Ai-drive-customer-success

พลังของ AI ที่ผู้บริหารต้องรู้ เพื่อทำ Customer Success ให้สำเร็จ

เคยสงสัยไหมคะว่า

  • ลูกค้ากำลังมองหาสินค้าแบบไหนอยู่ 
  • ลูกค้ากลุ่มไหนที่มีแนวโน้มเป็นลูกค้าของเราในอนาคต
  • ลูกค้าของเรามีความต้องการอะไรบ้าง 
  • ลูกค้าติดปัญหาในการใช้สินค้า / บริการตรงไหนบ้างไหม
  • ลูกค้าคนไหนที่มีแนวโน้มเปลี่ยนไปไปใช้แบรนด์อื่นบ้าง 

การจะตอบคำถามเบื้องต้นก็พบเจอปัญหาต่างๆ มากมาย เช่นใช้เวลานาน และถึงแม้จะประมวลผลข้อมูลเสร็จสิ้น ข้อมูลเหล่านั้นก็ล้าสมัย ไม่ทันเหตุการณ์ไปซะแล้ว 

AI จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในกระบวนการของ Customer Success  มากขึ้น ตั้งแต่เรื่องการหาลูกค้าใหม่ (Acquisition) ไปจนถึงการรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้า (Retention) 

โดย Gartner ได้วิเคราะห์ว่าภายในปี 2025 AI จะถูกนำมาใช้ในหลากหลายมิติมากขึ้น ทั้งในเรื่องของความสัมพันธ์กับลูกค้า พาร์ทเนอร์​ รวมถึงพนักงาน เพื่อที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน และเพิ่มรายได้ใหม่ๆ ให้กับองค์กร 

วันนี้ทาง Predictive จึงขอพาทุกท่านไปทำความเข้าใจพลังของ AI มากยิ่งขึ้น ไปเริ่มกันเลยค่ะ 

ทำความรู้จัก AI กันก่อน

Gartner ได้ให้นิยามของ AI ไว้ดังนี้ค่ะ 

Gartner’s definition states that “artificial Intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and to take actions.” 

พูดง่าย ๆ ก็คือ การนำข้อมูลมหาศาลมากมายมาวิเคราะห์ผ่านเทคนิคมากมาย เช่น Machine Learning เพื่อตีความเหตุการณ์ต่างๆ สามารถตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง และ Take Action ได้ทันที 

ซึ่งผลลัพธ์ที่ออกมาได้ก็มีความถูกต้อง รวดเร็ว แม่นยำ และลดเวลาการทำงานที่ซับซ้อนออกไปได้มาก 

แต่ก่อนที่จะทำอย่างนั้นได้ ข้อมูลต้องมีการวางโครงสร้างที่ดี ทั้งข้อมูล Online และ Offline เพื่อให้ข้อมูลมีความเชื่อมโยงเป็นหนึ่งเดียวกัน และมีกระบวนการอีกมากมาย แต่วันนี้จะขอโฟกัสไปที่ Use case ของการนำ AI ไปใช้ประโยชน์ในเชิง Customer Success ก่อนค่ะ 

AI ช่วยอะไรเราได้บ้างนะ ?​

สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า พาร์ทเนอร์ และพนักงาน 

ตัวอย่างการนำ AI ไปใช้ในการกระบวนการ Customer Success

จากภาพข้างต้น จะเห็น Customer Journey ของลูกค้า ตั้งแต่การมองหาสินค้าใหม่ๆ — ซื้อสินค้า — จนถึงการกลับมาซื้อสินค้าซ้ำ ซึ่งจะเห็นได้ชัดว่ามีโอกาสที่ลูกค้าจะเปลี่ยนใจไปซื้อสินค้าใหม่ๆ ตลอดเวลา (Abandon) เราจึงต้องนำ AI เข้ามาใช้ในทุกๆ Touchpoint ช่น 

  • ประมวลผลสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น Pageviews , การคลิกเข้าดูสินค้า เพื่อวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้ารายบุคคล
  • นำเสนอสินค้า / บริการ ที่ต่างกันตามความต้องการของลูกค้า 
  • สามารถระบุปัญหาที่เกิดขึ้น และแก้ไขอย่างรวดเร็ว 
  • ระบุกลุ่มลูกค้าที่มีโอกาสเลิกใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ เพื่อนำเสนอโปรโมชันดึงให้ลูกค้ากลับมาอีกครั้ง

ซึ่งทำให้ลูกค้ามีความพึงพอใจมากยิ่งขึ้น มีโอกาสเพิ่มยอดขาย และลดจำนวนลูกค้าที่ย้ายแบรนด์จากคุณไปได้

บริษัทระดับโลกอย่าง Salesforce และ Soho ก็ไม่พลาดที่จะนำ AI ไปใช้งานโดยเชื่อมต่อระบบเพื่อดึงข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อทำ Predictive analysis และยังมีการทำ Conversation Ai assistant หรือก็คือการทำ AI มาวิเคราะห์​การสนทนา ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบ โทนเสียง ภาษา เพื่อทำให้ทีมทำงานเข้าใจลูกค้า และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าได้ 

AI วิเคราะห์สินค้า / ผลิตภัณฑ์ (Product Analytics) 

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ได้นำ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการวัดผลประสบการณ์การใช้งาน web , mobile application เพื่อวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพของแต่ละช่องทางให้ดีขึ้น 

ตัวอย่าง การวิเคราะห์การใช้งานสินค้า (Product Analytics)

  • วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานสินค้า (Use behavior analysis) 
  • รูปแบบการใช้งาน (App Usage) 
  • ฟีดแบ็คการใช้งาน (Usage Adoption) 
  • การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นกลุ่มๆ ตามพฤติกรรม / ความสนใจ / อุปกรณ์ / เพศ / อายุ ที่แตกต่างกัน เพื่อตอบสนองลูกค้าแต่ละกลุ่มด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน (Segmentation / Co-hort Analysis) 

ตัวอย่าง การวิเคราะห์ประสบการณ์ดิจิทัลของผู้ใช้งาน (Digital experience Analytics) 

  • หาตำแหน่งที่มีคนสนใจมาก และสนใจน้อย (Heatmaps)
  • จุดที่ผู้ใช้งานมักประสบปัญหา (Struggle Detection)  
การทำ Customer Analytics เพื่อเข้าใจความต้องการของลูกค้า และสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้น
การทำ Customer Analytics เพื่อเข้าใจความต้องการของลูกค้า และสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้น

วิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้า เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามความต้องการที่แตกต่างกัน และสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า 

AI สำหรับ Customer engagement และ Advocacy 

ปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจระดับความสัมพันธ์ของเรากับลูกค้าได้ก็คือ ปฎิสัมพันธ์ของลูกค้าที่มีต่อองค์กร 

บางองค์กรจะมีการทำ Quarterly Business reviews (QBRs) ทุกไตรมาศอยู่แล้ว ซึ่งเราสามารถเอาข้อมูลตรงนี้ไปวิเคราะห์เพื่อหาระดับความสัมพันธ์ได้ เช่น จำนวนครั้งที่ลูกค้ามาทำ QBRs , ลูกค้าส่งตัวแทนท่านไหนมาทำ QBRs เพราะยิ่งลูกค้าส่งตำแหน่งสูงมา นั่นแปลว่าลูกค้าให้ความสำคัญกับเรา

โดยในปี 2025 เราไม่จำเป็นต้องมานั่งเจาะลึกข้อมูลข้อมูล QBRs ของแต่ละองค์กรเอง เพราะ AI จะสามารถเข้ามาทำในส่วนนี้ให้ ยิ่งไปกว่านั้น AI ยังสามารถเข้าไปดึงข้อมูลคอมเมนท์ของลูกค้าตาม Social Media ต่างๆ มาวิเคราะห์ร่วมกันได้อีกด้วยค่ะ เรียกว่าได้ข้อมูลที่หลากหลาย ครบเครื่อง และไม่ต้องเสียเวลาทำเองเลย 

องค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับการใช้ AI มาเพื่อเพื่อประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร ลดเวลาทำงานที่ซ้ำซ้อน รวมถึงสร้างความสัมพันธ์ที่มีต่อลูกกค้าให้ดียิ่งขึ้น 

หากองค์กรของคุณสนใจพัฒนา Customer Success สามารถติดต่อได้ที่ Predictive ค่ะ 

อยากให้เราเขียนบทความในเรื่องไหน สามารถคอมเมนท์ไว้ได้เลยนะคะไว้พบกันใหม่ในบทความต่อๆ ไปค่ะ 🙂 

อ้างอิง : Tech Providers 2025: AI Will Drive Customer Success Programs for Tech CEOs จาก Gartner