Искусственный интеллект как часть CRM

Современные компании обрабатывают огромное количество информации, сталкиваясь с необходимостью адаптации к быстро меняющимся условиям рынка, технологическим инновациям и растущим ожиданиям клиентов.

Это подогревает интерес ^[1] к встроенным инструментам ИИ в составе любого ИТ-решения. Как результат, искусственный интеллект ^[2] и машинное обучение ^[3] остаются главным технологическим трендом, а компании-разработчики постоянно совершенствуют инструменты для анализа, прогнозирования и работы с большими массивами данных.

В этой статье мы расскажем, как ИИ помогает пользователям CRM-системы BPMSoft ^[4] повышать эффективность управления данными, клиентским сервисом и бизнесом в целом.

Почему бизнесу необходим ИИ в составе CRM

Прежде, чем погружаться в детали, стоит верхнеуровнево обозначить, в каких направлениях ИИ может быть полезен.

✓ Увеличение производительности

Встроенные инструменты помогут сократить время на рутину и сосредоточиться на стратегически важных задачах.

✓ Актуальность прогнозов

Аналитические инструменты повышают точность планирования и помогают принимать взвешенные управленческие решения.

✓ Оптимизация процессов

Возможность обеспечить стабильность и высокую производительность платформы для решения разного рода задач.

Инструмент гиперавтоматизации

Для примера рассмотрим торговый сектор. В крупных ритейл-сетях объем обращений в техподдержку исчисляется миллионами в месяц. Статус заказа, проблемы с оплатой, возврат товара — без ИИ автоматизировать работу с таким количеством информации невозможно. Сегодня умные чат-боты на первой линии поддержки уже стали стандартом клиентского сервиса. Они умеют выявлять скрытые эмоции ^[5], предпочтения и изменения в поведении ^[6] покупателей на основе исторических данных, а в будущем получат еще более продвинутые алгоритмы, способные анализировать тональность общения и предугадывать потребности ^[7] пользователей.

Почему это важно? Потому что рынок движется в сторону глубокой персонализации. Клиенты ожидают индивидуального подхода: по данным отраслевых исследований, три четверти потребителей отмечают, что они с большей вероятностью совершат покупку у ритейлера, который узнает их по имени или рекомендует товары на основе персональных предпочтений. Алгоритмы на основе ИИ учитывают историю покупок, поведение ^[8], интересы клиента — и на этом основании предлагают релевантные продукты или услуги. Это напрямую влияет на рост повторных продаж и увеличение LTV. Чем быстрее компания закрывает клиентские задачи с помощью искусственного интеллекта, тем выше ее операционная эффективность.

ИИ в CRM — это переход к гиперавтоматизации. Модели позволяют решать сразу несколько задач: ускорять процессы, разгружать сотрудников, улучшать клиентский опыт ^[9]. У нас в практике есть кейс, как один из крупнейших российских операторов онлайн-продажи билетов на массовые мероприятия успешно применяет модель прогнозирования справочного поля. Она автоматически анализирует обращения клиентов, определяя их семантику, предсказывает группу ответственных сотрудников и сервис, к которому относится запрос. Это позволяет ускорить обработку обращений — ML-модель высвободила значительную часть человеческих ресурсов, которые бы тратились на ручную сортировку.

Как ИИ влияет на работу с клиентами

ИИ в CRM меняет все: от лидогенерации и продаж до поддержки и маркетинга.

Сегодня CRM-система — это не просто таблица с телефонами и пометками «звонить через неделю». Это полноценный интеллектуальный помощник, который анализирует данные, прогнозирует поведение клиентов, помогает продавать точнее и обслуживать быстрее. Такой переход от «системы учета» к «системе принятия решений» стал возможен благодаря развитию ИИ-моделей, способных обрабатывать большие объемы информации и выявлять сложные взаимосвязи.

ИИ и маркетинг: аналитика вместо интуиции

Наши ML-модели используются для повышения эффективности продаж и клиентского сервиса. Но как обстоят дела с маркетингом, когда речь заходит об анализе маркетинговых данных? Вместо ручной сегментации по формальным признакам (возраст, пол, доход) используется алгоритмическая кластеризация.

Такая модель может обрабатывать десятки параметров: историю покупок, поведение на сайте, реакцию ^[10] на рассылки и другие сигналы. На выходе — сформированные кластеры с четкими характеристиками. Например, «клиенты с высокой склонностью к повторной покупке» или «новые пользователи, чувствительные к скидкам». Эти группы можно использовать для настройки персонализированных кампаний. Важно, что модель не просто делит базу на сегменты, но и объясняет, как они сформированы. Полученные кластеры можно тут же использовать в таргетинге, настройке рекламы, A/B тестировании. Маркетинг становится по-настоящему адресным.

Все движется в сторону персонализации и проактивности. ИИ в CRM делает многое из того, что казалось невозможным пять лет назад. Он не просто автоматизирует процессы, но и делает клиентский опыт качественнее. Не просто «обслужили», а «поняли с полуслова». Не просто «продали», а «предложили то, что надо, в нужное время и через удобный канал». Скоро, возможно, CRM будет знать, что клиенту надо, еще до того, как он сам осознает потребность.

Искусственный интеллект способен взять на себя рутину, превратить хаос данных в смысл и помочь команде работать точнее. Компании, которые уже сегодня интегрируют ИИ в свои клиентские процессы, получают стратегическое преимущество: они быстрее адаптируются к изменениям, лучше понимают своих клиентов и формируют уникальный клиентский опыт, который становится ключевым фактором конкурентоспособности на рынке.

ML-модели

Для того, чтобы все описанное выше работало как часы и даже больше, в нашей системе реализовано шесть ML-моделей, успешно зарекомендовавших себя на практике:

1. Модель предиктивного скоринга, которая прогнозирует вероятности совершения какого-либо события. Например, у вас будет понимание, какие лиды с большей вероятностью перейдут в продажу или какие продажи завершаться победой.

Также для тех, кто хочет использовать современные технологии с большим размахом, мы предлагаем дополнительный Модуль предиктивной аналитики для обработки данных и более полноценного анализа.

Предиктивная аналитика на основе алгоритмов ML позволяет прогнозировать тенденции, поведение клиентов и потенциальные риски, что способствует принятию более информированных решений и проактивной настройке процессов.

2. Модель рекомендаций поможет формировать перечень товаров и услуг для подготовки персонализированных предложений клиентам. С ее помощью вы сможете увеличить количество повторных продаж и средний чек.

3. Модель прогнозирования оттока, которая работает непосредственно с данными клиента в системе. Модель заранее оповестит о том, что с конкретными клиентами наблюдаются определенные проблемы, они перемещаются из зоны пониженного в зону повышенного оттока.

Модель включает в себя множество переменных, на основании которых формируется прогноз. Она относится непосредственно к моделям машинного обучения, которые можно настраивать самим. Можно выбирать параметры самостоятельно, на основании которых есть мнение, что данный контрагент может быть в зоне оттока. Есть возможность анализировать, какие параметры являются наиболее релевантными для принятия решения. Также по умолчанию в модели учитывается базовый параметр, благодаря которому она делает вывод, что данный контрагент перемещается в зону оттока.

Ответственные за контрагентов смогут быстрее среагировать на изменения и определить, как в каждой конкретной ситуации действовать дальше. С помощью удобных дашбордов руководитель сможет видеть, какие контрагенты находятся в каждой из зон оттока и какие у них ответственные. Для каждого контрагента формируется прогнозируемое значение оттока, оценка в баллах.

4. Модель прогнозирования числовых и справочных значений для полей соответствующих типов. Например, для числовых полей в модуле «Управление продажами ^[11]» модель прогнозирует сумму сделки, а в справочных полях модуля «Управление сервисом ^[12]» помогает определить группы ответственных или приоритеты обработки поступивших обращений.

5. Модель схожести текстов анализирует закрытые обращения клиентов, что дает возможность выбрать наилучшие варианты решения однотипных проблем и задач. Как результат, повышается скорость и качество обработки новых обращений.

6. AI-система по базе знаний. Данная модель помогает оперативно найти информацию в базах знаний, в том числе пользовательских, и в формате краткого резюме предоставить ответ на справочные запросы.

Подводя итоги

Искусственный интеллект в составе нашего CRM-решения ^[4] могут активно использоваться сотрудниками маркетинга, продаж и клиентского сервиса на всех уровнях.

Мы будем рады рассказать о возможностях и полезных функциях более подробно и при необходимости проведем демонстрацию системы. Оставьте заявку на нашем сайте ^[4] – мы свяжемся с вами в течение одного рабочего дня.