מדריך אסטרטגי לבינה מלאכותית: פרק 2 – הכינו את הטכנולוגיה

בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) כבר עוזרת לחברות לבנות קשרי לקוחות חזקים יותר ולשנות את האופן שבו עסקים פועלים. במדריך בן 3 פרקים זה, תכירו את הדרכים לחיזוק הבינה המלאכותית עם נתונים ממערכת ניהול קשרי הלקוחות שלכם, כדי להציע חוויות לקוח טובות יותר, לשפר את קבלת ההחלטות ולעבוד בצורה חכמה ומהירה יותר.

לפרק 1 – תכננו את הגישה שלכם

הגדירו את שימושי הבינה המלאכותית – כשהלקוח שלכם במרכז

לבינה מלאכותית יש פוטנציאל לשנות באופן משמעותי את כל הרבדים של העסק שלכם – ממכירות ועד שירות, משיווק ועד מסחר. באמצעותה תוכלו לחזות את התנהגות הלקוחות, להבין היטב את שביעות הרצון שלהם וליצור חוויות מותאמות אישית במידה רבה יותר.

כאשר משלבים אותם ישירות בזרימת העבודה שלכם, הרי שכלי בינה מלאכותית יוצרת או כאלו שמתמחים בחיזויים, יכולים לסייע לכם לקבל החלטות מושכלות שמבוססות על תובנות עסקיות. כך תוכלו ליצור תוכן בשפה טבעית. השימושים הללו יכולים להשפיע באופן מיידי, כמעט בכל מחלקה בארגון.

ביצוע ביקורת על הפעולות הנוכחיות בין המחלקות, יסייע לכם לזהות משימות ותהליכים שעשויים להפיק תועלת כתוצאה מאופטימיזציה של בינה מלאכותית חזויה וגנרטיבית. באמצעות איתור תחומים שבהם הבינה המלאכותית יכולה לספק תובנות שניתן לפעול על פיהן, לשפר את קבלת ההחלטות, לשפר את חוויית הלקוח או להפחית עלויות – תוכלו לגרום לכך שהטכנולוגיה "תיישר קו" עם היעדים העסקיים האסטרטגיים שלכם ובכך גם ליצור ערך ללקוח. בנוסף, תוכלו לשפר ללא הרף את המודלים ואת הביצועים, ולקבל החלטות מושכלות יותר.

חקרו כמה מהשימושים הנפוצים ביותר, לפי מחלקות
כאשר אתם מאמנים בינה מלאכותית יוצרת עם הדאטה ועם ה-CRM שלכם, תוכלו לשפר את חוויות הלקוחות ואת תהליך קבלת ההחלטות, תוך כדי שיפור היעילות בארגון. הנה כמה דוגמאות.

עזרו למחלקת המכירות לסגור עסקאות מהר יותר

– תעדוף הזדמנויות

– זיהוי הפעולות הטובות ביותר לקראת השלב הבא

– יצירת תקשורת אישית

ייעלו את מחלקת שירות הלקוחות

– יצירת תשובות רלוונטיות

– טיפול בפניות באמצעות צ'טבוטים ועוזרים וירטואליים

– עידוד יעילות וחסכוניות

צרו התאמה אישית של ההצעות השיווקיות

– זיהוי קהלי יעד

– ביצוע אופטימיזציה של הצעות למסע פרסום

– יצירת תוכן שיוצר תהודה

הגדילו את שיעורי ההמרה במסחר

– התאמה אישית של המלצות

– שיפור הפעולות לאחר הרכישה

– שיפור של יכולת זיהוי הונאות

ייעלו את עבודתם של צוותי ה-IT

– קבלת תובנות בכל הקשור לביצועים ותפעול

– קבלת החלטות מונעות-נתונים

– מינוף קודים שנוצרו באמצעות בינה מלאכותית

מקדו את הצוותים שלכם במשימות בעלות ערך גבוה

כשאתם בוחנים את השלבים הבאים בטרנספורמציה של הבינה המלאכותית שלכם, חשוב לערב את הצוותים שלכם, שלרבים מהם יש חששות הולכים וגוברים לגבי עתידם המקצועי.

עם זאת, בינה מלאכותית יכולה לעזור להם לייתר את "עבודת הפרך" הכרוכה במשימות שגרתיות יומיומיות – ולפנות עבורם זמן שבו יוכלו להיות יצירתיים יותר ולהתמקד בתחומים משפיעים בארגון. הגדלת משימות מורכבות מצד אחד, ואוטומציה של עבודה ידנית שגוזלת זמן עם AI גנרטיבי מצד שני, מספקות לאנשים את ההזדמנות לעבוד בצורה חכמה יותר.

הכינו את סביבת הנתונים שלכם
כל פרויקט בינה מלאכותית צריך להתחיל כפרויקט נתונים. הנתונים האלה לא יכולים להיות במחלקה נפרדת. ואם כן, אתם מסתכנים בתפוקות באיכות נמוכה יותר מהבינה המלאכותית היוצרת שלכם.

הצעד החשוב הראשון הוא חיבור, ארגון ואיחוד של הנתונים שלכם כך שתוכלו להבין את צרכי הלקוחות שלכם עם בינה מלאכותית יוצרת.

חברו את נתוני הלקוחות שלכם
שאלו את עצמכם את השאלות האלה, כדי לקבוע כיצד תוכלו לחבר נתונים ממקורות שונים.

אחסון: היכן הדאטה שלכם נמצאת כרגע? האם בעננים מרובים או במספר ארגונים?

תושבות נתונים: באיזה סוג של תושבות נתונים (Data residency) הארגון שלכם צריך לתמוך – כלומר, באילו מדינות ואילו דרישות רגולטוריות יש לקחת בחשבון?

מבנה נתונים: האם הנתונים מובנים, בדומה למלאי מוצרים או הזדמנויות למכירה, או שהם אינם מובנים, בדומה לקבצי PDF ותמלולי צ'אט?

זמן אמת לעומת עיבוד אצוות: אילו מקורות נתונים נזקקים לעדכון ולהזרמה בזמן אמת?

· נתוני עסקה: מידע הנובע מעסקאות של לקוחות ועסקים כגון תאריך, שעה, מקום ושמות. נתונים אלה דורשים עדכונים לאורך זמן וכוללים למשל סטטוס הזמנה, מקרי שירות לקוחות ועוד.

· נתוני מעורבות: נתונים המתעדים רגע בזמן, כגון ביקורים בדף אינטרנט, אינטראקציות עם התקן מסוים או נתונים כלכליים וסביבתיים. חשוב שנתונים אלה יגיעו בזמן אמת, כדי שתוכלו ליצור אינטראקציות חדשות והתאמה אישית.

פלטפורמת ניהול נתונים מאפשרת לכם לשלב כמויות גדולות של דאטה מכל מקור, ליצור סטנדרטיזציה של פורמטים ולהבטיח את העקביות והשלמות. אל תצפו שכל הנתונים שלכם יימצאו במקום אחד, ולכן תצטרכו ליצור מנגנוני שיתוף, כגון אגמי נתונים או מחסני נתונים, כדי לאפשר למחלקות שונות לגשת לנתונים ולהשתמש בהם. יש לשלב את נושא משילות הנתונים (Governance), כולל בקרות גישה, פרטיות הנתונים ואמצעי אבטחה להגנה על מידע רגיש.

למפות את המודל של נתוני הלקוח שלכם
ברגע שהנתונים שלכם מחוברים, השלב הבא הוא ארגון ואיחוד הנתונים האלה ביחס למודל נתוני הלקוחות שלכם. חיוני שתהיה לכם מערכת לניהול קשרי לקוחות, כדי לקבל תצוגה מלאה של 360 מעלות של נתוני הלקוחות.

אם הצוותים שלכם עדיין לא פועלים ביחד במערכת ניהול קשרי לקוחות, לא תוכלו לקבל את התמונה המלאה שדרושה לכם כדי לקבל תוצאות שימושיות מאותם מודלים.

כאשר אתם מאחדים נתונים מכל רחבי החברה שלכם ומשלבים בינה מלאכותית יוצרת, מערכת ניהול קשרי הלקוחות שלכם תהפוך למרכז ליצירת פרופילי לקוחות מאוחדים שכל הצוותים שלכם יכולים לגשת אליהם.

סמנו V: הצ'ק-ליסט הטכנולוגי שלכם

 · הגדירו והתאימו את מדדי הנתונים ברחבי החברה, את העקרונות לאספקת ערך ללקוח ואת השימושים והמקרים שבהם תרצו לשלב בינה מלאכותית.

· חברו את סביבת הנתונים שלכם כדי לשפר את קבלת ההחלטות בזמן אמת ואת חוויית הלקוח עם פרופילי לקוחות ומקור אחד של אמת.

· מצאו דרכים לספק יותר ערך ללקוח באמצעות התאמה אישית.

· מצאו דרכים להגביר את הפרודוקטיביות באמצעות אוטומציה של העבודה הידנית מצד אחד, והגדלת משימות מורכבות מצד שני.

· העצימו את הצוותים שלכם והסמיכו אותם לשלב בינה מלאכותית בתהליכים ובמוצרים שלהם, באמצעות קווים מנחים ברורים.

לפרק הבא – פרק 3: הכינו אנשי הצוות 

לפרק הקודם – פרק 1: תכננו את הגישה שלכם