Nell'era digitale, il binomio CRM (Customer Relationship Management) e Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un potente alleato per le aziende che desiderano costruire un futuro di successo. Integrando queste tecnologie con una piattaforma dati ben strutturata e un processo di implementazione efficace, le aziende possono ottenere un valore significativo. Vediamo, nella realtà, alcuni esempi.
Case Study di Top Brand che usano AI-powered CRMs
- Coca-Cola: Un sistema CRM potenziato dall'IA ha permesso a Coca-Cola di ottimizzare le proprie campagne di marketing e migliorare la personalizzazione per i loro preziosi clienti. Utilizzando al meglio la tecnologia AI, il team di marketing di Coca-Cola ha individuato il pubblico target creando messaggi che risuonano profondamente con i consumatori.
- Amazon: Il sistema CRM di Amazon sfrutta l'intelligenza artificiale per migliorare il servizio clienti e incrementare le vendite. I chatbot guidati dall'IA sono in grado di gestire efficacemente un gran numero di richieste dei clienti, permettendo alle risorse umane di concentrarsi su casi più complessi.
- Adobe Sensei: Adobe Sensei applica l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per semplificare vari processi e fornire dati approfonditi. Con esso, i segmenti di clienti e audience vengono analizzati in modo intelligente, attribuendo differenze significative alle loro conversioni.
- Oracle AI: Oracle AI integra AI accelerata, machine learning e servizi di infrastruttura. Attraverso questa piattaforma, le aziende possono analizzare i propri dati per valutare e ottimizzare le attività di vendita. Il sistema consente a migliaia di nodi di comunicare in tempo reale con una latenza molto bassa per GPU e cluster.
Queste esperienze dimostrano il potere dell'intelligenza artificiale nel trasformare i CRM, migliorando l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.
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Come costruire un CRM solido?
Nell’ambito della trasformazione digitale, strutturare l’implementazione di soluzioni CRM in fasi è cruciale per garantire un'adozione efficace e sostenibile. Questa metodologia permette alle aziende di gestire meglio il cambiamento e di ottenere rapidamente valore aggiunto. Ecco come il framework "Metisoft Manufacturing Cloud for Sales" si articola in un percorso graduale e perché è importante adottare un approccio a fasi.
Fase 1: Fondamenta operative – Ottimizzazione e definizione del ciclo di vendita
Obiettivi: Questa fase si concentra sulla creazione di una base solida, con l'obiettivo di ottimizzare il ciclo di vendita e migliorare l'efficienza operativa.
- Gestione del ciclo di vendita
Implementare strumenti per la gestione di vendite, budget e accordi commerciali aiuta a migliorare la pianificazione e l'esecuzione delle strategie di vendita.
- Schedulazione intelligente
Automatizzare la prenotazione degli appuntamenti e l'organizzazione dei materiali informativi (come presentazioni e demo) libera tempo prezioso per i team di vendita.
- Notifiche e alert
L'introduzione di notifiche intelligenti garantisce che vengano seguite le corrette azioni commerciali, evitando perdite di tempo e risorse.
- Assesment dei dati
La strutturazione del database aziendale è fondamentale per garantire che i dati siano affidabili e pronti per supportare l'intelligenza artificiale.
Fase 2: Espansione integrata – Visione completa e sistemi connessi
Obiettivi: Questa fase amplia le funzionalità, fornendo una visione più integrata e dinamica del cliente e dei processi operativi.
- Customer view 360°
Una visione completa e in tempo reale del cliente consente un servizio più personalizzato e reattivo.
- Integrazione con sistemi legacy
Collegare il CRM a sistemi come ERP, MES, PLM, e PDM ottimizza i processi e migliora la coerenza dei dati. L'integrazione distintiva con SAP evidenzia come ROI possa essere massimizzato con flussi di lavoro coordinati.
- Forecast e BI:
Migliorare la previsione delle vendite e utilizzare strumenti di business intelligence per monitorare la produzione, il magazzino e i pagamenti supporta decisioni basate sui dati.
Fase 3: Innovazione Avanzata – Gestione del cliente e automazione AI
Obiettivi: Consolidare e sfruttare le capacità avanzate di gestione del ciclo di vita del cliente e potenziare la strategia con l’AI.
- Customer Lifecycle Management
Gestire l'intero ciclo di vita del cliente per aumentare la fidelizzazione e massimizzare il valore.
- Integrazione avanzata dell'AI
Includere strumenti di intelligenza artificiale per ottenere una customer view 360° integrata all'interno delle interazioni e-mail può migliorare la personalizzazione e l'efficacia delle comunicazioni.
- Assistente virtuale
Automatizza la scrittura delle e-mail, la generazione di report, l'analisi di mercato e la pianificazione delle attività. Questo aiuta i team a lavorare in modo più intelligente, non più difficile, risparmiando tempo e riducendo gli errori.
Perché un approccio a fasi?
- Riduzione dei Rischi
L'implementazione graduale consente di individuare e affrontare i problemi nelle prime fasi, riducendo i rischi complessivi.
- Adattamento e Scalabilità
Le aziende possono adattare il piano in base all'evoluzione delle loro esigenze e capacità tecniche.
- Gestione del Cambiamento
Formazione e adozione sono più gestibili quando le modifiche vengono introdotte progressivamente.
- Valore Incrementale
Le aziende possono iniziare a ottenere benefici immediati dai cambiamenti implementati nella fase iniziale, mentre pianificano gli ulteriori sviluppi.
Implementare un CRM in modo strutturato consente alle aziende non solo di ottimizzare le vendite e migliorare la soddisfazione del cliente, ma anche di prepararsi ad affrontare le sfide future in modo proattivo e ben informato.
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