Tornar al bàsic: prediccions sobre el futur de crm

En els propers anys, la competència creixent entre els proveïdors de gestió de relacions amb els clients (CRM), inclosos titans tecnològics com Microsoft, Salesforce i Zoho, provocarà un canvi fonamental en la manera en què interactuem amb les eines CRM. Si bé la major part del bombo estarà entorn de la intel·ligència artificial (AI) i l’aprenentatge automàtic (ML), les forces motrius reals en el futur de la CRM podrien ser molt més senzilles del que creieu.

Segons Manny Medina, consellera delegada de la divulgació automatitzada de vendes basada en Seattle, els proveïdors de CRM voldran adoptar un enfocament bàsic quan es tracti del seu producte. Medina té una llarga trajectòria en tecnologia empresarial. Va ser un dels primers empleats de l’equip d’Amazon Web Services i també va treballar com a executiu de Microsoft abans d’assumir el seu paper actual. Fa poc vam parlar amb Medina sobre algunes de les seves prediccions sobre cap a on va el camp de CRM.

L’estat de les coses

Per entendre cap a on va el CRM, heu de mirar cap a on és ara. "Amb CRM, el resultat que desitgem és una visió unificada del trajecte del client, des de sempre abans que coneguéssiu el client fins a les fases de retenció i crisi", va dir Medina. "Tothom està intentant anar després de tot aquest punt final a extrem".

Des de la migració al programari basat en núvols, les empreses han combinat parts discretes d'aquest viatge. "Salesforce ha agafat el punt mitjà d'aquest embut, mentre que aplicacions com Marketo van ocupar aquesta part superior de l'embut per a l'alimentació de màrqueting", va dir Medina. "Al inferior teniu aplicacions del sistema de ticketing més avall ".

Si bé les eines a tots els extrems de l’embut de vendes són potents, això ha creat problemes de fragmentació per a les empreses. "El problema és que la representació única en quelcom com Marketo no és la mateixa representació en CRM i és no és la mateixa representació en el sistema de bitllets ", va dir Medina. Com a resultat, va dir que hi ha una carrera per convertir-se en un centre tot que abasta tot el trajecte del client. La col·lecció Lightforce de Salesforce continua evolucionant per satisfer aquesta necessitat i eines com Zapier pot ajudar a connectar diferents plataformes per donar als venedors un més complet vista.

Potser ho sigui el problema més gran manual entrada. "Moltes empreses diuen a representants:" Si voleu obtenir el pagament, heu d'introduir les dades al CRM. " El que passa és que moltes representacions no inclouen les dades fins que no es tanqui l’acord ”, va dir Medina. "S'han desenvolupat molts hàbits realment dolents amb CRM, cosa que fa que les dades siguin inútils".

Medina va citar el seu propi equip a Outreach, on els representants poden gestionar més de 100 correus electrònics en un dia. "Introduir tota la informació i notes raonables de forma manual és una tasca enorme", va dir. Tot i que hi ha eines que poden ajudar a automatitzar aquests processos, no són comprensius. Captar les dades d’activitat és un dolor i les dades són inútils perquè els empleats no utilitzen la solució correctament.

Overhype d’intel·ligència

L'AI i la ML no són noves a l'espai CRM. El 2017, Salesforce va introduir el seu motor Einstein i el va posar a disposició de tots els seus clients. Zoho ofereix una eina similar a la forma del seu assistent intel·ligent Zoho (Zia). Aquests sistemes estan dissenyats per utilitzar analítiques predictives i altres mètodes per impulsar el procés de vendes d’una empresa. Aquesta és la idea, almenys. Fins ara, Medina considera que l'empenta de la intel·ligència és un dud.

"Salesforce va ser una mica massa contenta de donar a conèixer Einstein. Van anunciar capacitats que no funcionaven realment. Crec que necessiten més temps per fer-ho funcionar", va dir Medina. "El problema de ML és que la gent va anar massa ràpidament amb les analítiques de predicció, sense oferir ajuda per comprendre realment les relacions de creuament".

El problema rau en la forma en què ML funciona en CRM. En la majoria dels casos, ML identifica relacions grans en grans conjunts de dades. Es posa en compte un gran nombre de correlacions sense proporcionar informació real sobre el que succeeixen les coses.

Wade Foster, cofundador i director general de Zapier creu que l'AI no està prou preparada per al temps prime. " L'AI té un llarg camí per recórrer abans de començar a veure les transformacions radicals en la comunitat tecnològica ", va dir." La solució més senzilla és l'automatització. Els representants de vendes poden incorporar automatitzacions als seus processos existents per obtenir alertes i actualitzacions instantànies de les diverses eines CRM que ja utilitzen per entendre millor els clients actuals i futurs."

Medina de la Divulgació va oferir un exemple sobre equips utilitzant un model ML per millorar les operacions de venda. El model va demostrar que les perspectives amb què els representants passaven més temps treballant tenien la possibilitat més gran de ser convertides en una venda. Segons Medina, però, el que estava passant és que els representants simplement optaven per passar més temps treballant en aquestes perspectives perquè consideraven que eren més propensos a fer-ne una venda. "Això és com dir que l'augment de l'ofegament és causat per gelats consum quan, en realitat, només és estiu ", va dir Medina." La correlació no és causació.

Un focus de simplicitat

Per a l'any que ve, Medina preveu que AI i ML no seran tan alts com pot pensar que el màrqueting de l'empresa. "un munt de decepcions, un munt de coses que no funcionen i un enfocament bàsic en què deixarem de parlar de ML i tornem una mica a la ciència de dades reals."

Medina ofereix les operacions de dades de Facebook, Google i Netflix com a exemples de models de companyies que ofereixen informació intel·ligent sobre les seves dades. La informació de les dades es recopilarà des de l'anàlisi humana fins a oportunitats puntuals de millora dels equips de vendes.

Medina va dir que aquest enfocament bàsic és el que guia la seva tasca a Divulgació. "Hi haurà una separació entre on viu la representant i on dades emmagatzemat ", va dir." Així atacem el mercat. Estem creant una plataforma de compromís de vendes on la representant envia correus electrònics i és allà on viu el llibre de reproducció, de manera que els representants saben què fer en totes les situacions ".

El que vol fer Outreach és combinar allò convenient automatitzacions estem acostumats amb un tacte humà personal. "Això millora l'eficiència del representant", va dir Medina. "Llavors, el que fem és donar-li la volta i agafar totes aquestes dades i donar-les al nostre usuari, el client, per trobar oportunitats de millora".

Hunger de dades

Al llarg de la nostra conversa, Medina va mencionar que creu que tots els proveïdors de CRM tenen "fam de dades". Va predir que, en un impuls per abastar més parts del viatge del client, desenvolupadors com Salesforce signarà més col·laboracions estratègiques com ho van fer amb Amazon Web Services el 2016. Aquestes col·laboracions serveixen tant per abastar tot el viatge del client com per ampliar el seu dades. "Salesforce es basa en una base de dades Oracle", va dir Medina. "No s'escala bé. No pot allotjar dades no estructurades ni dades estructurades. És per això que veiem totes aquestes associacions. Necessiten una estratègia diversa i de diversos venedors."

Mentre que l’espai de CRM continuarà actualitzant la seva infraestructura, les empreses buscaran formes noves i efectives d’aconseguir els recursos d’origen. La majoria d’usuaris de LinkedIn probablement considerarien el lloc web una plataforma per a la creació de xarxes i l’ús compartit de contingut. Però, per a moltes empreses, inclosos els desenvolupadors de CRM, LinkedIn és una rica mina de dades per aprofitar la informació dels usuaris.

"LinkedIn és l'única base de dades social que s'autoactualitza en aquest moment", va dir Medina. "Per això, Microsoft té una mica d'avantatge, ja que poden retardar l'obertura de la seva API". Tenint en compte que Microsoft ofereix la seva pròpia plataforma CRM, no és difícil imaginar la idea de la companyia que utilitzi les dades de LinkedIn per si mateixes.