AI -agent i CRM: Mellan löfte och verklighet

Utvecklingen av AI inom kundrelationshantering

Landskapet för artificiell intelligens inom kundrelationshantering genomgår en spännande förändring. Medan många leverantörer lovordar de revolutionerande möjligheterna med AI-agenter i CRM, avslöjar en närmare titt en betydande skillnad mellan de högt ställda löftena och den faktiska prestandan hos dessa tekniker. Efter en period av sprudlande entusiasm för generativa AI-system har en viss desillusionering nu inträtt, eftersom många av de ursprungliga förväntningarna inte har uppfyllts.

Den inledande euforin kring generativa AI-lösningar har fått ge vika för en mer realistisk bedömning. Många experter och analytiker ifrågasätter nu fundamentalt om nuvarande generativa AI-metoder ens har potential att möta de komplexa kraven från moderna företag. Förhoppningar ställs i allt högre grad på en ny generation av artificiell intelligens: AI-agenter. Dessa avancerade system är avsedda att inte bara tillhandahålla information och besvara frågor, utan också att fatta självständiga beslut och autonomt hantera komplexa uppgifter.

Lämplig för detta:

• Oberoende AI -plattformar som ett strategiskt alternativ för europeiska företag

AI-agenter: Nästa utvecklingsstadium

AI-agenter representerar ett betydande steg framåt inom artificiell intelligens. Till skillnad från traditionella AI-system, som främst fokuserar på dataanalys och mönsterigenkänning, har AI-agenter förmågan att agera självständigt och fatta beslut. De kan utföra komplexa uppgifter utan mänsklig inblandning och lära av sina erfarenheter för att kontinuerligt förbättra sina prestanda.

Denna nya generation av AI-system genomgår en tydlig mognadsprocess. De börjar som regelbaserade assistenter och utvecklas gradvis till orkestrerade autonoma enheter som kan fatta självständiga beslut. I sitt inledande utvecklingsstadium fungerar de främst som automatiseringsassistenter, bearbetar ostrukturerad data, klassificerar information och extraherar insikter, men följer ett strikt arbetsflöde. Ett typiskt exempel skulle vara ett AI-drivet e-postsorteringssystem som kategoriserar meddelanden men inte formulerar sina egna svar.

I nästa steg börjar AI-agenter fatta kontextbaserade beslut, om än fortfarande inom ett strukturerat arbetsflöde. De kan jämföra information, identifiera inkonsekvenser och ge rekommendationer för åtgärder. Ett exempel på detta skulle vara AI inom finans som kontrollerar utgiftsrapporter för bedrägerier och flaggar avvikelser för vidare utredning.

Autonoma agenter når sin högsta utvecklingsnivå med verktyg och riktlinjer. Dessa AI-agenter utför inte längre bara uppgifter, utan väljer dynamiskt lämpliga verktyg och arbetsflöden för att uppnå ett mål. Ett exempel skulle vara en AI-driven DevOps-assistent som identifierar infrastrukturproblem och självständigt väljer och implementerar den bästa lösningen.

Potential inom kundrelationshantering

Kundrelationshantering (CRM) visar sig vara ett särskilt lovande tillämpningsområde för AI-agenter. Trots den framskridande digitaliseringen kräver marknadsföring, försäljning och kundservice fortfarande en betydande mängd mänsklig insats. Det är just här AI-agenter kan visa sina styrkor genom att ta över repetitiva uppgifter som ofta är tröttsamma och felbenägna för människor.

Marknadsföring, försäljning och kundservice involverar ett flertal återkommande uppgifter som är idealiska för automatisering av AI-agenter. Dessa inkluderar att mata in och uppdatera kunddata, spåra e-postmeddelanden, koordinera möten och hantera marknadsföringskampanjer. AI-system blir inte trötta, gör inga slarvfel och kan utföra dessa uppgifter dygnet runt med jämn kvalitet.

En annan avgörande fördel med AI i CRM är dess förmåga att automatiskt extrahera värdefulla insikter från stora datamängder. Dessa insikter kan användas för att skapa personliga kundinteraktioner och därigenom stärka kundlojaliteten. Med tanke på den ökande förskjutningen av ekonomisk aktivitet från tillverkning till tjänster och den växande betydelsen av nära kundrelationer, är serviceavdelningar under ökande press att leverera fler och bättre tjänster. AI-agenter skulle kunna spela en viktig roll här genom att ta över rutinuppgifter och frigöra mänskliga anställda så att de kan fokusera på mer komplexa och kreativa aspekter av kundvården.

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Denna AI -plattform interagerar med alla specifika datakällor
  • Från SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox och många andra datahanteringssystem
• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Utmaningar som vår AI -plattform löser

• Brist på noggrannhet av konventionella AI -lösningar
• Dataskydd och säker hantering av känsliga data
• Höga kostnader och komplexitet för individuell AI -utveckling
• Brist på kvalificerad AI
• Integration av AI i befintliga IT -system

Mer om detta här:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Konkreta tillämpningsexempel av AI-agenter i CRM

Kundtjänst och support

Inom kundtjänst revolutionerar AI-agenter hur företag interagerar med sina kunder. Moderna AI-kundtjänstagenter går långt utöver enkla chatbots möjligheter och kan hantera en mängd olika komplexa uppgifter. De kan agera för användarnas räkning, till exempel uppdatera kunddata, behandla återbetalningar eller till och med ändra lösenord. Genom att analysera kundinteraktioner och preferenser kan de ge personliga produktrekommendationer, vilket ökar sannolikheten för försäljning. Särskilt imponerande är deras förmåga att diagnostisera och lösa komplexa tekniska supportproblem, vilket minskar behovet av mänsklig intervention och förkortar svarstiderna.

Sunny Cars, en ledande leverantör av biluthyrningstjänster, erbjuder ett konkret exempel på framgångsrik användning av AI inom kundservice. Företaget stod inför utmaningen att effektivt och ändamålsenligt hantera en växande mängd kundförfrågningar. Genom att implementera AI-lösningar kunde Sunny Cars optimera sina serviceprocesser och avsevärt förbättra kundupplevelsen. AI-stöd gör det möjligt för anställda att svara på kundförfrågningar snabbare och lösa komplexa problem mer effektivt.

Försäljning och leadhantering

Inom försäljning kan AI-agenter stödja och optimera hela försäljningsprocessen. De analyserar kunddata, identifierar potentiella leads och prioriterar dem utifrån deras sannolikhet att slutföra en affär. Denna automatiska leadutvärdering gör det möjligt för säljare att fokusera sin tid och sina resurser på de mest lovande kontakterna.

En särskilt värdefull tillämpning för AI inom försäljning är lead nurturing. Företag som utmärker sig inom detta område genererar 50 % fler säljklara leads till 33 % lägre kostnader. AI-agenter kan automatisera och personifiera kommunikationen med potentiella kunder och optimera engagemanget genom hela kundresan. Faktum är att 51 % av marknadsförarna redan använder AI för att förbättra lead nurturing, och 63 % ser en ökning av konverteringsfrekvensen.

AI-agenter som Conversica AI-assistent engagerar leads genom personliga, naturliga samtal via e-post och SMS. Dessa verktyg är utformade för att bibehålla en mänsklig kontakt samtidigt som de automatiserar repetitiva uppgifter, vilket gör att säljteam kan fokusera på aktiviteter med högt värde.

Marknadsföring och kampanjhantering

Inom marknadsföring kan AI-agenter stödja planering, genomförande och analys av kampanjer. De kan analysera kunddata för att segmentera målgrupper och skapa personliga marknadsföringsbudskap. Genom att kontinuerligt övervaka kampanjernas prestanda kan de ge optimeringsförslag i realtid.

Ett exempel på en avancerad AI-agent inom marknadsföring är Salesforces Campaign Optimizer. Denna automatiserar hela kampanjens livscykel med hjälp av AI för att analysera, generera, personifiera och optimera marknadsföringskampanjer baserat på företagets affärsmål. Genom att analysera kunddata kan agenten skapa personligt innehåll skräddarsytt efter målgruppens individuella preferenser och behov.

AI-driven personalisering inom marknadsföring använder algoritmer för att analysera kunddata i realtid och leverera riktat innehåll baserat på denna data. Med hjälp av kundbeteende, preferenser och interaktioner skapar AI:n en individuell profil som optimerar marknadsföringsaktiviteter som produktrekommendationer, innehållsanpassning och riktade reklamkampanjer. Denna teknik möjliggör personlig kommunikation över olika kanaler och ökar innehållets relevans för målgruppen.

Dataanalys och beslutsstöd

AI-agenter kan analysera stora mängder kunddata och utvinna värdefulla insikter. De kan identifiera mönster och trender som kan vara osynliga för mänskliga analytiker. Dessa insikter kan hjälpa företag att fatta välgrundade beslut och optimera sina strategier.

Ett exempel på AI:s användning för beslutsstöd är lead- och opportunity-poängsättning. AI:n tar hänsyn till demografiska egenskaper, analyserar webbplatsbeteende och undersöker tidigare interaktioner med säljare. Samtidigt bedömer den om kontakten passar bra för målgruppen – till exempel baserat på bransch, företagsstorlek eller arbetsfunktion. Externa källor, såsom företagsdatabaser, integreras också i utvärderingen vid behov. Prediktiv analys genererar en dynamisk poäng som inte bara indikerar relevansen av ett lead utan också sannolikheten för att avsluta en opportunity. Denna utvärdering utförs automatiskt, kontinuerligt och i realtid – direkt i CRM:et.

Lämplig för detta:

• Denna AI -plattform kombinerar 3 avgörande affärsområden: Upphandlingshantering, affärsutveckling och intelligens

Konkreta exempel på framgångsrika AI-agenter i CRM

Salesforce Agentforce

Salesforce har etablerat en ledande position inom AI-agenter för CRM med sin Agentforce-plattform. Plattformen gör det möjligt för företag att skapa anpassade, autonoma AI-agenter som ger support dygnet runt till anställda och kunder. Dessa agenter är helt integrerade med det befintliga CRM-systemet och kan konfigureras för olika roller, branscher och användningsområden.

Tillgängliga agenter inkluderar:

– Serviceagent: Denna agent använder AI för att hantera alla typer av serviceåtgärder utan förprogrammerade scenarier, vilket säkerställer effektivare kundservice.

– Försäljningsutvecklingsrepresentant (SDR): Denna agent interagerar med potentiella kunder dygnet runt, svarar på frågor, tar itu med invändningar och schemalägger möten. Detta gör att säljpersonalen kan fokusera helt på att vårda kundrelationer.

– Säljcoach: Erbjuder personliga rollspelsövningar för säljteamet. Baserat på Salesforce-data och generativ AI lär sig säljare att optimera säljsamtal för specifika affärer och att övervinna invändningar.

– Merchandiser: Gör det dagliga arbetet för merchandisers inom e-handel enklare – från att skapa webbplatser till målgruppsinriktning och personliga reklamkampanjer, till produktbeskrivningar och databaserade insikter.

Ett konkret exempel på framgångsrik användning av Salesforce Agentforce är Sophie, en autonom AI-agent som används i kundtjänsten på Saks Fifth Avenue. Om en kund till exempel har beställt en tröja i fel storlek kan de ringa Sophie, som vägleder dem genom hela retur- och bytesprocessen. Det som gör Sophie speciell är att hon inte bara följer ett fördefinierat manus, utan kan svara på kundens individuella behov och reagera flexibelt.

Lämplig för detta:

• Salesforce AI: Varför oberoende AI-plattformar är bättre än Einstein och Agentforce-Hybrid-tillvägagångssätt slår säljaren Lock-In!

Microsoft Copilot för tjänster

Microsofts Copilot for Service erbjuder en lösning för inbäddade AI-agenter i CRM-system. Dessa agenter gör det möjligt för kundtjänstrepresentanter att chatta direkt med kunder och tillhandahålla generativt, AI-baserat supportinnehåll, vilket hjälper dem att öka sin produktivitet, noggrannhet och kundnöjdhet.

AI-agenterna stöder serviceanställda med realtidsvägledning för förbättrad prestanda och integreras sömlöst i befintliga arbetsflöden. De hjälper till att lösa problem snabbare och kan bäddas in i olika CRM-system som Salesforce, ServiceNow eller Zendesk.

Microsoft Copilot erbjuder även automatiska samtalssammanfattningar, vilket gör det möjligt för säljare att snabbt förbereda sig för kundsamtal utan att behöva gå igenom långa e-postmeddelanden eller mötesprotokoll. AI:n sammanfattar koncist all relevant kundinformation och gör den tillgänglig för representanten.

Lämplig för detta:

• Artificiell intelligens förvandlar Microsoft SharePoint till en intelligent plattform för innehållshantering med förstklassig AI

Vtiger CRM med AI-agenter

Vtiger CRM har integrerat AI-agenter i sin CRM-plattform för att optimera olika aspekter av kundrelationshantering. Dessa agenter kan aggregera data, generera innehåll och interagera med leads och kunder.

AI-agenterna i Vtiger CRM utökar befintliga LLM-modeller och vägleder dem mot specifika processflöden som är användbara och relevanta för företagets personliga eller professionella användningsområden. De vidtar åtgärder för att uppnå mål och kan autonomt hantera komplexa uppgifter.

Ett exempel på hur AI-agenter används i Vtiger CRM är automatisk kvalificering av leads. Agenten analyserar potentiella kunders beteende, bedömer deras köpberedskap och prioriterar dem därefter. Detta gör det möjligt för säljare att fokusera sin tid och sina resurser på de mest lovande leadsen.

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

Utmaningar och begränsningar med AI-agenter i CRM

Trots den stora potentialen hos AI-agenter inom CRM-sektorn finns det fortfarande många utmaningar och begränsningar som måste övervinnas innan dessa tekniker kan nå sin fulla potential.

Tekniska utmaningar

Att integrera AI-agenter i befintliga CRM-system kan vara tekniskt utmanande, särskilt med äldre system. Problem som inkompatibla dataformat, föråldrade API:er och begränsade kommunikationsprotokoll kan försena eller hindra implementeringen.

Komplexiteten och energiförbrukningen hos AI-modeller innebär också betydande utmaningar. Mycket sofistikerade AI-system kräver enorm datorkraft, vilket kan begränsa deras tillämpning. Dessutom producerar generativa AI:er ibland felaktiga resultat, vilket begränsar deras tillförlitlighet.

Ett annat problem är skalbarhet. Även om AI-agenter kan fungera bra i kontrollerade miljöer och för specifika uppgifter, är det ofta svårt att skala dem till större och mer komplexa scenarier. Prestandan kan minska i takt med att antalet användare eller uppgifternas komplexitet ökar.

Etiska och dataskyddsrelaterade frågor

Användningen av AI-agenter i CRM väcker också etiska frågor. Det finns oro för att AI-algoritmer kan förstärka fördomar och leda till diskriminering. Om träningsdata innehåller fördomar kan dessa påverka AI-agenternas beslut.

Dataskydd är också en avgörande fråga. AI-agenter behandlar stora mängder kunddata, vilket väcker frågor om säkerhet och skydd av känslig information. Företag måste säkerställa att deras AI-system följer gällande dataskyddslagar och respekterar kundernas integritet.

Transparensen och förklarbarheten i AI-beslut är en annan kritisk punkt. När AI-agenter fattar autonoma beslut kan det vara svårt att förstå och förklara beslutsprocessen. Detta kan leda till misstro och hindra acceptansen av tekniken.

Lämplig för detta:

• Skillnad mellan AI -agenter och AI -assistenter: En omfattande analys
  

  Skillnaden mellan AI-agenter och AI-assistenter: En omfattande analys – Bild: Xpert.Digital

Klyftan mellan ambition och verklighet

En av de största utmaningarna inom området AI-agenter för CRM är gapet mellan leverantörernas löften och systemens faktiska prestanda. Många leverantörer marknadsför sina AI-agenter som revolutionerande lösningar som kan hantera komplexa uppgifter autonomt. I verkligheten är dock många av dessa system fortfarande långt ifrån att leverera dessa löften.

En verklighetskontroll visar att de flesta nuvarande AI-agenter inom CRM-sektorn fortfarande befinner sig i första eller andra utvecklingsstadiet. De kan automatisera vissa uppgifter och stödja beslutsfattande, men är ännu inte kapabla att agera helt autonomt och lösa komplexa problem.

De största leverantörerna förlitar sig för närvarande främst på prediktiv AI och färdiga AI-agenter optimerade för specifika uppgifter. Endast Salesforce, med sin Agentforce-plattform, erbjuder omfattande alternativ för att skapa anpassade AI-agenter som kan skräddarsys efter företagets individuella behov.

Framtidsutsikter för AI-agenter i CRM

Trots nuvarande utmaningar och begränsningar erbjuder AI-agenter lovande framtidsutsikter inom CRM-sektorn. Med den kontinuerliga utvecklingen av tekniken blir AI-agenter allt kraftfullare och kapabla att ta sig an alltmer komplexa uppgifter.

Teknologisk utveckling

Den tekniska utvecklingen inom artificiell intelligens går snabbt framåt. Nya algoritmer, förbättrad datorkraft och innovativa tillvägagångssätt kommer att bidra till att öka prestandan hos AI-agenter och utöka deras tillämpningsmöjligheter.

En lovande metod är att kombinera olika AI-tekniker för att utnyttja styrkorna hos varje teknik och kompensera för dess svagheter. Genom att integrera maskininlärning, naturlig språkbehandling, datorseende och andra AI-tekniker kan kraftfullare och mer mångsidiga AI-agenter utvecklas.

Utvecklingen av AI-agenter som kan lära sig av mindre data är en annan viktig trend. Detta skulle också göra det möjligt för mindre företag med begränsade datamängder att dra nytta av AI.

Nya tillämpningsområden

I takt med att tekniken utvecklas kommer nya tillämpningar för AI-agenter inom CRM att dyka upp. Förutom etablerade områden som kundtjänst, försäljning och marknadsföring kan AI-agenter även användas i andra aspekter av kundrelationshantering.

Ett lovande tillämpningsområde är kundbortfallshantering, dvs. att förutsäga och förebygga kundbortfall. AI-agenter skulle kunna fungera som ett "tidigt varningssystem" som känner igen tecken på potentiell kundbortfall och initierar lämpliga åtgärder för att behålla kunden.

Utvecklingen av AI-agenter som kan använda olika kanaler och plattformar över olika plattformar är en annan viktig trend. Dessa agenter skulle kunna erbjuda en sömlös kundupplevelse över alla kontaktpunkter och därigenom stärka kundlojaliteten.

Integrering i befintliga system

Den sömlösa integrationen av AI-agenter i befintliga CRM-system och annan företagsprogramvara kommer att vara en nyckelfaktor för deras framgångsrika implementering. Leverantörer arbetar med att göra sina AI-lösningar kompatibla med olika CRM-plattformar och för att erbjuda enkla integrationsalternativ.

Att utveckla standarder och gränssnitt för att integrera AI-agenter skulle kunna bidra till att övervinna tekniska utmaningar och underlätta implementeringen. Detta skulle också göra det möjligt för mindre företag att dra nytta av AI utan att behöva investera omfattande tekniska resurser.

Att kombinera AI-agenter med andra tekniker som robotisk processautomation (RPA) och sakernas internet (IoT) skulle kunna leda till ännu kraftfullare och mer mångsidiga lösningar. Dessa integrerade system skulle inte bara kunna analysera kunddata utan även övervaka och styra fysiska processer.

Framtiden för AI-agenter i CRM

AI-agenter har potential att fundamentalt förändra kundrelationshanteringen och hjälpa företag att stärka kundrelationer och öka effektiviteten. Trots nuvarande utmaningar och klyftan mellan ambition och verklighet tyder lovande utvecklingar på att AI-agenter kommer att spela en allt viktigare roll inom CRM i framtiden.

En framgångsrik implementering av AI-agenter i CRM kräver dock en realistisk strategi. Företag bör kritiskt granska leverantörslöften och anpassa sina förväntningar till teknikens faktiska kapacitet. De bör börja med små, tydligt definierade projekt och gradvis utöka sin AI-strategi allt eftersom de lär sig av sina erfarenheter.

I slutändan kommer AI-agenternas framgång inom CRM att bero på deras förmåga att skapa verkligt mervärde för företag och deras kunder. Om de kan bidra till att förbättra kundupplevelsen, öka effektiviteten och låsa upp nya affärsmöjligheter kommer de att bli en oumbärlig del av modern kundrelationshantering.

Framtiden för CRM ligger inte i fullständig automatisering och utbyte av mänskliga anställda, utan i den intelligenta kombinationen av mänsklig expertis och artificiell intelligens. AI-agenter kommer att stödja och komplettera mänskliga anställda genom att ta över rutinuppgifter och ge värdefulla insikter. Detta gör det möjligt för anställda att fokusera på de aspekter av kundrelationshantering som kräver mänskliga färdigheter, såsom empati, kreativitet och strategiskt tänkande.

I en värld där kundrelationer blir allt viktigare och konkurrensen om kunduppmärksamhet och lojalitet intensifieras, kan AI-agenter bli en avgörande konkurrensfördel. Företag som lyckas utnyttja potentialen i denna teknik och framgångsrikt integrera den i sin CRM-strategi kommer att kunna erbjuda sina kunder en bättre upplevelse och bygga långsiktiga, lönsamma relationer.

Mer om detta här:

• Hitta produkter och B2B -insikter med AI / råd och support

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

 

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus