データ + AI + CRM が連携するしくみを学習する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- 主要なデータ + AI + CRM の用語を説明する。
- 効果的な データ + AI + CRM 戦略の要素を認識する。
Trailcast
このモジュールの音声録音をお聞きになりたい場合は、下記のプレーヤーを使用してください。この録音を聞き終わったら、必ず各単元に戻り、リソースを確認して関連付けられている評価を完了してください。
データ + AI + CRM の組み合わせによるビジネスの加速
組織にあるデータを活用することで、より良いカスタマーエクスペリエンスを作り出したり、より迅速に意思決定を行ったり、仕事の効率を高めたりできるとしたらどうなるでしょうか? データ + AI + CRM のパワーを活用してそれらを実現する方法を学習しましょう。
この夢を実現するための原動力となるのは、カスタマーリレーション管理 (CRM) です。CRM は、顧客の記録を 1 か所に集めて、すべての部署が単一の情報源として活用できるようにすることで、企業が現在の顧客関係や潜在的な顧客関係を管理しやすくするためのテクノロジーです。
ただし、CRM 情報は全体の一部に過ぎません。ほとんどの企業では、さまざまなシステムに重要なデータが保存されており、それらをすべて組み合わせることで、組織にとって重要な評価指標の完全なビューができあがります。人工知能 (AI) を駆使することで、すべてのデータを統合して、スマートな予測や新しいコンテンツの作成に役立てることができます。
AI、特に生成 AI は、企業にとって究極のクリエイティブな相棒となり得るのです。たとえば、AI は実行すべき事前アクションを予想してくれます。また、テキスト、画像、音楽、コンピューターのコードまでも作成してくれます。AI が他のビジネスシステムにもアクセスできるようにすることで、まるで革新的なアイデアを次々と考えつく創意あふれる天才新人がチームに加わったかのような効果が得られます。また、自然な会話でチームや顧客を補佐する完全自律型のエージェントを使用すれば、しなければならない仕事が増えることや、容量が拡大し続けるためにコストが膨らむことなく、処理能力を伸ばすことができます。
データ + AI + CRM は一体となって魔法を起こすのです。それぞれの要素は単独でも役に立ちますが、これらが連携することで、より良いカスタマーエクスペリエンスを生み出し、より適切で迅速なビジネス上の意思決定を行い、全体的な効率を向上させることができます。
データ + AI + CRM がビジネスを強化するしくみ
AI は、CRM のデータなど、あらゆるデータを使用してスマートな予測を行ってタスクを自動化できるため、顧客をよく理解して顧客の行動やニーズを予測できるようになります。生成 AI を利用すれば、これらのインサイトに基づいてカスタムコミュニケーションを作り出すこともできます。
他方、AI アシスタントは、データを基にチームのニーズに合わせて定義する設定可能なヘルプを使用して、作業を効率的に管理するうえで役立ちます。実際にはどのように動作するのでしょうか? 以下に、データ ＋ AI + CRM の活用例をいくつか示します。
ビジネス分野 |
データ + AI + CRM ができること |
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セールス
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営業担当は、高度にパーソナライズされたメールを 1 クリックで顧客に送信できます。これにより、見込み調査が合理化されるだけでなく、営業担当の貴重な時間を節約できます。メールは、CRM に保存されている顧客データのコンテキストに準じて作成されるため、それぞれの顧客の履歴や好みに応じた内容になります。エージェントはさらに、チャットを介してインバウンドリードにエンゲージできるようにして、担当者と潜在顧客の円滑なエクスペリエンスを実現します。 |
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カスタマーサービス
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サービスチームは、関連するリアルタイムのデータソースに基づいてパーソナライズされた応答を自動生成できるため、顧客の問題をより迅速に解決できます。顧客とのやり取りの後は、ケースデータと顧客履歴に基づいて、サービスケースと顧客エンゲージメントの要約を作成できます。これにより、すべての関連情報が確実に記録され、後で簡単に参照できるようになります。 AI エージェントを使用すると、常に顧客のレコードのコンテキストに応じた 24 時間体制のサポートを実施できます。つまり、チームは特に注意を要するタスクに集中でき、顧客に対応する必要があるときはすぐにチャットでやり取りできます。 |
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マーケティング
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過去の購入履歴や閲覧履歴など CRM の e コマースデータを AI で分析して、顧客の興味に基づいたカスタムランディングページを生成できます。 支援エージェントはまた、チームが自然言語のプロンプトを使用してデータを活用したり、マーケティングコンテンツを生成したりできるようにして、インサイトをすばやく特定し、効率的にオーディエンスにエンゲージできるようにします。 |
コマース |
CRM のデータや過去の販売記録、さらにはソーシャルメディアから取得したエンゲージメント評価指標を AI で分析して、次のシーズンに需要が高まる商品を予測できます。人気が高い商品の在庫を確保できるだけでなく、Web サイトに掲載する注目商品を決めるのにも役立ちます。 エージェントは CRM データに基づくインサイトを利用して、サイトエクスペリエンスを匿名で管理し、簡単にビジネスを最適化し続けることができます。 |
IT |
開発者は、AI 駆動のコード生成によって、定型コードの作成や、よく使用されるアルゴリズムの実装などの反復作業を自動化できます。これにより、プロジェクトのタイムラインを短縮し、一貫したコーディング標準を保証して、人的ミスの可能性を最小限に抑えることができます。 ローコードのソリューションで複雑な問題に取り組める AI エージェントを使用して、ソフトウェア開発、アクション中心のアプリケーションの構成、ビジネス全体のシームレスな IT エクスペリエンスをサポートすることもできます。 |
この AI テクノロジーを人間参加型で活用すれば企業にも顧客にも大きなメリットをもたらすことは容易に想像できます。
信頼できる生成 AI 戦略の実装
このようなパワーを簡単に利用できることはエキサイティングであり、当然のことながら、多くの企業が AI がもたらす可能性の活用を急いでいます。ですが、顧客との信頼を築くためには、このテクノロジーを責任を持って導入してデータの安全を保つ計画を立てる必要があります。
データ ＋ AI ＋ CRM を導入する準備ができたら、実際に開始する前に以下の点を十分に考慮してください。
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信頼を築く: 信頼は成功する AI 戦略の基盤となります。AI 使用の倫理ガイドラインを組織で定めて、AI 運用における透明性の文化を促進しましょう。エキスパートによるリスクレビューを実施して、適切なツールを活用してバイアスを検出します。Einstein Trust Layer など、安全性の最大化を目的に設計されたフレームワークを検討します。
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テクノロジーを準備する: データの評価指標と原則に基づいて組織を調整します。自動化と拡張によって生産性を高める方法を見極めます。組織が単一の情報源を中心として統合されていることを確認します。AI エージェントの自律型サポートでチームを拡張する機会を模索します。
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従業員に力を与える: チームで必要なスキルセットを見極めて、継続的な学習と適応の文化を醸成します。AI のパワーを効果的に引き出すために適切なツールをチームに付与しましょう。次の時代のデジタルトランスフォーメーションで人間と連携するエージェントを作成してカスタマイズします。
これらの原則を念頭に置いて AI 戦略を策定すれば、データ ＋ AI ＋ CRM の強力なパワーを効果的かつ安全に活用しつつ、顧客やチームとの信頼関係を構築して維持することができます。
もちろん、これらの考慮点はほんの一部に過ぎません。自動化されたエージェントが変容する労働力に加わっても、AI は進化を続け、イノベーターらは常に最新の AI を適用する新しい方法を見つけ出して成功を促進します。それぞれの考慮点が異なる学習ジャーニーへとつながりますが、上記の概要は、AI をビジネスに導入するための戦略を策定するために役立つはずです。AI の導入を開始するのに役立つリソースへのリンクを挙げておきます。
リソース
- ブログ: Generative AI Glossary for Business Leaders (ビジネスリーダーのための生成 AI 用語集)
- ブログ: Data Glossary for Business Leaders (ビジネスリーダーのためのデータ用語集)
- Trailhead: 人工知能入門
- Tableau: Data Literacy (データリテラシー)
- Trailhead: データの倫理的な使用のベストプラクティス: クイックルック
- Smart Money: AI and Machine Learning Are Changing Business Forever (AI と機械学習によってビジネスは永久に変容する)