kompatibel dengan berbagai platform CRM dan menawarkan opsi integrasi yang mudah.

Pengembangan standar dan antarmuka untuk mengintegrasikan agen AI dapat membantu mengatasi tantangan teknis dan memfasilitasi implementasi. Hal ini juga memungkinkan perusahaan kecil untuk mendapatkan manfaat dari AI tanpa harus menginvestasikan sumber daya teknis yang besar.

Menggabungkan agen AI dengan teknologi lain seperti Otomasi Proses Robotik (RPA) dan Internet of Things (IoT) dapat menghasilkan solusi yang lebih ampuh dan serbaguna. Sistem terintegrasi ini tidak hanya dapat menganalisis data pelanggan tetapi juga memantau dan mengendalikan proses fisik.

Masa depan agen AI dalam CRM

Agen AI berpotensi mengubah manajemen hubungan pelanggan secara fundamental, membantu perusahaan memperkuat hubungan pelanggan dan meningkatkan efisiensi. Terlepas dari tantangan saat ini dan kesenjangan antara aspirasi dan realitas, perkembangan yang menjanjikan menunjukkan bahwa agen AI akan memainkan peran yang semakin penting dalam CRM di masa depan.

Namun, keberhasilan implementasi agen AI dalam CRM membutuhkan pendekatan yang realistis. Perusahaan harus secara kritis memeriksa janji-janji vendor dan menyesuaikan ekspektasi mereka dengan kemampuan aktual teknologi tersebut. Mereka harus memulai dengan proyek-proyek kecil yang terdefinisi dengan jelas dan secara bertahap memperluas strategi AI mereka seiring dengan pembelajaran dari pengalaman mereka.

Pada akhirnya, keberhasilan agen AI dalam CRM akan bergantung pada kemampuan mereka untuk menciptakan nilai tambah nyata bagi bisnis dan pelanggan mereka. Jika mereka dapat membantu meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan efisiensi, dan membuka peluang bisnis baru, mereka akan menjadi bagian yang tak terpisahkan dari manajemen hubungan pelanggan modern.

Masa depan CRM bukan terletak pada otomatisasi total dan penggantian karyawan manusia, tetapi pada kombinasi cerdas antara keahlian manusia dan kecerdasan buatan. Agen AI akan mendukung dan melengkapi karyawan manusia dengan mengambil alih tugas-tugas rutin dan memberikan wawasan yang berharga. Hal ini akan memungkinkan karyawan untuk fokus pada aspek-aspek manajemen hubungan pelanggan yang membutuhkan keterampilan manusia seperti empati, kreativitas, dan pemikiran strategis.

Di dunia di mana hubungan pelanggan menjadi semakin penting dan persaingan untuk mendapatkan perhatian dan loyalitas pelanggan semakin intensif, agen AI dapat menjadi keunggulan kompetitif yang menentukan. Perusahaan yang berhasil memanfaatkan potensi teknologi ini dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam strategi CRM mereka akan mampu menawarkan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan dan membangun hubungan jangka panjang yang menguntungkan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Temukan Produk dan Wawasan B2B dengan AI / Saran dan Dukungan

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus