CRMのAIエージェント：約束と現実の間

コンラッド・ウルフェンシュタイン

2日前

CRMのAIエージェント：PromiseとReality-Imageの間：Xpert.Digital

CRMのAIエージェント：生成AIシステムが限界に達する理由

顧客関係管理におけるAIの開発

顧客関係管理における人工知能の状況は、刺激的な変化です。多くのプロバイダーがCRM地域のAIエージェントの革新的な可能性を宣伝していますが、よく見ると、高飛びの約束とこれらの技術の実際のパフォーマンスとの間にかなりの矛盾が明らかになります。生成的AIシステムに対する熱狂的な熱意の段階の後、最初の期待の多くを満たすことができなかったため、一定の幻滅が発生しました。

生成AIソリューションの最初の陶酔感は、より現実的な評価の余地を作りました。現在、多くの専門家とアナリストが、現在の生成的AIアプローチが現代企業の複雑な要件を満たす可能性があるかどうかを根本的に疑問視しています。希望は、現在、新世代の人工知能であるAIエージェントをますます目指しています。これらの高度なシステムは、情報を提供して質問に答えるだけでなく、独立して意思決定を行い、複雑なタスクを自律的に管理できるようにする必要があります。

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AIエージェント：開発の次の段階

AIエージェントは、人工知能の開発における重要な飛躍を表しています。主にデータ分析とパターン認識を対象とした従来のAIシステムとは対照的に、AIエージェントは独立して行動し、意思決定を行う能力を持っています。パフォーマンスを継続的に改善するために、人間の介入なしに複雑なタスクを実行し、経験から学ぶことができます。

この新世代のAIシステムは、明確な熟成プロセスを経ます。彼らは原則として開始し、独立した決定を下すことができるオーケストレーションされた自律ユニットに徐々に発展します。開発の第1段階では、主に非構造化データを処理し、情報を分類し、知識を抽出するが、厳格なワークフローに従う自動化アシスタントとして機能します。これの典型的な例は、メッセージを分類するが独自の答えを策定するAIベースの電子メールソートシステムです。

次の段階では、AIエージェントはコンテキスト関連の決定を行い始めますが、構造化されたワークフロー内を継続します。情報を比較し、矛盾を認識し、行動の推奨事項を与えることができます。この例は、詐欺の費用をチェックし、さらなるレビューのために著しい異常をチェックする金融のAIです。

最も高いレベルの開発は、ツールとガードレールを備えた自律エージェントに到達します。これらのAIエージェントは、タスクを実行するだけでなく、目標を達成するために適切なツールとワークフローを動的に選択します。 1つの例は、インフラストラクチャの問題を認識し、最適なソリューションを独立して選択して実装するAIベースのDevOpsアシスタントです。

顧客関係管理の可能性

顧客関係管理（CRM）は、AIエージェントにとって特に有望なアプリケーション分野であることが証明されています。進歩的なデジタル化にもかかわらず、マーケティング、販売、顧客サービスには依然として重要な人間の仕事が必要です。これは、AIエージェントが、しばしば人間に間違いを犯しやすくなりやすい繰り返しのタスクを引き受けることで、彼らの強みを果たすことができる場所です。

マーケティング、販売、顧客サービスでは、AIエージェントによる自動化に最適な多くの繰り返しのアクティビティがあります。これには、顧客データのエントリと更新、電子メールの追跡、予約の調整、マーケティングキャンペーンの管理が含まれます。 AIシステムは疲れず、不注意な間違いを犯さず、一定の品質でこれらのタスクを24時間段階で実行できます。

CRM領域におけるAIのもう1つの決定的な利点は、大量のデータから貴重な洞察を自動的に得る能力です。これらの調査結果は、顧客とのパーソナライズされたやり取りを設計し、顧客の忠誠心を強化するために使用できます。生産からサービスへの経済活動の変化の増加、および緊密な顧客関係の重要性の高まり、サービス部門への圧力、より良いパフォーマンスの増加を考慮して。 AIエージェントは、日常的なタスクを引き受け、人間の従業員の自由を生み出すことで、ここで重要な役割を果たすことができます。

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Salesforce Agentforce vs. Microsoft Copilot：主要なCRM-AIシステムの大きな比較

CRMのAIエージェントからの特定のアプリケーションの例

カスタマーサービスとサポート

顧客サービスでは、AIエージェントは、企業が顧客と対話する方法に革命をもたらします。最新のAIカスタマーサービスエージェントは、シンプルなチャットボットのスキルをはるかに超えており、さまざまな複雑なタスクを引き受けることができます。ユーザーに代わって行動することができます。たとえば、顧客データの更新、払い戻しの編集、またはパスワードの変更などです。顧客のやり取りと好みを分析することにより、パーソナライズされた製品の推奨事項を提供し、販売の可能性を高めることができます。複雑な技術サポートの質問を診断して解決する能力は特に印象的であり、人間の介入の必要性を減らし、応答時間が短縮されます。

顧客サービスでのAIの使用が成功した具体的な例は、レンタカーサービスの大手プロバイダーであるSunny Carsを提供します。同社は、効率的かつ高品質で顧客の問い合わせが増えているという課題に直面しました。 AIソリューションを使用することにより、Sunny Carsはサービスプロセスを最適化し、カスタマーエクスペリエンスを大幅に改善することができました。 AIサポートにより、従業員は顧客の問い合わせに対してより速く対応し、複雑な問題をより効率的に解決できます。

販売およびリード管理

販売分野では、AIエージェントは販売プロセス全体をサポートおよび最適化できます。彼らは、顧客データを分析し、潜在的なリードを特定し、結論に至る可能性に従ってそれらを優先順位付けします。リードの自動評価により、販売従業員は最も有望な連絡先に時間とリソースを集中できます。

販売におけるAIにとって特に価値のあるアプリケーション領域は、リードヌーリングです。この分野で優れたサービスを提供する企業は、50％多くの意欲を生み出し、33％の低コストにつながります。 AIエージェントは、潜在的な顧客とのコミュニケーションを自動化、パーソナライズ、および最適化し、カスタマージャーニー全体に沿ったコミットメントを最適化できます。実際、AIのマーケティング担当者の51％がすでにリードを改善するために使用しており、63％は変換率が増加しています。

Conversica AIアシスタントアドレスなどのAIエージェントは、電子メールやSMSに関するパーソナライズされた自然な会話を通じてリードしています。これらのツールは、販売チームが高品質のアクティビティに集中できるように、繰り返しタスクを自動化しながら人間のメモを保持するように設計されています。

マーケティングとキャンペーン管理

マーケティングセクターでは、AIエージェントはキャンペーンの計画、実装、分析をサポートできます。顧客データを分析して、ターゲットグループをセグメント化し、パーソナライズされたマーケティングメッセージを作成できます。キャンペーンパフォーマンスの継続的な監視のおかげで、最適化の提案をリアルタイムで提供できます。

マーケティング分野の高度なAIエージェントの例は、Salesforceのキャンペーンオプティマイザーです。これにより、AIでキャンペーンのライフサイクル全体が自動化され、会社のビジネス目標に基づいてマーケティングキャンペーンを分析、生成、パーソナライズ、最適化します。顧客データを分析することにより、エージェントは、ターゲットグループの個々の好みとニーズに合わせたパーソナライズされたコンテンツを作成できます。

マーケティングのAIベースのパーソナライズは、アルゴリズムを使用して顧客データをリアルタイムで分析し、このデータに基づいてコンテンツを再生します。顧客の動作、好み、相互作用に基づいて、AIは、製品の推奨、コンテンツの調整、ターゲット広告キャンペーンなどのマーケティングアクティビティを最適化する個々のプロファイルを作成します。このテクノロジーは、異なるチャネルにわたってパーソナライズされたアドレスを有効にし、ターゲットグループのコンテンツの関連性を高めます。

データ分析と意思決定サポート

AIエージェントは、大量の顧客データを分析し、貴重な知識を得ることができます。人間のアナリストには認識できない可能性のあるパターンとトレンドを特定できます。この調査結果は、企業が健全な決定を下し、戦略を最適化するのに役立ちます。

意思決定支援のためにAIの使用の例は、リードと機会のスコアリングです。 AIは人口統計の特徴を考慮に入れ、ウェブサイト上の動作と販売との以前のやり取りを分析します。同時に、彼女は、ターゲットグループとの接触が適合するかどうかをチェックします - たとえば、産業、企業の規模、または機能に基づいています。さらに、会社のデータベースなどの外部ソースは、必要に応じて評価に流れ込みます。予測分析の助けを借りて、リードがどれほど関連性があるかを示すだけでなく、機会の結論も示す動的スコアが作成されます。評価は、CRMで直接自動的に、継続的に、そしてリアルタイムで行われます。

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このAIプラットフォームは、3つの決定的なビジネス領域を組み合わせています：調達管理、ビジネス開発、インテリジェンス

CRMで成功したAIエージェントの具体的な例

Salesforce Agentforce

AgentForceプラットフォームにより、SalesforceはCRMのAIエージェントの分野で主要なポジションを獲得しました。このプラットフォームにより、企業は、従業員と顧客を24時間体制サポートする個別に適応した自律AIエージェントを作成できます。これらのエージェントは、既存のCRMシステムに完全に統合されており、さまざまな役割、産業、アプリケーション用に構成できます。

利用可能なエージェントには次のものが含まれます。

- サービスエージェント：このエージェントは、AIを使用して、前プログラムされたシナリオなしでサービスプロセスの全範囲を管理し、より効率的な顧客サービスを保証します。

- 販売開発担当者（SDR）：このエージェントは、24時間周辺で利害関係者と対話し、質問に答え、異議を無効にし、会議のスケジュールを引き継ぎます。このようにして、販売従業員は顧客関係のメンテナンスに完全に集中することができます。

- セールスコーチ：営業チーム向けのパーソナライズされた役割 - ゲームを提供しています。 Salesforceデータと生成AIに基づいて、販売従業員は特定のショップの販売講演を最適化し、無効化することを学びます。

-Merchandiser：e-CommerceのMerchandiserは、ウェブサイトの設定から目的やパーソナライズされた広告キャンペーンを製品の説明とデータベースに合わせて、毎日の作業を容易にします。

Salesforce AgentForceの使用が成功した具体的な例は、Saks Fifth Avenueのカスタマーサービスで使用される自律AIエージェントであるSophieです。たとえば、顧客が間違ったサイズのセーターを注文した場合、彼はソフィーに電話することができます。 Sophieの特別な点は、事前定義されたスクリプトに従うだけでなく、顧客の個々のニーズに応答し、柔軟に対応できることです。

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Salesforce AI：独立したAIプラットフォームがEinsteinよりも優れている理由とAgentForce-Hybridアプローチは、ベンダーのロックインを打ち負かします。

Microsoft Copilot for Service

Copilot for Serviceを使用して、MicrosoftはCRMシステムに組み込みAIエージェント向けのソリューションを提供しています。これらのエージェントにより、顧客サービスの従業員は顧客と直接チャットし、生産性、正確性、顧客満足度を向上させる生成的なAIベースのサポートコンテンツを提供できます。

AIエージェントは、パフォーマンスを向上させるためのリアルタイムの指示でサービスの従業員をサポートし、既存の作業プロセスにシームレスに統合できます。問題のより速い解決策を支援し、Salesforce、ServiceNow、ZendeskなどのさまざまなCRMシステムに組み込むことができます。

また、Microsoft Copilotは、販売従業員が長い電子メールを検索したり、プロトコルを満たしたりせずに顧客の電話をすばやく準備できるようにする自動会話の要約も提供しています。 AIは、関連するすべての情報を顧客に要約し、従業員に提供します。

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AIエージェントを搭載したViger CRM

Viger CRMは、顧客関係管理のさまざまな側面を最適化するために、AIエージェントをCRMプラットフォームに統合しました。これらのエージェントは、データを要約し、コンテンツを生成し、リードや顧客と対話できます。

Viger CRMのAIエージェントは、既存のLLMモデルを拡張し、会社の個人的または専門的なアプリケーションに役立つ特定のプロセスプロセスに導きます。彼らは目標を達成するための措置を講じ、複雑なタスクを自律的に処理することができます。

Viger CRMでのAIエージェントの使用の例は、リードの自動資格です。エージェントは、潜在的な顧客の行動を分析し、購入する意欲を評価し、それに応じて優先順位を付けます。このようにして、販売従業員は、最も有望なリードに時間とリソースを集中できます。

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CRMのAIエージェント：現実がまだ約束の背後にある理由

CRMのAIエージェントの課題と制限

CRM地域のAIエージェントの大きな可能性にもかかわらず、これらの技術が最大限の可能性を発達させる前に、克服しなければならない多くの課題と制限がまだあります。

技術的な課題

既存のCRMシステムへのAIエージェントの統合は、特に古いシステムである場合、技術的に厳しい場合があります。互換性のないデータ形式、時代遅れのAPI、限られた通信プロトコルなどの問題は、実装を遅らせたり妨害したりする可能性があります。

AIモデルの複雑さとエネルギー消費も大きな課題を表しています。高度に開発されたAIシステムには、アプリケーションを制限できる膨大なコンピューティング能力が必要です。さらに、生成CIは誤った結果を生成することがあり、信頼性を制限します。

別の問題はスケーラビリティです。 AIエージェントは、制御された環境や特定のタスクでうまく機能することがありますが、より大きくて複雑なシナリオでスケーリングすることは困難なことがよくあります。ユーザー数またはタスクの複雑さが増加すると、サービスは減少する可能性があります。

倫理的およびデータ保護の懸念

CRMでのAIエージェントの使用も倫理的な問題を提起します。 AIアルゴリズムが偏見を高め、差別につながる可能性があるという懸念があります。トレーニングデータに歪みが含まれている場合、AIエージェントの決定に流れることができます。

データ保護も重要なトピックです。 AIエージェントは大量の顧客データを処理し、セキュリティと機密情報の保護に関する疑問を提起します。企業は、AIシステムが該当するデータ保護法を満たし、顧客のプライバシーを尊重することを確認する必要があります。

AIの決定の透明性と説明可能性は、もう1つの重要なポイントです。 AIエージェントが自律的な決定を下す場合、意思決定プロセスを理解して説明することは困難です。これは、不信感につながり、テクノロジーの受け入れを妨げる可能性があります。

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AIエージェントとAIアシスタントの違い：包括的な分析

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主張と現実の間のclepch

CRMのAIエージェントの分野における最大の課題の1つは、プロバイダーの約束とシステムの実際のパフォーマンスとの間のギャップです。多くのプロバイダーは、複雑なタスクを自律的に習得できる革新的なソリューションとしてAIエージェントを称賛しています。しかし、実際には、これらのシステムの多くは、これらの約束を果たすことから依然としてほど遠いです。

リアリティチェックは、CRMエリアの現在のほとんどのAIエージェントがまだ第1または2番目の開発レベルにあることを示しています。意思決定において特定のタスクを自動化およびサポートできますが、まだ完全に自律的に行動し、複雑な問題を解決することはできません。

大規模なプロバイダーの大部分は現在、特定のタスクに最適化された予測AIおよびプレハブAIエージェントに依存しています。 AgentForceプラットフォームを使用すると、Salesforceのみが、会社の個々のニーズに適応できる独自のAIエージェントを作成するための幅広い機会を提供します。

CRMのAIエージェントの将来の見通し

現在の課題と制限にもかかわらず、AIエージェントはCRM地域で有望な将来の見通しを提供します。テクノロジーの継続的な開発に伴い、AIエージェントはますます強力になり、ますます複雑なタスクを引き受けることができます。

技術開発

人工知能の分野における技術開発は急速に進行しています。新しいアルゴリズム、コンピューティングパワーの改善、革新的なアプローチは、AIエージェントのパフォーマンスを向上させ、アプリケーションを拡大するのに役立ちます。

有望なアプローチは、さまざまなAIテクノロジーの組み合わせで、すべてのテクノロジーの強みを使用し、その弱点を補うことです。機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、その他のAIテクノロジーを統合することにより、より強力で多用途のAIエージェントを開発できます。

より少ないデータから学ぶことができるAIエージェントの開発は、もう1つの重要な傾向です。これにより、限られた量のデータを持つ中小企業がAIの利点から利益を得ることができます。

新しい応用分野

テクノロジーのさらなる開発により、CRMエリアのAIエージェントの新しいアプリケーション分野も開かれます。顧客サービス、販売、マーケティングなどのすでに確立された分野に加えて、AIエージェントは顧客関係管理の他の分野でも使用できます。

有望な適用分野は、チャーン管理、つまり顧客移行の予測と予防です。 AIエージェントは、顧客の移行の可能性の兆候を認識し、顧客を維持するための対応する措置を開始する「早期警告システム」として機能する可能性があります。

異なるチャネルとプラットフォームを使用できるAIエージェントの開発も、もう1つの重要な傾向です。これらのエージェントは、すべてのタッチポイントでシームレスなカスタマーエクスペリエンスを提供し、顧客の忠誠心を強化することができます。

既存のシステムへの統合

AIエージェントの既存のCRMシステムおよびその他の企業ソフトウェアへのシームレスな統合は、使用成功の重要な要素となります。プロバイダーは、さまざまなCRMプラットフォームとAIソリューションを互換性のあるものにすることに取り組んでおり、簡単な統合オプションを提供しています。

AIエージェントの統合のための標準とインターフェイスの開発は、技術的な課題を克服し、実装を促進するのに役立ちます。これにより、小規模な企業は、広範な技術リソースを投資することなく、AIの利点から利益を得ることができます。

AIエージェントとロボットプロセスオートメーション（RPA）やモノのインターネット（IoT）などの他のテクノロジーとの組み合わせは、さらに強力で汎用性の高いソリューションにつながる可能性があります。これらの統合システムは、顧客データを分析するだけでなく、物理プロセスを監視および制御することもできます。

CRMのAIエージェントの将来

AIエージェントは、顧客関係管理を根本的に変更し、企業が顧客関係を強化し、効率を高めるのを支援する可能性があります。現在の課題と主張と現実の間のギャップにもかかわらず、AIエージェントが将来CRM地域でますます重要な役割を果たすことを示す有望な開発があります。

ただし、CRMでのAIエージェントの実装が成功するには、現実的なアプローチが必要です。企業は、プロバイダーの約束に批判的に疑問を呈し、テクノロジーの実際の可能性に期待を適応させる必要があります。明確に定義された小さなプロジェクトから始めて、経験から学びながらAI戦略を徐々に拡大する必要があります。

最終的に、CRMでのAIエージェントの成功は、企業とその顧客にとって実際の付加価値をどの程度生み出すことができるかに依存します。顧客体験の向上、効率を高め、新しいビジネスチャンスを開発することができれば、最新の顧客関係管理の不可欠な部分になります。

CRMの将来は、完全な自動化と人間の従業員の交換ではなく、人間の専門知識と人工知能のインテリジェントな組み合わせにあります。 AIエージェントは、日常的なタスクを引き受け、貴重な知識を提供することにより、人間の従業員をサポートおよび補完します。このようにして、従業員は、共感、創造性、戦略的思考などの人間の能力を必要とする顧客関係管理の側面に集中できます。

顧客関係がますます重要になり、顧客の注意と忠誠心をめぐる競争がますます集中している世界では、AIエージェントは決定的な競争上の優位性になる可能性があります。このテクノロジーの可能性を使用し、それらをCRM戦略に成功裏に統合することができた企業は、顧客により良いエクスペリエンスを提供し、長期的で収益性の高い関係を構築することができます。