I sistemi di customer relationship management (CRM), come Salesforce, Oracle e SAP, integrano informazioni provenienti da diverse fonti di comunicazione aziendale (sito web, email, social media, eccetera).
Quando gestiti efficacemente, i dati raccolti dai vari touchpoint diventano un asset strategico: possono essere utilizzati per formulare nuove strategie omnichannel, personalizzare le attività di marketing e affinare le offerte di prodotti e servizi (Ledro et al., 2022).
Il valore strategico dei dati per le aziende
Con l’intelligenza artificiale (IA) tutto questo può essere potenziato in maniera scalabile, riducendo i costi e incrementando la retention dei clienti (Wang, 2023).
Per questo da parte delle aziende c’è un notevole interesse negli AI-based CRM: sul piano tecnico per le capacità di analisi predittive e machine learning nell’elaborazione dei database; ma soprattutto per le importanti possibilità a livello strategico (Ledro et al., 2022).
Inoltre, questi cambiamenti nelle pratiche possono tradursi anche in cambiamenti organizzativi che, al pari della trasformazione tecnologica, richiedono attenzione e analisi (Monod et al., 2023).
Vantaggi e benefici strategici dei CRM AI-based
L’obiettivo della raccolta e gestione dei dati è comprendere al meglio i propri clienti, essere in grado di rispondere alle loro esigenze, costruire relazioni a lungo termine e garantire una migliore customer experience (CX) personalizzata e pertinente, favorendo l’acquisizione, la fidelizzazione e la retention dei clienti: identificando in modo efficace possibili clienti; agevola strategie di upselling e cross-selling fatte su misura.
Sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale, vengono creati modelli decisionali e trend predittivi basati sui dati vanno a migliorare e ottimizzane il processo decisionale. Alcune operazioni vengono rese più efficaci e altre totalmente automatizzare: per esempio il lead scoring, un metodo di classificazione delle lead in base alla probabilità che si traducano effettivamente in clienti, o il next best action che consente di personalizzare le interazioni con i clienti in base alle loro preferenze, ai loro comportamenti e ai dati storici.
Altre funzionalità emergenti sono i social CRM (SCRM) che consentono raccolta e analisi delle interazioni sui social media e l’integrazione con i dati raccolti su diversi dispositivi abilitati all’IoT: si parla di CRM totali che in futuro riusciranno a ricostruire l’esperienza utente a 360 gradi (Ledro et al., 2022).
Le sfide nell’implementazione di AI-based CRM
Integrare le applicazioni di intelligenza artificiale (IA) all’interno dei sistemi CRM è una prospettiva promettente per le imprese che ambiscono a ottimizzare l’engagement con i propri clienti.
Quali sono le sfide che le aziende devono affrontare nell’adozione di AI-based CRM?
Il punto di partenza per sfruttarne appieno il potenziale è rispettare requisiti tecnici fondamentali: adeguate configurazione e mappatura dei dati, corretta integrazione con piattaforme e sistemi CRM già in uso, sincronizzazione e aggiornamenti in tempo reale, rispetto delle normative più recenti in termini di data protection. Una volta acquisita e consolidata l’infrastruttura, è necessario allineamento e cooperazione tra i vari team che dovranno servirsi di insights data driven strategicamente.
Il potenziale dell’IA nel campo del customer celationship management (CRM) è notevole, poiché può migliorare gran parte dei processi di flusso di lavoro e gestire dati su vasta scala.
L’introduzione di automazioni per mansioni di bassa responsabilità ha portato a una ristrutturazione di molte figure professionali e a una ridefinizione dei loro compiti lavorativi. Più che una perdita di posti di lavoro, viene trasformato il modo in cui viene svolto: in molti hanno effettuato passaggi a ruoli più valorizzati, strategici e funzionali. La riconfigurazione di posizioni di livello inferiore, tipicamente operative, è il vero cambiamento (Monod et al., 2023)..
Nonostante il miglioramento delle pratiche lavorative che può apportare, l’implementazione di sistemi basati su intelligenza artificiale possono essere visti con timore.
Affrontare la resistenza la cambiamento
Fiducia e accettazione da parte dei dipendenti sono alla base dell’adozione di qualsiasi tecnologia in azienda. In alcuni casi può manifestarsi una vera e propria resistenza al cambiamento espressa in maniera consapevole o meno. La resistenza al cambiamento è un meccanismo psicologico che spinge le persone a rimanere nella zona di comfort, all’evitamento, allo sfuggire a nuove idee e sottrarsi a nuovi processi o situazioni. Questa resistenza può derivare da timori legati a un senso di incertezza, da abitudini radicate, dal non comprendere i motivi e il valore del cambiamento, dalla paura di ripercussioni negative personali o professionali. Questa propensione a opporsi al cambiamento è molto frequente nelle human–robot interaction, ovvero quando le persone si rapportano a nuove tecnologie (Ledro et al., 2023).
Come fare per superare questa resistenza al cambiamento? Sempre secondo Ledro e colleghi (2023) bisogna partire dal coinvolgere attivamente i team e dal comunicare in modo chiaro e trasparente o reali benefici e obiettivi del cambiamento proposto. La trasparenza nella comunicazione consolida la fiducia e l’adozione delle soluzioni che fanno uso di questa tecnologia.
Nelle strategie Crm adottate dai manager ci deve essere l’obiettivo di coltivare una cultura aziendale che promuova cambiamenti organizzativi sostanziali e incoraggi formazione e supporto. I vantaggi dell’integrazione dell’IA vanno comunicati attivamente attraverso programmi informativi mirati che aumentino le competenze dei dipendenti (Ledro et al., 2023).
Conclusioni
Gli AI-based CRM rappresentano degli strumenti innovativi: riduzione dei costi e gestione dei clienti più accurata, personalizzata, rapida (Wang, 2023). Perché siano sfruttati al meglio è fondamentale che tutti partecipino all’innovazione e che tutti la vedano come un arricchimento e non come una minaccia.
La sfida più grande è gestire con successo il cambiamento delle persone, più che della tecnologia.
Bibliografia
Ledro, C., Nosella, A., & Dalla Pozza, I. (2023). Integration of AI in CRM: Challenges and guidelines. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(4), 100151.
Ledro, C., Nosella, A., & Vinelli, A. (2022). Artificial intelligence in customer relationship management: literature review and future research directions. Journal of Business & Industrial Marketing, 37(13), 48-63.
Monod, E., Lissillour, R., Köster, A., & Jiayin, Q. (2023). Does AI control or support? Power shifts after AI system implementation in customer relationship management. Journal of Decision Systems, 32(3), 542-565.
Wang, J. F. (2023). The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Customer Relationship Management: A Qualitative Study. International Journal of Management and Accounting 5(5), 74-88.
