Öka dina affärsresultat med AI-drivet beslutsfattande. Utnyttja AI för att fatta komplexa beslut, automatisera intern verksamhet och uppnå effektiva och konsekventa resultat. Upptäck 9 sätt AI kan driva bättre beslutsfattande i företag.
För alla företag är det avgörande för framgång att fatta rätt beslut – stort som smått. Men med det snabbt föränderliga sammanhang där affärsbeslut sker idag behöver de flesta företag hjälp att hänga med. Enligt en Gartner-undersökning, 65 % av besluten är mer komplexa nu än för tre år sedan.
I dagens affärer, särskilt digitala affärer, kan utnyttjande av artificiell intelligens (AI) för att öka beslutsintelligens bidra till bättre affärsresultat och påskynda beslutsfattandet.
Några nyckelområden där AI kan påverka för mer effektiva och konsekventa resultat är beslutsförstärkning, beslutsstöd och beslutsautomatisering. Dessutom kan många interna operationer, såsom schemaläggning och uppföljningar, också hanteras av AI-system med lite mänsklig inblandning.
Nio sätt AI driver bättre beslutsfattande i företag
1. Ökar CRM-effektiviteten
Customer Relationship Management, eller CRM, är callcenterprogramvara som hjälper företag att hantera interaktioner och relationer med befintliga och potentiella kunder. Forskning visar att säljare lägger upp till 17 % av sin tid på att manuellt mata in data, vilket motsvarar nästan en arbetsdag varje vecka!
Genom att använda ett CRM kan relevant data matas in i systemet för att eliminera besväret med manuell datainmatning, vilket effektivt sparar tid. Dessutom kan AI ge riktade rekommendationer för ditt säljteam baserat på data som matas in i ditt CRM.
Dessutom stödjer AI ditt säljteams förmåga att sortera genom olika kunddatabaser och prognostisera hela kundcykeln, oavsett deras kontaktkanal, såsom e-post, chatbots, etc.
Medan människor är benägna att bli trötta på beslut, är AI-drivna algoritmer konstruerade för att bearbeta stora mängder data inom några minuter för att ge relevanta insikter. Ännu bättre, de gör det utan risk för utmattning eller utbrändhet!
2. Hjälp med kundsupport för nästa bästa åtgärder
Med AIs ökande roll i affärsverksamheten växer också dess användning i kundupplevelse (CX) parallellt. En Talkdesk-rapport tyder på att 85 % av CX-proffs inser vikten av AI och automatisering, inklusive riskerna med att inte utnyttja sin potential.
En av de kritiska rollerna för supportteam är att leverera effektiv kundsupport på kortast möjliga tid. Men om relevant data är spridd över flera lagringssystem, blir det en stor utmaning att använda rätt information vid rätt tidpunkt. Här kan AI-drivna kognitiva beslutsträd komma till undsättning.
Beslutsträd är trädliknande stödverktyg som presenterar en tydlig väg till ett beslut som ett flödesschema. De använder ett steg-för-steg-styrt arbetsflödessystem för att ge dina supportagenter den näst bästa åtgärden beroende på kundens input.
Kognitiva interaktiva beslutsträdsmjukvara stärker effektivt kundtjänstagenter. Det minskar deras tid att sålla igenom överväldigande information genom att göra kontextuell kunskap lätt tillgänglig för agenterna. På så sätt kan supportagenter leverera snabbare och mer exakta lösningar till kunder, vilket förbättrar agenten och kundupplevelsen.
3. Strategiskt beslutsfattande inom marknadsföring
I dagens dynamiska marknadsutrymme är beslutsfattandet mer komplext än någonsin. Att förstå din kunds behov och smärtpunkter är utmanande; att anpassa din produkt för att möta dessa behov är ett annat bollspel helt och hållet. Det är därför att förstå din kunds beteende och deras kundresa har blivit ett avgörande fokus för varje företag.
Genom att generera AI-drivna algoritmer kan du analysera din kunds webbhistorik för att reflektera över deras sökintressen. Följaktligen kommer dessa insikter att hjälpa dig att skapa riktade och anpassade marknadsföringskampanjer. Du kan också rikta in dig på produktrekommendationer och skicka personliga e-postmeddelanden beroende på kundens insikter.
4. Sentimentanalys för att förstå kunderna bättre
För alla framgångsrika företag är att veta vad dina kunder tycker om ditt varumärke och din produkt avgörande för affärsframgång. Kundfeedback kan samlas in från sociala medier, undersökningar, produkt- eller tjänstrecensioner och mer, vilket ger direkta insikter om din kunds tankar och känslor.
Men med data som ökar dagligen är det omöjligt att manuellt spåra denna feedback. Så det är här AI-driven sentimentanalys kan hjälpa dig att identifiera prioriterade eller brådskande problem för lösning.
Följaktligen kan du skicka biljetter till ditt supportteam för snabb problemlösning. Enkelt uttryckt kan sentimentanalys med AI hjälpa dig att förstå mänskliga känslor bättre med hjälp av maskiner.
5. Förstärkt analys för tillförlitlig data
Enligt Gartner är augmented analytics nästa störande lösning inom data- och analysutrymmet. Augmented analytics använder maskininlärning och AI för att förbereda, analysera och visualisera data för att hjälpa företag att fatta bättre och snabbare beslut.
Med noggrant analyserade och tillförlitliga data kan intressenter och beslutsfattare fatta välinformerade beslut för att driva verksamhetens övergripande effektivitet. Augmented analytics låter dig spåra all organisationsdata för att ge dig en tydlig bild av försäljning, projekt, kampanjer och allt du samlar in data om.
Med datadrivna insikter i realtid kan beslutsfattare ta handlingskraftiga steg mot att bygga skottsäkra affärsstrategier.
6. Fördomsfri prestationsbedömning
I traditionella prestationsbedömningsmetoder är chefer ansvariga för att dela recensioner av sina anställdas prestationer. Från att betygsätta prestationer till att ge handlingskraftig feedback och utbildningsrekommendationer, chefer har mycket på sina tallrikar.
Bedömningsprocessen är ännu mer påfrestande när chefer förväntas göra detta för en stor grupp anställda. Detta kan resultera i beslutströtthet, personliga fel eller mänsklig fördom.
I motsats till den traditionella bedömningen är ett AI-drivet prestationshanteringssystem helt datadrivet. Den samlar kontinuerligt in data från resultatstyrningssystem, vilket eliminerar risken för fel i den insamlade informationen. Detta hjälper chefer att ge objektiv feedback till anställda.
7. Automatisering för att öka effektiviteten i arbetsflödet
Många företag automatiserar vardagliga eller repetitiva uppgifter för att de anställda ska kunna fokusera på mer kritiskt arbete. Att använda AI i automatisering gör det möjligt för företag att effektivisera processer, minska kostnaderna och öka produktiviteten.
Till exempel tillåter robotprocessautomatisering eller RPA företag att automatisera repetitiva uppgifter som datainmatning, faktura- och orderhantering, rapportgenerering och mer som utförs manuellt.
Dessutom kan AI analysera data och dechiffrera kundmönster för att förbättra ditt teams effektivitet genom att effektivisera arbetsflöden och eliminera tidskrävande sysslor.
Det kan förutsäga resultat baserat på datatrender, vilket ger organisationer möjlighet att välja klokt när de fördelar resurser, hanterar lager och mer. Detta minskar risken för mänskliga fel och garanterar att resurserna används klokt.
8. Personalisering för bättre CX
Med hjälp av AI-algoritmer kan kunder delas in i grupper baserat på deras handlingar och preferenser, vilket gör att varumärken kan erbjuda skräddarsydda rekommendationer, kampanjer och kundservice.
AI-drivna NLP-verktyg (Natural Language Processing) kan undersöka kundinteraktioner med företag, till exempel chattar med kundsupportagenter eller recensioner av produkter, för att upptäcka trender och lära sig mer om deras preferenser.
Chatbots med AI-kapacitet kan kommunicera med kunder och erbjuda skräddarsydd support baserat på deras preferenser och handlingar, vilket ökar kundglädjen. Med hjälp av kunddataanalys kan AI till exempel föreslå skräddarsytt innehåll till kunder, såsom artiklar eller videor, baserat på deras smak och intressen.
9. Kundresekartläggning
Företag kan förbättra kundupplevelsen genom att kartlägga kundresor med AI för att identifiera smärtpunkter och utvecklingsmöjligheter. Genom att proaktivt stödja kunder och upptäcka möjliga problem innan de uppstår kan AI minska sannolikheten för negativa upplevelser. Dessutom, genom att segmentera kunder baserat på deras beteende och preferenser, gör AI det möjligt för företag att erbjuda specialiserad hjälp och förslag.
AI kan samla in och analysera kunddata från olika källor, inklusive sociala medier, onlinerecensioner och kundassistansinteraktioner. Sedan kan kundresan kartläggas med hjälp av dessa datas insikter om konsumentbeteende, preferenser och smärtpunkter.
AI kan analysera kundfeedback och sentiment för att hitta områden där kundupplevelsen behöver förbättras. Kundupplevelsen kan förbättras genom att använda denna input för att skräddarsy kundresan. Specifika procedurer för kundresan, som kundsupportinteraktioner eller produktrekommendationer, kan automatiseras med AI. Detta kan öka produktiviteten och frigöra resurser, vilket gör att företag kan koncentrera sig på att ge kunderna en bättre upplevelse.
Sammanfattningsvis
AI:s unika potential i datadrivet beslutsfattande är dess förmåga att lära sig själv. Ju mer data den har att analysera, desto mer lär den sig och blir bättre. Till skillnad från människor, som är benägna att ta beslutsutmattning och utbrändhet, har AI inte detta problem. Tvärtom kan AI driva igenom brus och komplexitet för att ge korrekta resultat.
Därmed inte sagt att AI helt kommer att ersätta människor i beslutsprocesser i framtiden, utan snarare att människor och AI har sin plats i processen. AI är bara ett verktyg för att hjälpa människor att ge djupa insikter i olika aspekter av ett företag.
AI kan öka affärsprocesser som att öka CRM-effektiviteten, automatisering av arbetsflöden, strategiska marknadsföringsbeslut, sentimentanalys, höja kundupplevelser och kartläggning av kundresor i deras dagliga affärsverksamhet för att maximera produktiviteten.
Genom att använda AI för att automatisera mer repetitiva och vardagliga uppgifter har dina anställda nu bandbredden att spendera mer tid och energi på mer kritiska och högkognitiva uppgifter för övergripande operativ effektivitet.
