CRM, ou Gestão de Relacionamento com o Cliente, é um sistema projetado para gerenciar relacionamentos com clientes. Consiste em três componentes principais:
Combinados com novas capacidades analíticas, os sistemas de CRM permitem comunicação personalizada, suporte ao cliente por meio de chatbots e automação de processos, levando a relacionamentos e experiências de cliente aprimorados.
Os principais provedores de sistemas de CRM integram soluções de IA que transformam completamente a forma como os departamentos de marketing, vendas e atendimento ao cliente trabalham. As maneiras como as ferramentas de IA funcionam na gestão de relacionamento com o cliente variam amplamente, então vamos dar uma olhada mais de perto em três delas que aproveitam de forma mais interessante as capacidades da inteligência artificial.
HubSpot CRM é uma ferramenta de IA tudo-em-um para gerenciar relacionamentos com clientes. Utiliza IA para melhorar marketing, vendas e atendimento ao cliente, encontrando informações rapidamente e fornecendo suporte abrangente para redação de conteúdo.
Também oferece ferramentas para automatizar a criação de sites e newsletters, razão pela qual os usuários do HubSpot apreciam a conveniência, velocidade e atratividade do conteúdo gerado.
As principais capacidades do HubSpot CRM relacionadas à IA incluem um gerador de sites que cria automaticamente páginas com base em instruções simples e um Redator de Conteúdo de IA que gera conteúdo usando IA, economizando tempo.
Empresas como Trello, Slack e InVision usam o HubSpot CRM. Seu principal benefício é a economia de tempo por meio da automação de tarefas rotineiras.
Fonte: Hubspot (https://www.hubspot.com/)
Salesforce Einstein é baseado em análises de dados avançadas, insights impulsionados por IA, recomendações de vendas, previsões de resultados e outras funcionalidades que aproveitam a inteligência artificial.
As principais capacidades do Salesforce Einstein incluem:
Empresas como Uber Eats, Gucci e Accenture usam o Salesforce Einstein. Essa solução permite que elas resolvam rapidamente problemas dos clientes e trabalhem de forma mais eficiente.
Intercom Fin é um chatbot baseado em modelos de linguagem da OpenAI que entende consultas de clientes e fornece respostas com base em conteúdo de suporte técnico. Intercom Fin, como uma ferramenta de IA na gestão de relacionamento com o cliente, permite:
Intercom Fin ajudou empresas como MailerLite a aumentar a porcentagem de consultas resolvidas automaticamente de 18% para 29% em uma semana.
Fonte: Intercom (https://www.intercom.com/fin)
Os sistemas de CRM coletam dados sobre clientes e seus comportamentos. Com a IA na gestão de relacionamento com o cliente, os dados são analisados automaticamente para fornecer comunicação personalizada. Isso inclui:
Um exemplo de uma empresa que utiliza capacidades de personalização em CRM é a IKEA. De acordo com um relatório da Capgemini, o gigante sueco emprega modelos de IA avançados para personalizar newsletters. O sistema analisa dados dos clientes para adaptar conteúdo e ofertas às suas necessidades e interesses.
Experiências personalizadas constroem confiança e aumentam a satisfação do cliente. Segundo a McKinsey, até 78% dos clientes afirmam que comprariam produtos novamente de marcas que oferecem experiências personalizadas. Além disso, um estudo da Twilio de 2022 (Relatório de Estado da Personalização) indica que 62% dos clientes mudariam de fornecedores de bens ou serviços se o conteúdo não fosse personalizado.
A segmentação de clientes e o direcionamento preciso são as bases do marketing moderno. A inteligência artificial possibilita avanços significativos nessa área por meio de recursos como:
Por exemplo, a Allegro, a maior plataforma de e-commerce na Polônia, utiliza modelos de IA avançados para segmentar clientes. De acordo com o Interaktywnie.com, graças a algoritmos de aprendizado de máquina, a Allegro é capaz de determinar as preferências de compra dos clientes com até 90% de precisão e direcioná-los com ofertas personalizadas.
A análise de sentimentos envolve avaliar automaticamente a atitude de um falante ou autor de texto. Modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) classificam opiniões como positivas, negativas ou neutras. Habilitada pela IA, a análise de sentimentos permite:
Avaliar a satisfação do cliente durante as conversas—determinando se os clientes estão satisfeitos e avaliando a qualidade do serviço.
A análise de sentimentos é uma poderosa ferramenta de IA na gestão de relacionamento com o cliente, ajudando a construir relações positivas com os clientes. Gigantes globais como Amazon e Netflix também empregam soluções semelhantes.
Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Chatbots, como o Intercom Fin, que apoiam o atendimento ao cliente, estão se tornando lentamente um padrão. Implementá-los traz muitos benefícios, por exemplo:
Empresas que investem em chatbots alcançam benefícios tangíveis – de acordo com o relatório da Juniper Research, é possível reduzir os custos de atendimento ao cliente em até 90%. Além disso, estudos indicam que a implementação de um chatbot pode reduzir o número de consultas direcionadas ao atendimento ao cliente em até 40%. Isso se traduz em economias significativas para a empresa.
A revolução tecnológica impulsionada pela inteligência artificial e pelo processamento de big data está mudando a forma como abordamos a construção de relacionamentos com clientes. Os sistemas modernos de CRM não apenas automatizam tarefas, mas também ajudam a entender melhor as necessidades dos clientes. Isso permite ofertas e comunicações personalizadas, levando a relacionamentos mais duradouros e experiências satisfatórias para os clientes, contribuindo, em última análise, para o sucesso dos negócios.
Novas tecnologias estão aqui, e seu impacto é mensurável. Estimativas sugerem um aumento potencial de 25% nas vendas por meio de abordagens personalizadas (McKinsey). Utilizar essas capacidades é essencial hoje para obter uma vantagem competitiva em um mundo rico em dados e tecnologicamente ilimitado.
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Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando os outros a cooperar efetivamente enquanto codificam.
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