Minden informatikai vezető arra törekszik, hogy az általa irányított részleg tevékenysége összhangban legyen a vállalat céljaival. Igen ám, de vajon a többi felsővezető miképpen vélekedik az IT-ről? A legrosszabb esetben olyan költségközpontnak tekintik az informatikát, amely gondoskodik a rendszerek megfelelő üzemeltetéséről, a legjobb esetben pedig olyan motornak tartják, amely segíti a vállalat növekedését.
Ezért azután nagyon fontos olyan projektek megvalósítása - például hatékony ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM-) rendszerek bevezetése -, amelyek közvetlenül növelik a bevételeket. A CRM-iparág jelentős változáson ment keresztül az elmúlt évtizedben. A felhő alkalmazása általánossá vált, az adatvédelemmel és biztonsággal kapcsolatos aggodalmak azonban megmaradtak. A nagyobb CRM-szállítók, például a Microsoft és a Salesforce.com jelentős összegeket invesztálnak a mesterséges intelligencia hasznosításába, valamint megjelentek a marketing- és értékesítési tevékenységeket automatizáló eszközök és szolgáltatások.
Bruce Harpham, a CIO.com munkatársának kalauzolásával tekintjük át a technológia legfrissebb trendjeit, valamint azt, hogy ezek milyen hatással vannak az informatikai részlegekre és a vállalkozások egészére.
Beépített gépi tanulás
A gépi tanulás alkalmazása a CRM-adatok esetében komoly kihívást jelentett a legtöbb szervezet számára. Ennek hagyományos megvalósításához szükség van gépi tanulási szakértelemmel rendelkező munkatársakra és fejlesztőkre. Alternatív megoldásként jöhet szóba a CRM-rendszer és a külső gépi tanulási szolgáltatás közötti integráció kiépítése és fenntartása.
A helyzet azonban változik. Julian Poulter, a Gartner CRM-mel és ügyfélélménnyel foglalkozó kutatási igazgatója szerint a gépi tanulást a szállítók közvetlenül beépítik CRM-megoldásaikba.
- Már hozzávetőlegesen harminc olyan használati esettel találkozhattunk, amelyek gépi tanulást (AI) alkalmaznak a CRM-hez, de a módszer terjedése eddig nagyon lassú volt. Az AI-használati esetek között megtalálható az alternatív termékek ajánlása és a lead scoring (olyan minták keresése az érdeklődők viselkedésében, amelyekből következtetni lehet vásárlási hajlandóságukra). Ez azt jelenti, hogy az Amazonnál és más online kereskedőknél megtalálható ajánló szolgáltatások nemsokára mások számára is elérhetővé válnak. De nem ez az egyetlen terület, ahol a gépi tanulás a segítségünkre lehet. Például a gyógyszeriparban népszerű Veeva CRM által kínált mesterségesintelligencia-funkció a legjobb értékesítési módszert (e-mail, személyes kapcsolatfelvétel, virtuális találkozó stb.) ajánlja az egyes vásárlók eléréséhez.
A legnagyobb CRM-szállítók, így a Salesforce.com, a Microsoft és az Oracle komoly erőforrásokat fordítanak a termékeikbe integrált gépi tanulási képességek fejlesztésére. A Salesforce-féle Einstein mesterségesintelligencia-platform naponta 3 milliárd előrejelzést készít (2018-as adat). Nem tudjuk, hogy ezek az előrejelzések mennyire bizonyultak hasznosnak, de a hatalmas szám azt jelzi, hogy jó hasznukat veszik a vállalatok.
360 fokos vásárlói nézet
Egyre élesebb verseny folyik az ügyfelekért. A siker érdekében a szervezeteknek holisztikus ügyfélnézetekre van szükségük, ami adatokat jelent. Számos szervezet esetében az értékesítési munkatársak távozása és az inkonzisztens vásárlói adatgyűjtési gyakorlat azt eredményezi, hogy adatokat, és ennek következtében vásárlókat veszítenek. E tendencia leküzdése érdekében körültekintően kell kezelni az ügyféladatokat.
- A vállalatoknak változtatniuk kell a kultúrájukon, és az adathigiéniai gyakorlatokra kell összpontosítaniuk, továbbá javítaniuk kell a vásárlói adatok különféle mentését és tárolását megvalósító archaikus folyamatokon. CRM-átalakításunk során rájöttünk, hogy annak sikeressége végső soron a pontos és részletes adatok elérhetőségén múlik - mondta Renée McKaskle, a több területen, egyebek mellett a védelmi rendszerek, a digitális média és a repülési iparág területén tevékenykedő multinacionális vállalat, a Hitachi Vantara informatikai vezetője.
- Ehhez átfogó viselkedésbeli változásra van szükség. Immár elfogadhatatlan az offline adatok használata. Az sem engedhető meg, hogy a marketing, az értékesítés, az ellátási lánc és a szolgáltatás területén dolgozók inkonzisztens módon tárolják és kövessék nyomon az adatokat. A változás soha nem könnyű, de 360 fokos képet adott az ügyfelekről. Ez komoly üzleti lehetőséget jelent értékesítési csapataink számára, amelyek immár pontos adattrendek alapján végezhetik munkájukat.
Sajnos azonban az offline adatok problémája továbbra is fennáll. Az okostelefonos appokban tárolt feljegyzések a különféle telefonhívásokról, találkozókról és hasonlókról rendkívül értékes információkat tartalmaznak, amelyek nem feltétlenül jutnak el a CRM-rendszerekbe.
- Az egységes vásárlói nézet kialakítása a CRM számára egyre nagyobb nehézségekbe ütközik, mivel ehhez fel kellene használni a chatelés során szerzett, valamint a közösségi oldalakon és más helyeken tárolt információkat is - hangsúlyozza Poulter.
A CRM kiterjesztése
Egyes szervezetek elkezdték kiterjeszteni CRM-rendszereik hatókörét az értékesítésen túl többek között a marketingtevékenység támogatására. A következő CRM-integrációs trend azonban teljesen más területekről - az üzemeltetéstől és ügyfélszolgálattól - származik majd. Így például a Southwest Airlines új módját találta az ügyfélszolgálat és az ügyfélkapcsolat-kezelés integrálásának. Kísérleti projektjük keretében a CRM a hagyományos vásárlói adatokat üzemeltetési adatokkal (járatkésések, a cég törzsutasprogramjában eltöltött évek száma, legutóbbi tevékenységek) kombinálja. Ezen információk birtokában az üzletkötők tudni fogják, hogy az ügyfélnek mikor voltak problémái járatokkal, és meg tudják ítélni, mikor és hogyan lehet kellemes meglepetést szerezni neki.
Egy ilyen egyszerűnek tűnő projekt megvalósítása is komoly munkát igényel.
- Az elkülönülten működő rendszereket integrálnunk kellett. A rendszerek és az adatok különböző verziói közötti több száz kapcsolatot is fel kellett térképeznünk - mondta az Elicit marketingstratégiai tanácsadó cég üzemeltetési vezetője, Chuck Densinger, aki együttműködött a Southwesttel a projektben.
A dolgok internetének szenzorai által szolgáltatott, egyre fontosabbá váló adatok ugyancsak hozzájárulnak ehhez a trendhez. Mi lenne, ha a CRM értesítéseket küldene az értékesítési csapatnak a szolgáltatási problémákról? Az ilyen integráció hozzásegítené a vállalatot az ügyfelek proaktív eléréséhez, nem lenne annyi dühös vásárló, aki ügye elintézésére vár.
Ritkaságszámba megy a helyi CRM
Régebben nem volt egyszerű rávenni a vállalatokat felhőalapú CRM használatára. Ma már teljesen más a helyzet. Poulter szerint az összes új CRM-eladás 80 százaléka felhős megoldás. Főként azok a szervezetek tartoznak a maradék 20 százalékba (például a pénzügyi szektorban), amelyeknél az iparági szabályozás vagy adatvédelmi aggályok játszanak komoly szerepet a döntéshozatalban.
Itt az ideje, hogy megkérdőjelezzék ezt a stratégiát azok a CIO-k, akiknek vállalatánál még mindig helyileg telepített CRM-rendszert használnak. A megoldás támogatása és az üzemeltetéshez szükséges szakemberek megtalálása idővel egyre nehezebb lesz. Ha korábban az adatvédelem miatt vetették el a felhőt, érdemes ismét körülnézniük a piacon.
Legfontosabb az ügyfélélmény
Kérdezzünk meg pár cégvezetőt, miért használnak vállalatuknál CRM-et, és egy sor különféle választ kapunk. Egyesek cinikusan arra mutatnak rá, miképpen ellenőrzik a CRM-mel az értékesítési csapat munkáját. Mások hangsúlyozni fogják, hogy az automatizálás és a szervezés miként segíti hozzá őket ahhoz, hogy több üzletet kössenek. Mindkét véleményből hiányzik az R a CRM-ből, a kapcsolat, vagyis az ügyfél hosszú távú megtartásának művészete.
Szerencsére egyre több informatikai vezető kíván a technológiai lehetőségek kihasználásával kellemes ügyfélélményt nyújtani, annak ellenére, hogy ez a törekvés jelenleg nem része a hagyományos informatikai tevékenységeknek. Egy Gartner-jelentés szerint az ügyfélélmény javítását célzó projektek 50 százaléka a technológiáról szól. És a fennmaradó 50 százalék? Ez az ügyfelek érzelmeiből, percepcióiból és a kapcsolódó minőségi tényezőkből tevődik össze.
