نویسنده: فلوید مارچ[1]
سال انتشار: ۲۰۲۵
مجله: مجله سی.ایکس.تودی[2]
در این میزگرد تخصصی که با تمرکز بر بررسی وضعیت کنونی بازار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) برگزار شده است، موضوعاتی متنوع با محوریت «شخصی‌سازی تجربه مشتری» مورد بحث و تحلیل قرار گرفت. در این گفت‌وگوها، هوش مصنوعی به‌عنوان عنصر کلیدی و موتور محرک تحول در این حوزه شناخته شد.
برخی از برجسته‌ترین مدیران و کارشناسان از برندهای پیشرو در عرصه CRM، جدیدترین روندها، قابلیت‌ها و ارائه‌دهندگان برتر این بازار را مورد بررسی قرار دادند. مهمانان این میزگرد عبارت‌اند از:
- لاوری آکیلانت[3]، معاون رئیس موفقیت مشتریان در هاب.اسپات[4]
- سایمون تورپ[5]، مدیر جهانی بازاریابی محصول، خدمات مشتریان و اتوماسیون فروش در پگا.سیستمز [6]
- سایمون موریس[7]، معاون رئیس مشاوره راه‌حل‌ها در سرویس.نَو [8]
- پل فارل[9]، مدیر ارشد محصول در شوگر.سی.آر.ام [10]
- اندرو لاوسون[11]، معاون رئیس ارشد در زِن.دسک [12]
در شرایطی که تحولات فناوری با شتابی بی‌سابقه در حال بازتعریف انتظارات مشتریان هستند، این میزگرد به بررسی عمیق روندهایی می‌پردازد که می‌توانند تجربه مشتری را به سطحی جدید ارتقا دهند. از پردازش داده‌های بدون ساختار تا بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته برای شخصی‌سازی تعاملی، هر یک از این نوآوری‌ها ظرفیت آن را دارند که تعامل میان برند و مشتری را هدفمند، کارآمد و متمایز کنند.
از پردازش داده‌های بدون ساختار تا شخصی‌سازی خدمات، تمامی این روندها به یک هدف مشترک منتهی می‌شوند که افزایش رضایت مشتری و بهبود بهره‌وری سازمان‌ها است.
در ادامه، به معرفی پنج روند کلیدی خواهیم پرداخت که چشم‌انداز آینده CRM را شکل می‌دهند و مسیر رقابت در بازار را دگرگون خواهند کرد.
- داده‌های بدون ساختار و نقش آن در مدیریت ارتباط با مشتری[13]
یکی از مهم‌ترین تحولات در بازار مدیریت ارتباط با مشتری، پردازش داده‌های بدون ساختار مانند لاگ تماس‌ها، ایمیل‌ها و درخواست‌های پشتیبانی است. این نوع داده‌ها معمولاً به‌راحتی قابل تجزیه‌وتحلیل نیستند، اما با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان آن‌ها را سازمان‌دهی و برای بهبود تعاملات مشتری استفاده کرد. اهمیت این موضوع در آن است که کیفیت خروجی‌های هوش مصنوعی به داده‌هایی بستگی دارد که بر روی آن‌ها آموزش داده می‌شود؛ بنابراین، هرچه داده‌های مورد استفاده تمیزتر و سازمان‌یافته‌تر باشند، دقت سیستم‌های هوش مصنوعی نیز افزایش می‌یابد.
- تولید افزودة مبتنی بر بازیابی[14]
یکی از فناوری‌های نوظهور در حوزة مدیریت ارتباط با مشتری، تولید افزودة مبتنی بر بازیابی است که با ترکیب قابلیت‌های جست‌وجو و تولید متن، پاسخ‌های دقیق‌تری را ارائه می‌دهد. این فناوری با بهبود شیوه‌های پردازش داده‌ها، به مشتریان امکان می‌دهد تا به‌صورت خودکار به اطلاعات دقیق و مرتبط دسترسی داشته باشند. همچنین، سازمان‌ها می‌توانند از این فناوری برای پیش‌بینی مشکلات احتمالی مشتریان و حتی ارائه راه‌حل خودکار برخی از آن‌ها استفاده کنند.
- خودکارسازی جامع خدمات[15]
سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری سنتی بیشتر بر تعاملات اولیه با مشتری تمرکز داشتند، اما امروزه شرکت‌ها نیازمند یکپارچه‌سازی فرایندها در تمامی مراحل خدمات‌رسانی هستند. با استفاده از اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند فرایندهای خود را بهینه‌سازی کرده و بهره‌وری را افزایش دهند. این رویکرد موجب می‌شود که درخواست‌های مشتریان به‌صورت یکپارچه مدیریت شده و کارایی خدمات بهبود یابد.
- یکپارچه‌سازی داده‌های مدیریت ارتباط با مشتری و برنامه‌ریزی منابع سازمانی[16]
یکی از نیازهای اساسی کسب‌وکارها، ترکیب داده‌های سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری و برنامه‌ریزی منابع سازمانی است. این ادغام، یک دید ۳۶۰ درجه از مشتری را فراهم می‌کند که شامل تاریخچة خرید، تعاملات خدماتی و تراکنش‌های مالی آن‌ها می‌شود. چنین بینشی به تیم‌های فروش و خدمات مشتری کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری ارائه دهند.
- شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی[17]
شخصی‌سازی خدمات با استفاده از هوش مصنوعی یکی از روندهای مهم در مدیریت ارتباط با مشتری محسوب می‌شود. طبق تحقیقات انجام شده، ۵۱ درصد از مصرف‌کنندگان بریتانیایی تمایل دارند که در صورت افزایش شخصی‌سازی، بیشتر از خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنند. در همین راستا، ۸۴ درصد از رهبران فناوری اطلاعات بهینه‌سازی هوش مصنوعی را در اولویت قرار داده‌اند. از جمله قابلیت‌های شخصی‌سازی می‌توان به پیشنهادهای هوشمند، پاسخ‌های متناسب با نیاز هر کاربر و راه‌حل‌های مبتنی بر داده‌های آنی اشاره کرد.
در ادامه، برخی از ویژگی‌های پیشرفتة مدیریت ارتباط با مشتری که تأثیر زیادی بر بهبود تجربة مشتری دارند، بررسی و توضیح داده شده‌اند:
- عامل هوش مصنوعی بریز[18]
در سال‌های اخیر، تیم‌های خدمات مشتری به طور گسترده‌ای از عوامل مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند. یکی از موفق‌ترین نمونه‌ها، بریز از شرکت هاب.اسپات است که میزان بالایی از پذیرش را در میان کاربران تجربه کرده است. این فناوری به کاهش تعداد درخواست‌های پشتیبانی کمک کرده و فرایندهای خدماتی را بهینه می‌کند.
- هوش مصنوعی عامل‌محور[19]
عامل‌های هوشمند امروزه فراتر از اتوماسیون ساده عمل می‌کنند و می‌توانند به‌صورت خودکار تعاملات مشتری را مدیریت کنند. این فناوری به‌گونه‌ای طراحی شده است که به طور مستقل تصمیم‌گیری کرده، اهداف را دنبال کرده و تنها در مواقع ضروری نیازمند مداخلة انسانی باشد. همچنین، قابلیت همکاری بین عامل‌های هوش مصنوعی امکان‌پذیر شده است که باعث کاهش زمان پاسخگویی و بهبود تعاملات با مشتریان می‌شود.
- عامل‌های خودمختار هوش مصنوعی[20]
یکی از روندهای مهم در بازار مدیریت ارتباط با مشتری برای سال ۲۰۲۵، ظهور عامل‌های خودمختار هوش مصنوعی است. برخلاف چت‌بات‌های سنتی، این سیستم‌ها توانایی درک زمینه، خودکارسازی پاسخ‌ها و حل خودکار مشکلات مشتریان را دارند. قابلیت‌هایی مانند خلاصه‌سازی مکالمات، رونوشت‌برداری از تماس‌ها و جست‌وجوی هوشمند، موجب کاهش حجم کاری نمایندگان خدمات مشتری و افزایش سرعت پاسخگویی می‌شود.
- ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل درآمد[21]
ابزارهای تحلیل درآمد مبتنی بر هوش مصنوعی، با یکپارچه‌سازی داده‌های مدیریت ارتباط با مشتری و برنامه‌ریزی منابع سازمانی، به تیم‌های فروش کمک می‌کنند تا الگوهای خرید مشتریان را تحلیل کرده و پیشنهادهای هدفمندی ارائه دهند. این فناوری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از فرصت‌های جدید برای فروش متقابل[22] و ارتقای فروش[23] بهره ببرند. همچنین، این ابزارها با بررسی رفتار مشتریان، امکان شناسایی خطرات احتمالی ازدست‌دادن مشتری[24] را فراهم می‌کنند.
- همیاران هوش مصنوعی[25]
همیاران هوش مصنوعی یکی از ویژگی‌های مهم در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری مدرن هستند که به بهبود کارایی تیم‌های خدمات مشتری کمک می‌کنند. این ابزارها می‌توانند وظایفی مانند خلاصه‌نویسی مکالمات و مسیریابی درخواست‌ها را به‌صورت خودکار انجام دهند. همچنین، با ارائه پیشنهادهای هوشمند در لحظه، نمایندگان خدمات مشتری را در ارائه پاسخ‌های سریع‌تر و دقیق‌تر یاری می‌کنند.
بازار مدیریت ارتباط با مشتری به‌سرعت در حال تغییر است و فناوری‌های نوینی چون عامل‌های هوش مصنوعی و همیاران هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینه‌سازی فرایندهای خدماتی و ارتقای تجربه مشتری ایفا می‌کنند. آن‌طور که کارشناسان این میزگرد به‌وضوح اشاره کرده‌اند، این فناوری‌ها نه‌تنها به افزایش رضایت مشتریان کمک می‌کنند، بلکه بهره‌وری و کارایی سازمان‌ها را نیز به طور چشمگیری ارتقا می‌دهند. به‌طورکلی، این گفتگوها نمایانگر تحولی چشمگیر در مدیریت ارتباط با مشتری هستند که با اتکا به هوش مصنوعی، آینده‌ای هوشمندتر و کارآمدتر را پیش‌بینی می‌کنند. شرکت‌هایی که از این فناوری‌های جدید بهره ببرند، می‌توانند تجربة مشتریان خود را بهبود داده و مزیت رقابتی قابل‌توجهی کسب کنند.
[1] Floyd March
[2] CX Today
[3] Laurie Aquilante
[4] HubSpot
[5] Simon Thorpe
[6] Pegasystems
[7] Simon Morris
[8] ServiceNow
[9] Paul Farrell
[10] SugarCRM
[11] Andrew Lawson
[12] Zendesk
[13] Unstructured Data
[14] Retrieval-Augmented Generation
[15] End-to-end Service Automation
[16] Integrating CRM and ERP Data
[17] AI-driven Personalization
[18] Breeze
[19] Agentic AI
[20] AI-powered Autonomous Agents
[21] AI-powered Revenue Intelligence Tools
[22] Cross-selling
[23] Upselling
[24] Customer Churn
[25] AI Copilots