AI in CRM. Wat verandert AI in CRM-tools? | AI in business #67

Inleiding tot AI in CRM

CRM, of Customer Relationship Management, is een systeem dat is ontworpen voor het beheren van klantrelaties. Het bestaat uit drie hoofdcomponenten:

  1. Interactieve CRM – zorgt voor consistente en bevredigende communicatie over alle kanalen,
  2. Operationele CRM – verantwoordelijk voor het verzamelen, standaardiseren en delen van gegevens over klanten en producten. Goed gebruikt, creëert het een kennisbasis en bouwt het duurzame relaties op,
  3. Analytische CRM – gebruikt geavanceerde analytische modellen, waaronder AI, om Big Data te verwerken en patronen in klantgedrag en markttrends te onthullen. Dit helpt bij het nemen van betere zakelijke beslissingen.

In combinatie met nieuwe analytische mogelijkheden stellen CRM-systemen gepersonaliseerde communicatie, klantenservice via chatbots en automatisering van processen mogelijk, wat leidt tot verbeterde klantrelaties en ervaringen.

Hoe AI het CRM-landschap verandert: Een overzicht van mogelijkheden

Vooruitstrevende CRM-systeemleveranciers integreren AI-oplossingen die de manier waarop marketing-, verkoop- en klantenservicedepartementen werken volledig transformeren. De manieren waarop AI-tools functioneren in klantrelatiebeheer variëren sterk, dus laten we drie van de meest interessante bekijken die de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie benutten.

HubSpot CRM

HubSpot CRM is een alles-in-één AI-tool voor het beheren van klantrelaties. Het gebruikt AI om marketing, verkoop en klantenservice te verbeteren door snel informatie te vinden en uitgebreide ondersteuning bij het schrijven van content te bieden.

Het biedt ook tools voor het automatiseren van de creatie van websites en nieuwsbrieven, wat de reden is waarom HubSpot-gebruikers de gebruiksvriendelijkheid, snelheid en aantrekkelijkheid van de gegenereerde content waarderen.

Belangrijke mogelijkheden van HubSpot CRM met betrekking tot AI omvatten een websitegenerator die automatisch pagina’s creëert op basis van eenvoudige instructies en een AI Content Writer die content genereert met behulp van AI, wat tijd bespaart.

Bedrijven zoals Trello, Slack en InVision gebruiken HubSpot CRM. Het belangrijkste voordeel is tijdsbesparing door de automatisering van routinetaken.

Bron: Hubspot (https://www.hubspot.com/)

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein is gebaseerd op geavanceerde data-analyse, AI-gestuurde inzichten, verkoopaanbevelingen, uitkomstvoorspellingen en andere functies die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie.

Belangrijke mogelijkheden van Salesforce Einstein omvatten:

  • geavanceerde personalisatie – Einstein maakt de creatie en implementatie van AI-assistenten direct in Salesforce mogelijk, waardoor gebruikers en klanten snel problemen kunnen oplossen en efficiënter kunnen werken. Einstein Copilot is een AI-assistent die taken automatiseert op basis van vooraf gedefinieerde vaardigheden, met als primair doel de productiviteit te verhogen.
  • Einstein Trust Layer – het zorgt voor de beveiliging van klantgegevens via AI-architectuur die in het Salesforce-platform is ingebed, waardoor het gebruik van AI mogelijk is zonder het risico van datalekken,
  • open-source platform — Einstein staat veilig gebruik van elk groot taalmodel (LLM) toe, zoals OpenAI’s GPT-4, Google’s GeminiPro, of modellen die beschikbaar zijn onder open-source licenties zoals Llama-2 of Vicuna-13B.

Bedrijven zoals Uber Eats, Gucci en Accenture gebruiken Salesforce Einstein. Deze oplossing stelt hen in staat om klantproblemen snel op te lossen en efficiënter te werken.

Intercom Fin

Intercom Fin is een chatbot gebaseerd op OpenAI-taalmodellen die klantvragen begrijpt en antwoorden biedt op basis van technische ondersteuningsinhoud. Intercom Fin, als een AI-tool in klantrelatiebeheer, maakt het mogelijk om:

  • klantenondersteuningsvragen met 60% te verminderen—dankzij de mogelijkheid om gebruik te maken van de productkennisbasis en geavanceerde taalmodellen,
  • gesprekken in 43 talen te voeren,
  • op meerdere kanalen te opereren—via de bekende Intercom-messenger, evenals WhatsApp en zelfs SMS.

Intercom Fin heeft bedrijven zoals MailerLite geholpen om het percentage automatisch opgeloste vragen binnen een week van 18% naar 29% te verhogen.

Bron: Intercom (https://www.intercom.com/fin)

Personalisatie van klantinteracties door middel van AI

CRM-systemen verzamelen gegevens over klanten en hun gedrag. Met AI in klantrelatiebeheer worden gegevens automatisch geanalyseerd om gepersonaliseerde communicatie te bieden. Dit omvat:

  • gepersonaliseerde aanbevelingen – op basis van aankoopgeschiedenis, interesses, demografische gegevens en andere parameters, waardoor effectieve cross-selling en upselling mogelijk zijn,
  • dynamische inhoud op websites – AI in klantrelatiebeheer betekent gerichte, gepersonaliseerde inhoud op basis van gebruikersgegevens,
  • gepersonaliseerde nieuwsbrieven – unieke, op maat gemaakte inhoud voor elke ontvanger.
  • beter gerichte advertenties – weergegeven aan mensen met wie ze echt resoneren.

Een voorbeeld van een bedrijf dat personalisatiecapaciteiten in CRM benut, is IKEA. Volgens een rapport van Capgemini maakt de Zweedse gigant gebruik van geavanceerde AI-modellen voor het aanpassen van nieuwsbrieven. Het systeem analyseert klantgegevens om inhoud en aanbiedingen af te stemmen op hun behoeften en interesses.

Gepersonaliseerde ervaringen bouwen vertrouwen op en verbeteren de klanttevredenheid. Volgens McKinsey geeft maar liefst 78% van de klanten aan dat ze producten opnieuw zouden kopen van merken die gepersonaliseerde ervaringen bieden. Bovendien geeft een studie van Twilio uit 2022 (State of Personalization Report) aan dat een aanzienlijk percentage van 62% van de klanten van leverancier zou wisselen als de inhoud niet gepersonaliseerd was.

Hoe AI segmentatie en targeting in CRM verbetert

Klantsegmentatie en nauwkeurige targeting zijn de fundamenten van moderne marketing. Kunstmatige intelligentie maakt aanzienlijke vooruitgang mogelijk op dit gebied door middel van functies zoals:

  • automatische klantsegmentatie – groeperen op basis van gedrags-, transactie-, demografische en andere gegevens,
  • machine learning om de meest waardevolle klanten te identificeren – big data en voorspellende analyse helpen een groep klanten te definiëren die speciale aandacht waard zijn,
  • real-time analyse van klantgevoelens en -intenties – met deze AI-elementen in klantrelatiebeheer ontdek je wat je klanten denken en plannen,
  • voorspellende modellen die de waarschijnlijkheid van aankoop en verloop bepalen, en ook aanvullende producten kunnen voorstellen die perfect passen bij het klantprofiel.

Bijvoorbeeld, Allegro, het grootste e-commerceplatform in Polen, gebruikt geavanceerde AI-modellen om klanten te segmenteren. Volgens Interaktywnie.com is Allegro dankzij machine learning-algoritmen in staat om de winkelvoorkeuren van klanten met een nauwkeurigheid van tot 90% te bepalen en hen te targeten met gepersonaliseerde aanbiedingen.

Gebruik van sentimentanalyse in CRM met behulp van AI

Sentimentanalyse houdt in dat de houding van een spreker of tekstschrijver automatisch wordt beoordeeld. Natural Language Processing (NLP) modellen classificeren meningen als positief, negatief of neutraal. Dankzij AI maakt sentimentanalyse het mogelijk om:

Klanttevredenheid tijdens gesprekken te evalueren—bepalen of klanten tevreden zijn en de kwaliteit van de service beoordelen.

  • sociale media en discussieforums te monitoren.
  • productbeoordelingen te volgen—gebreken en problemen te identificeren.
  • klantbehoeften te analyseren op basis van transcripties van telefoongesprekken.
  • negatieve signalen van klanten snel te detecteren en snelle reacties mogelijk te maken.

Sentimentanalyse is een krachtig AI-hulpmiddel in klantrelatiebeheer, dat helpt bij het opbouwen van positieve klantrelaties. Wereldwijde giganten zoals Amazon en Netflix maken ook gebruik van soortgelijke oplossingen.

Bron: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Intelligente assistenten en chatbots in CRM

Chatbots, zoals Intercom Fin, die klantenservice ondersteunen, worden langzaam een standaard. Het implementeren ervan brengt veel voordelen met zich mee, bijvoorbeeld:

  • klantvragen 24/7 beantwoorden via chat, e-mail of WhatsApp,
  • eenvoudige taken, klachtverzoeken of klantbestellingen automatiseren,
  • doorverwijzen naar een consultant en soepel het gesprek overnemen wanneer de chatbot het probleem niet kan oplossen,
  • negatieve klantemoties detecteren op basis van vocabulaire of toon van de stem en gepast reageren,
  • feedback verzamelen en tevredenheidsonderzoeken uitvoeren.

Bedrijven die investeren in chatbots behalen tastbare voordelen – volgens het Juniper Research-rapport is het mogelijk om de kosten van klantenservice met tot 90% te verlagen. Bovendien geven studies aan dat het implementeren van een chatbot het aantal vragen dat naar de klantenservice wordt gestuurd met tot 40% kan verminderen. Dit vertaalt zich in aanzienlijke besparingen voor het bedrijf.

AI in CRM – samenvatting

De technologische revolutie aangedreven door kunstmatige intelligentie en big data-verwerking verandert de manier waarop we klantrelaties opbouwen. Moderne CRM-systemen automatiseren niet alleen taken, maar helpen ook om klantbehoeften beter te begrijpen. Dit maakt gepersonaliseerde aanbiedingen en communicatie mogelijk, wat leidt tot duurzamere relaties en bevredigende klantervaringen, en uiteindelijk bijdraagt aan zakelijk succes.

Nieuwe technologieën zijn hier, en hun impact is meetbaar. Schattingen suggereren een potentiële stijging van 25% in de verkoop door gepersonaliseerde benaderingen (McKinsey). Het gebruik van deze mogelijkheden is vandaag de dag essentieel om een concurrentievoordeel te behalen in een datarijke en technologisch onbeperkte wereld.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

De rol van AI in contentmoderatie | AI in business #129

Bedrijven worstelen met het beheren van een enorme hoeveelheid content die online wordt gepubliceerd, van…

2 days ago

Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in business #128

In het tijdperk van digitale transformatie hebben bedrijven toegang tot een ongekende hoeveelheid gegevens over…

2 days ago

Beste AI-transcriptietools. Hoe lange opnames om te zetten in beknopte samenvattingen? | AI in business #127

Wist je dat je de essentie van een meerdaagse opname van een vergadering of gesprek…

2 days ago

AI-video generatie. Nieuwe horizonten in videoinhoudproductie voor bedrijven | AI in business #126

Stel je een wereld voor waarin jouw bedrijf boeiende, gepersonaliseerde video's kan maken voor elke…

2 days ago

LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in business #125

Om het potentieel van Large Language Models (LLM's) volledig te benutten, moeten bedrijven een effectieve…

2 days ago

Automatisering of augmentatie? Twee benaderingen van AI in een bedrijf | AI in het bedrijfsleven #124

In 2018 was Unilever al begonnen aan een bewuste reis om automatisering en augmentatie in…

2 days ago