ในยุคที่ AI กำลังมาแรงนี้ ก็มีหลายบริษัทนำ AI ไปใช้งานด้านต่างๆเพื่อช่วยให้ทีมทำงานง่ายขึ้น วันนี้ Predictive จะมาเล่าให้ฟังว่า AI จะสามารถช่วยงานอะไรได้บ้างในส่วนของ CRM ซึ่งเล่าเฉยๆคงจะธรรมดาเกินไป นอกจากเราจะยกมาให้ถึง 15 Use case แล้ว เรายังจัดอันดับพร้อมให้คะแนนในแกนของ “คุณค่าทางธุรกิจ ถึง 3 แกน” และ “ความเป็นไปได้ในการใช้งาน อีก 2 แกน” อีกด้วย
15 Use-case ที่ใช้ AI มาช่วยในการทำ CRM
จากการจิวัยของ Gartner พบว่า อิทธิพลของ AI จาก 15 Use-case การนำ AI มาช่วยทำ CRM จะเป็นลำดับดังนี้
โดยประเมินจาก 5 เกณฑ์ดังนี้
- Revenue Growth : ความสามารถด้านการสนับสนุนโอกาสทางธุรกิจที่มีอยู่และโอกาสทางธุรกิจใหม่ผ่านการขายผลิตภัณฑ์และบริการที่จะส่งเสริมการเติบโตของรายได้
- Operational Efficiency : ช่วยให้ประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้นโดยใช้ทรัพยากรเท่าเดิมหรือน้อยลง
- Customer Service Quality : ความสามารถในการเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าผ่านการบริการและการสื่อสาร
- Technical Feasibility : ความเป็นไปได้ของการสร้างระบบใหม่โดยนำ AI มาใช้งาน หรือการอัพเกรดเทคโนโลยีที่มีอยู่เดิมให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น
- Organizational Feasibility : ความเป็นไปได้ของระบบใหม่ที่จะให้ข้อมูลที่ถูกต้องตรงความต้องการของผู้ใช้ การคำนึงถึงทัศนคติและทักษะของผู้ใช้งานกับระบบใหม่ที่มีการปรับโครงสร้างการทำงานว่าเป็นพอใจและยอมรับหรือไม
ทีนี้เมื่อทุกคนเข้าใจเกณฑ์ต่างๆแล้ว เราจะอธิบายให้ทุกคนเห็นภาพยิ่งขึ้นว่าแต่ละ Use-case สามารถสร้าง Business Value ได้อย่างไร และความนืดหยุ่นต่อการใช้งานในปัจจุบันเป็นอย่างไร
- Value Message Creation : การนำ AI มาช่วยงานเขียน และงานเอกสารต่างๆ ตั้งแต่ขั้นตอนการริเริ่มไอเดีย ไม่ว่าจะเป็น ร่างข้อความที่ใช้สื่อสารกับ Prospect, เขียน Agenda การประชุม หรือข้อความตอบรับอัตโนมัติ
Business Value:
การนำ AI มาช่วยงานในส่วนนี้จะช่วยให้ทีมสามารถนำเวลาที่มีอยู่อย่างจำกัดไปทำงานอื่นได้ โดย AI อาจจะช่วยให้การตอบข้อความต่างๆสั้นลง ไปจนถึงไม่ต้องเสียเวลาในส่วนนี้เลย และด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบันนี้ การเรียนรู้ของ AI ในการสื่อสารจะยังช่วยให้เพิ่มอัตราการตอบรับ (Response rate) ได้ดีอีกด้วย เพราะลูกค้าจะได้ประโยชน์จากข้อความที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ช่วยให้ Customer Journey เป็นไปได้อย่างราบรื่น
ความเป็นไปได้
การใช้งาน AI ในส่วนของการตอบข้อความและสร้างคอนเทนต์ต่างๆ ถูกนำมาใช้บ่อยมากที่สุด และการที่ AI ช่วยจัดการจั้งแต่ขั้นตอนการตอบข้อความ ไปจนถึงขั้นตอนการเขียนใบเสนอราคา ก็เริ่มจะได้รับความนิยมมากขึ้นด้วย ทีนี้หากใครจะนำไปใช้งานก็ต้องคำนึงถึงเรื่องของข้อความ ว่าเป็นไปตามที่บริษัทหรือแบรนด์ใช้สื่อสารหรือเปล่า - Generative Marketing Content:
นำ AI มาช่วยในการปรับแต่งคอนเทนต์ สร้างแคมเปญ หรือสร้างองค์ประกอบต่างๆใน Customer Journey เช่น หน้าเว็บไซต์ หรือแบบสอบถาม โดยให้ AI สร้างสิ่งเหล่านี้จาก Customer Data ที่มี
Business Value:
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ความหลากหลายของคอนเทนต์ และความรวดเร็วในการสร้างคอนเทนต์ รวมไปถึงยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการติดต่อสื่อสารและการตอบสนองของลูกค้าอีกด้วย การนำ AI มาช่วยงานในส่วนนี้จะช่วยให้สามารถลดค่าใช้จ่ายได้อย่างมีนัยยะสำคัญ (ลด Man-hour)
ความเป็นไปได้
ปัจจุบัน AI จะใช้เรียนรู้ข้อมูลที่มีอยู่ และสร้างคอนเทนต์ต่างๆจากการเรียนรู้ข้อมูลนั้นๆเพื่อนำมาทำ Content Marketing - Digital Presales Assistant: ช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้บริการที่เป็น Self-service ได้ดียิ่งขึ้น โดย AI สามารถรวบรวมและสรุปข้อมูลผลิตภัณฑ์ออกมาเป็นคู่มือ “How to” ที่ถูกปรับออกมาให้เหมาะสมกับ User “แต่ละ Segment” ไปจนถึง “แต่ละคน” ได้เลย
Business Value:
การที่ลูกค้าได้เลือกซื้อสินค้าที่ตรงกับความต้องการ และสามารถหาสินค้าๆต่างได้ด้วยตัวเอง จะลดโอกาสที่ลูกค้าซื้อสินค้าผิดและลดอัตราการส่งสินค้าคืน ซึ่งทั้งหมดนี้จะส่งผลให้ลดต้นทุนการดำเนินงานลงอย่างเห็นได้ชัด
ในมุมของความยืดหยุ่นต่อการนำมาใช้งาน
ปัจจุบันหลายๆบริษัทเริ่มนำ AI เข้ามาฝังอยู่ใน Product ต่างๆ แต่อย่างไรก็ตาม ควรจะต้องระมัดระวังว่าการใช้งาน AI กับข้อมูล 1st party data เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่คาดหวัง จะขึ้นอยู่กับความสามารถในการร่วมมือกันองค์กร ที่จะใช้ประโยชน์ไปด้วยกัน - Sales Analytics
ช่วยให้ทีมเซลล์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสัญญาณต่างๆได้อย่างละเอียดมากยิ่งขึ้นเพื่อประเมินถึงความเป็นไปได้ในการปิดการขาย รวมไปถึงช่วยในการทำเอกสารต่างๆที่เกี่ยวข้องกับการขายด้วย
Business Value:
AI จะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลออกมาให้ทางทีมเข้าใจถึง เจตนาและพฤติกรรมของผู้บริโภค แนวโน้มในการปิดการขาย เพื่อช่วยให้ทีมเซลล์มีประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้นได้
ความเป็นไปได้
ผู้ใช้งานอาจจะยังต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอยู่บ้างในช่วงแรก เพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชั่นต่างๆสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำและถูกต้อง เช่น ตัวเลขในใบเสนอราคา ที่จะมีทั้ง ราคาสินค้า ภาษีและ Service charge ราคาหลังหักส่วนลด - Omnichannel Automation
การใช้ AI ช่วยสร้างและทดสอบ Customer Journey เพื่อแนะนำว่าควรมีการปรับปรุง เพิ่มหรือลดองค์ประกอบอะไรบ้างระหว่าง Journey
Business Value:
การสร้างหรือทดสอบ Customer Journey จะต้องใช้เวลาและความเข้าใจที่ได้มาจากข้อมูลที่หลากหลายมากๆ หาก AI มาช่วยงานในส่วนนี้จะช่วยได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่ามนุษย์ทำเองอย่างแน่นอน สุดท้ายแล้วผลลัพทธ์ที่ได้คือ Customer Journey ที่ดี ซึ่งจะช่วยให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีตามมา ไปจนถึงการที่ลูกค้ากลายมาเป็น Loyalty Customer ในที่สุด
ความเป็นไปได้
จำเป็นต้องใช้ความพยายามพอสมควร เพื่อให้มีข้อมูลของ Journey มากพอที่จะให้ AI แสดงความสามารถทางการวิเคราะห์ออกมา แต่หากข้อมูลยังมีไม่มากพอ อาจจะต้องเปลี่ยนจากที่จะให้ AI ช่วยสร้าง Journey เป็น ให้มนุษย์คอยป้อนข้อมูลและจัดการสิ่งต่างๆตามคำแนะนำแทน - Voice of the Customer
วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการพูดคุยกับลูกค้า จากหลากหลายช่องทาง และนำ Insight ที่ได้ออกมาเชื่อมต่อเข้ากับ Journey ของลูกค้าในช่วงเวลาที่เหมาะสม และสื่อสารกลับไปด้วยเนื้อหาที่เหมาะสม
Business Value:
การที่เรามีข้อมูลความคิดเห็นจากลูกค้ามากพอ ไม่ว่าจะจากช่องทางใดๆ ก็ตาม จะช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้พฤติกรรมและหา Insight ที่มีมูลค่ากับบริษัทได้ในที่สุด จะส่งผลให้เราสามารถเติบโตได้อย่างรวดเร็วเพราะสามารถนำ Insight นั้นมาใช้ได้เร็วกว่าใคร
ความเป็นไปได้
การนำ AI มาใช้งานในส่วนนี้ ผลการวิเคราะห์อาจจะไม่แม่นยำเท่าไหร่นัก เพราะ AI ไม่สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้แบบ 100% เพราะเรามีสแลง (Slang) ใหม่ๆเกิดขึ้นอยู่ทุกวัน เช่น คำว่า “ได้อยู่” ที่จริงๆแล้วแปลว่าไม่ได้เลย แต่ AI จะตีความว่า “ได้/Yes/ok” - Product Content Enrichment
รายละเอียดสินค้าที่ถูกต้อง ได้มาตรฐาน เหมาะสม/ตรงกับตลาด, กลุ่มลูกค้า และช่องทางจัดจำหน่าย พร้อมปรับข้อความให้เหมาะสมกับ SEO และตัวแบรนด์เอง
Business Value:
ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มผลลัพธ์ในการทำงาน ซึ่งจะมาช่วยทีมที่จะต้องเขียนเนื้อหาต่างๆเกี่ยวกับตัวสินค้า/บริการจะสามารถทำงานได้เร็วขึ้น โดยที่ผลลัพธ์ดีขึ้นกว่าเดิม ตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผล คิดค้น ออกแบบ ไปจนถึงลงมือทำ
ความเป็นไปได้
จำเป็นต้อง Training Model ด้วยข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง เช่น ข้อมูลแคตตาล็อคสินค้า เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้สอดคล้องกับแบรนด์ - Customer Digital Assistant
ตอบคำถามที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ และอยู่บนพื้นฐานของความเป็นจริงและถูกต้องของข้อมูล
Business Value:
สามารถตอบคำถามที่เชื่อมโยงกับคำถามก่อนหน้าได้ เหมือนที่เราถาม Chat bot ดังๆหลายตัวที่มีอยู่ในตอนนี้ ซึ่งลูกค้าจะได้รับคำตอบที่รวดเร็วกว่าให้ทีมงานที่เป็นคนจริงๆมาตอบ แต่หากคำถามนั้นต้องการคำตอบที่ซับซ้อนมาก หรือเป็นปัญหาที่ต้องได้รับการแก้ไขโดยมนุษย์เท่านั้น จึงจะโอนแชทนั้นๆมาสู่ที่งานที่เป็นคนจริงๆคอยตอบ นั่นหมายความว่าเราไม่จำเป็นต้องมีทีมงานจำนวนมากมาตอบตอบคำถามง่ายๆของลูกค้าอีกต่อไป และลูกค้าเองก็ยังได้รับประสบการณ์ที่ดีเพราะไม่ต้องรอคิวนานๆเพื่อคุยกับเจ้าหน้าที่อีกด้วย
ความเป็นไปได้
อาจจะต้องระวังปัญหาเรื่องผลกระทบต่อชื่อเสียงขององค์กร จากการตอบคำถามที่ไม่แม่นยำ หรือคำตอบที่อาจจะมีข้อมูลอ่อนไหวอยู่ในนั้นด้วย เพราะเหตุนี้เราจึงต้องมีการ training ให้ AI เข้าใจถึงข้อมูลที่สามารถเปิดเผยได้และไม่ได้ด้วย - Ad Creative Optimization
ใช้ AI ช่วยปรับคอนเทนต์ที่ใช้ใน Ad ทั้ง ข้อความ, Call to Action, ภาพ, เสียง, วิดิโอ
Business Value:
ในการช่วยงานส่วนนี้ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ Ads โดยทั้งสร้างรายได้ ลดค่าใช้จ่าย และช่วยในเรื่องของ Brand Awareness
ความเป็นไปได้
อาจจะต้องระวังในเรื่องของความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งาน และการวัดผลที่สามารถวัดผลได้จริง - Service Agent Assistants
ช่วยตอบคำถามต่างๆทางโทรศัพท์
Business Value:
ลดระยะเวลาที่ทีมงานจะต้องพูดคุยกับลูกค้าลง และลูกค้าจะยังได้รับข้อมูลที่ต้องการไม่ต่างจากคุยกับเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์จริงๆ แต่หากความต้องการของลูกค้าซับซ้อนเกินความสามารถของ AI ค่อยให้เจ้าหน้าที่ที่เป้นมนุษย์จริงๆค่อยเข้ามารับช่วงต่อ ซึ่งจะยังช่วยลด Turnover Rate ลงอีกด้วย
ความเป็นไปได้
สามารถใช้งานได้ดีและแพร่หลายในปัจจุบัน เพราะได้รับการพิสูจน์แล้วว่าคุ้มค่าต่อการลงทุน - Interaction Analysis
วิเคราะห์บทสนทนาของลูกค้ากับตัวแทนเพื่อนำไปปรับขั้นตอนและวิธีการทำงาน
Business Value:
การที่องค์กรได้รับ Insight จากข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีโครงสร้างที่ตายตัวนี้จะช่วยให้องค์กรเองสามารถเห็นถึงปัญหาได้เร็ว จะเพิ่มโอกาสในการปรับปรุงกระบวนการและคุณภาพการบริการได้อย่างทันเวลา
ความเป็นไปได้
จำเป็นต้องดูแลในส่วนของข้อมูลที่จะป้อนเข้าไปในระบบอย่างใกล้ชิดเพื่อให้แน่ใจว่าเราจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการจริงๆ และยังป้องกันผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อนไปในตัวด้วย - Product Bundle Recommendation
วิเคราะห์เทรนด์ที่เกิดขึ้นจาก Transactional Data และ Behavioral Data เพื่อวางแผนการจัด Bundles และ Promotion ในอนาคต
Business Value:
นอกจากจะเพิ่มยอดขายจากการที่เราเสนอสินค้าที่ตรงกับความต้องการของผู้บริโภคแล้วนั้น จะยังช่วยเพิ่มความพึ่งพอใจของลูกค้าและสร้าง Loyal Customer ได้เราได้อีกด้วย
ความเป็นไปได้
ทีม Digital Commerce จำเป็นจะต้องเริ่มทำสิ่งนี้โดยเร็วที่สุด เพราะไม่อย่างนั้นจะถูกคู่แข่งแซงหน้าเอาได้ - Sales and Revenue Operations
เพื่อเร่งการจัดการข้อมูล , การตรวจสอบ เปลี่ยนแปลง และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ , การออกแบบและการจัดการกับเทคโนโลยีตัวอย่าง รวมถึงการจัดการการเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ , กระบวนการขายแบบอัตโนมัติ และ สร้างตรรกะทางธุรกิจ
Business Value:
ประโยชน์หลักคือประสิทธิภาพการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น เนื่องจาก GenAI สามารถทำงานร่วมกันในการออกแบบกระบวนการใหม่ รวมถึงกระบวนการอัตโนมัติ และการกำกับดูแลข้อมูล ประสิทธิผลของการดำเนินงานจะส่งผลทางอ้อมต่อการรักษารายได้ของผู้ขาย การเติบโต และความภักดีของลูกค้า
ความเป็นไปได้
ผู้จำหน่ายเทคโนโลยีกำลังส่งเสริมความสามารถของ GenAI ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความสามารถในการสร้างกระบวนการทำงาน ระบบอัตโนมัติ และแอพพลิเคชั่นในสภาพ no-code&low-code(หมายถึงการพัฒนาซอฟแวร์โดยแทบไม่ต้องมีความรู้ด้วยการเขียนโปรแกรม) ข้อเสนอของ GenAi ช่วยให้หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการขายและผู้ดูแลระบบมีศักยภาพแบบที่ไม่เคยมีมาก่อนในการเพิ่มผลงานและลดเวลาที่ต้องใช้ โดยไม่ต้องเพิ่มทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับทีม - Profile and Audience Creation
GenAI (สำหรับ CDP) ช่วยให้สามารถสร้างกลุ่มเป้าหมาย โปรไฟล์ บุคลิก และแบ่งกลุ่มของลูกค้าเป้าหมายได้อย่างรวดเร็ว และปรับขนาดข้อมูลนับล้านที่องค์กรเก็บมา โดย CDP โต้ตอบในบทสนทนาที่เหมือนมนุษย์ เพื่อให้ผู้ใช้ข้อมูลนำไปใช้ได้มากที่สุด
Business Value:
ลดภาระสำหรับทีม GTM ในการแบ่งกลุ่มผู้ชมที่ได้รับการปรับปรุงแล้ว และเร่งกระบวนการนำไปสู่การนำกลยุทธ์ไปใช้ การวางแผน และการวัดผลเมื่อรวมกับการจัดสรรทักษะใหม่ จะช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาดเพื่อเพิ่มความคุ้มค่าสูงสุดในการได้ลูกค้ามา
ความเป็นไปได้
จากการสำรวจเทคโนโลยีการตลาดของ Gartner การทำให้ End-user วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าง่ายขึ้น คือผลประโยชน์หลักของ GenAI โดยผู้จำหน่ายระดับไฮเปอร์สเกล(Hyperscale) และผู้เชี่ยวชาญได้แสดงความสามารถนี้แล้ว การแบ่งกลุ่ม(segmentation) ได้แบบทันทีจะเข้ามาแทนที่แนวทางแบบเดิมๆ อย่างรวดเร็ว องค์กรที่มีกระบวนการและข้อมูลกระจัดกระจาย อาจประสบปัญหาในการรับมุมมองลูกค้าแบบบูรณาการและตระหนักถึงประโยชน์เหล่านี้ - Digital Adoption Operations
การสร้างเนื้อหาสำหรับแพลตฟอร์มที่นำระบบดิจิทัลมาใช้ ได้รับการพัฒนาในด้านต่างๆ เช่น ขอบเขตขนาด การจัดหาและสังเคราะห์ความรู้ การส่งมอบผลงานมัลติมีเดีย และทำกระบวนการของการเผยแพร่เป็นแบบอัตโนมัติ สำหรับทีมที่นำระบบดิจิทัลมาปรับใช้
Business Value:
องค์กรสามารถตัดสินใจและดำเนินการด้วยต้นทุนที่ลดลงและ ได้ผลตอบแทนจากการลงทุนมากขึ้น เนื่องจากความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงและกระบวนการผลิตที่มีประสิทธิภาพด้านการใช้ทรัพยากรมากขึ้น การมีส่วนร่วมและการนำมาปรับใช้ของผู้ใช้ข้อมูลที่มากขึ้น สามารถเพิ่มการบริโภคและความพึงพอใจของลูกค้าได้
ความเป็นไปได้
การสร้างคอนเทนต์และการจัดการความรู้นั้น แอปพลิเคชัน GenAI นั้นมีให้ใช้อย่างแพร่หลาย ถ้าหากว่ารวมเข้ากับแพลตฟอร์มที่มีการนำดิจิทัลมาใช้อย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งการรวม GenAI เข้ากับแอปพลิเคชันเพื่อเพิ่มฟังก์ชั่นที่ต้องการนั้นจำเป็นจะต้องได้รับความไว้วางใจในการจัดการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในระดับที่กว้างขึ้น การกำกับดูแลผลลัพธ์ที่ได้ โดยเฉพาะกับผู้ใช้ภายนอก จำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลโดยมนุษย์ ซึ่งต้องใช้ทรัพยากร การทำงานร่วมกัน และการฝึกอบรม
หากใครสนใจอยากติดตั้ง หรือพัฒนาระบบ CRM ไม่ว่าจะเป็นการนำ AI มาช่วยงานต่างๆ หรือจะปรับขั้นตอนการทำงานให้ดียิ่งขึ้น สามารถติดต่อ Predictive ได้เลย เรายินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย
How we can help
Fill out the form below to discuss your needs or learn more about our services
"*" indicates required fields