Как AI может помочь в борьбе с утечкой доходов

Верные признаки того, что организация, занимающаяся успешным обслуживанием клиентов, испытывает утечку доходов, включают незнание затрат на дополнительные и перекрестные продажи, отсутствие финансового представления каждого взаимодействия с клиентом, растущие показатели оттока и многое другое. Затраты на неправильные перекрестные и дополнительные продажи или, что еще хуже, отсутствие обязательств перед клиентом — все это в конечном итоге приводит к ощутимым финансовым потерям. Наличие данных в реальном времени, которые можно смоделировать с помощью ИИ и машинного обучения, сегодня помогает решить эти и другие проблемы успеха клиентов.

Незнание того, где находятся «слепые зоны» данных, затрудняет управление успехом клиентов (CSM). Слепые зоны возникают, когда успех клиентов разбивается на части, а ценная информация теряется. Любая инициатива CSM по обеспечению ценности для клиентов должна быть интегрирована в CRM (управление отношениями с клиентом), финансы, обслуживание клиентов и системы продаж через каналы. Это обязательное условие для увеличения доходов от услуг. Для платформ CSM необходим постоянный источник данных о клиентах и ​​финансовых данных в режиме реального времени, чтобы обеспечить полный обзор всех клиентов.

С целью решения проблем подобного рода создаются специализированные коммерческие платформы. Как пример — Salesforce и Einstein. Команды DevOps в партнерской экосистеме Salesforce полагаются на основные настраиваемые корпоративные микросервисы платформы Salesforce и микросервисы приложений Einstein для настройки своих конкретных решений для CSM, и управления доходами.

Вторая проблема, которая оказывает давление на успех клиентов — это тенденция компаний изначально (а иногда и только) фокусироваться на 10–20% лучших клиентов. Вместо этого цель должна состоять в том, чтобы сконцентрироваться на дополнительных и перекрестных продажах — это позволит увеличить доход с широкого спектра клиентов. В результате CSM должна иметь интегрированную платформу, которая учитывает, сколько стоит каждая перекрестная и дополнительная продажа, и их влияние на пожизненную ценность клиента (CLV).

Третья проблема заключается в том, чтобы обеспечить правильное самообслуживание CSM при масштабной персонализации. Многие компании определяют уровни сегментации клиентов по стоимости контракта, при этом клиенты ниже определенного значения получают доступ только к цифровому самообслуживанию. Сегодня сотни поставщиков ботов стремятся продать свои технологии компаниям для автоматизации цифрового самообслуживания. К сожалению, редко можно найти поставщика ботов, который может правильно провести контекстную аналитику и персонализацию. Ведущими поставщиками ботов на базе ИИ для CSM являются ChurnZero, Gainsight, Totango, Salesforce и некоторые другие.

Использование сильных сторон ИИ для создания и тонкой настройки интеллектуальных механизмов взаимодействия помогает сократить разрыв между успехом клиентов и доходами от услуг за счет улучшенной персонализации. Недавняя статья в Harvard Business Review дает представление о том, как ИИ может помочь сократить разрыв между улучшением обслуживания клиентов и увеличением доходов.

Авторы исследуют, как компании, создавшие интеллектуальные механизмы взаимодействия, увеличивают доход от услуг, добиваясь большего успеха клиентов. Они проанализировали усилия более 100 ведущих мировых компаний по персонализации, связанные с успехом клиентов и доходами. Их результаты показывают, что за последние пять лет доходы 100 ведущих компаний увеличились на 6–10 %, а чистый дополнительный доход, связанный с персонализацией, составляет от 40 до 100%.

Машинное обучение помогает обеспечить автоматизацию «последней мили» или дает рекомендации, как сделать следующий шаг в процессе, а также ускорить его. Метрики, обычно встречающиеся в решениях PSA (автоматизации профессиональных услуг), будут измерять правильность применения машинного обучения в бизнес-процессах таких услуг. Информационная панель FinancialForce с показателями управленческой команды может отражать влияние машинного обучения на время цикла процесса, эффективность успеха клиентов и их совокупное влияние на доход.

Сокращение разрыва между успехом клиентов и доходами от услуг требует интегрированной платформы CSM в сочетании с технологиями, отличающимися эффективностью и эмпатией. Добиваться успеха клиентов сложно, потому что требуется терпение для создания ценности жизненного цикла клиента, а не слишком авантюристский подход с дополнительными продажами, перекрестными продажами, рекламными предложениями и агрессивными ценами для увеличения доходов. Баланс эффективности и эмпатии с цифровым самообслуживанием снижает эксплуатационные расходы, но его необходимо постоянно поддерживать, чтобы обеспечить виртуальную среду с высокой степенью взаимодействия для всех клиентов.

Стратегии CSM должны в первую очередь сосредоточиться на сохранении годового регулярного дохода (ARR). Далее, цель состоит в том, чтобы упростить регистрацию клиентов и убедиться, что клиенты довольны и вернутся для получения дальнейших услуг именно в вашей компании. FinancialForce делает следующий шаг в этом направлении, предоставляя компаниям услуги с затратами на дополнительные и перекрестные продажи, что необходимо для создания успешного бизнес-кейса для любой программы успеха клиентов в будущем.