Artificiële Intelligentie (AI) is vandaag de dag overal aanwezig.

Of het nu gaat om gepersonaliseerde aanbevelingen op je favoriete online winkel- of streamingplatform, turn-by-turn-aanwijzingen in je auto of interacties met je favoriete smart assistant: AI maakt steeds vaker deel uit van je dagelijkse leven.

Wereldwijd zal de AI-markt rond 2025 bijna 200 miljard dollar bedragen.

De CRM-sector is geen uitzondering als het gaat om het omarmen van AI-technologieën.

Tegenwoordig wordt AI vaak toegepast in CRM-applicaties. Van marketing tot ondersteunende medewerkers, AI helpt bedrijven om hun verkooppijplijn beter te vullen en relaties met hun klanten te onderhouden. Als je CRM-systeem nog geen gebruik maakt van AI, mis je mogelijk enorme kansen om je klantervaring te verbeteren.

Het huwelijk tussen AI en CRM is ook een lucratief verhaal. Dit jaar genereert AI in CRM meer dan 1,1 MILJARD dollar aan inkomsten!

In dit artikel onthullen we een aantal vaak voorkomende mythes over AI en bekijken we hoe AI de klantrelaties kan verbeteren en je dagelijkse werk kan vereenvoudigen.

Wat is AI?

Eenvoudig gezegd is AI een tool die je helpt om je werk sneller, efficiënter en effectiever uit te voeren.

AI maakt gebruik van de inherente snelheid en verwerkingsvoordelen van computersystemen om taken uit te voeren die doorgaans menselijke intelligentie vereisen. Voorbeelden hiervan zijn patroonidentificatie, complexe probleemoplossing en prestatieverbetering door middel van leren.

De termen 'AI' en 'machine learning' komen vaak samen voor en worden door elkaar gebruikt. Maar machine learning en artificiële intelligentie zijn niet hetzelfde.

• AI is een bredere discipline die probeert menselijke analytische en besluitvormingsprocessen in machines na te bootsen.
• Machine learning is een procedurele subset van AI die zich bezighoudt met adaptieve training om data-analyse en machinebesluitvorming te verbeteren.

Waarom zijn sommige mensen bang voor AI?

Ondanks de duidelijke voordelen van AI, blijven heel wat mensen en bedrijven bedenkingen hebben bij het gebruik ervan, grotendeels door een verkeerd begrip van AI en de mogelijkheden ervan.

Angst #1 – Mensen vervangen

Door de manier waarop erover wordt bericht in de populaire media roept het begrip AI nog steeds beelden op van Skynet die de wereld overneemt. Zelfs wie realistische verwachtingen heeft van AI, vreest vaak dat het einddoel van AI de vervanging van medewerkers is.

Indien AI correct wordt geïmplementeerd is het een hulpmiddel voor menselijke productiviteit, eerder dan de vervanging van een medewerker. En AI creëert ook banen voor datawetenschappers en programmeurs.

Zal AI steeds meer en betere mogelijkheden blijven ontwikkelen? Ja, maar dat is een goede zaak! En het kan alleen gebeuren met een grote betrokkenheid van en stipt toezicht door programmeurs en computerprofessionals.

Angst #2 - Complexiteit van implementatie

Een andere vaak gehoorde zorg over AI in moderne bedrijfstoepassingen is dat het te complex is voor dagelijkse gebruikers.

De overtuiging is dat AI het bouwen van ingewikkelde wiskundige modellen en vervolgens complexe programmering ervan vereist. Maar voor tal van toepassingen werkt AI op de achtergrond, vaak zonder dat gebruikers dat beseffen.

Zelfs als het gaat om het programmeren van AI-applicaties, zijn er eenvoudiger oplossingen dan het inhuren van een groot coderingsteam dat de klok rond moet werken.

Over het algemeen overheerst de angst dat bedrijven niet over genoeg talent en specialisten beschikken wanneer ze AI-technologieën overwegen.

Eén van de oplossingen is het bijscholen van medewerkers. Veel bedrijven vullen nu tekorten aan hoogtechnologisch talent aan door medewerkers een extra opleiding te geven. Mogelijkheden om vaardigheden op te bouwen door middel van programma's zoals online coding tutorials die de interne technische expertise versterken en tegelijkertijd de loyaliteit van medewerkers verhogen met interessanter werk en betere doorgroeimogelijkheden.

Angst #3 - Inputbias

Toch zijn er ook legitieme zorgen over AI.

Een belangrijk probleem is dat bestaande vooroordelen de resultaten kunnen beïnvloeden. Een recent Gartner-rapport suggereert dat data bias tegen 2022 in 85% van alle AI-projecten ten minste enkele foutieve resultaten zal opleveren.

Wat betekent 'bias' (vooroordelen) bij AI precies? De voornaamste vooroordelen zijn vooringenomenheid inzake data en inzake algoritmes:

• Databias is het opbouwen van een reeks inputgegevens die niet nauwkeurig de populatie weergeven die je analyseert.
• Algoritmebias (d.w.z. bias ingebouwd in het analytische model) is ook een zorg, omdat slechte algoritmes de bias van de inputgegevens kunnen verergeren.

We geven hieronder een voorbeeld.

Gezichtsherkenningsprogramma's staan bekend om hun problemen met inputbias. Oorspronkelijk werden deze programma's gebouwd op basis van hoofdzakelijk gezichten van blanke mannen van Europese oorsprong. Als gevolg daarvan werden mensen van kleur en dan in het bijzonder vrouwen van kleur vaak foutief geïdentificeerd.

Bias van inputgegevens is vaak het gevolg van inherente vooroordelen (bijv. raciaal en seksueel) van de medewerkers die de AI-routines opbouwen. Hoewel vooroordelen uiteraard opzettelijk kunnen worden toegevoegd, is het veel waarschijnlijker dat onbedoelde vooroordelen een negatieve invloed hebben op AI-implementaties.

Hoe kan je dus zowel input- als algoritmebias minimaliseren en nauwkeuriger resultaten behalen? Het antwoord is om diverse medewerkers aan je AI-implementaties te laten werken.

Hoe AI de algemene arbeidsproductiviteit kan verbeteren

De moderne maatschappij werkt met steeds grotere hoeveelheden data – veel meer dan de gemiddelde persoon kan verwerken.

Wist je dat er dagelijks meer dan 2,5 triljoen bytes aan gegevens worden aangemaakt, en dat er tegen 2025 175 zettabytes (1 zettabyte heeft 21 nullen) gegevens in de wereldwijde datasfeer zullen zitten?

AI kan die enorme gegevensverzamelingen omzetten in zinvolle informatie, zodat medewerkers meer inzichten kunnen verzamelen uit de gegevens waarover ze beschikken.

Bedrijfsprocessen sneller laten verlopen

Snelheid is cruciaal bij de meeste zakelijke beslissingen. Hoe sneller je inzicht krijgt in je data, hoe beter je in staat bent om beslissingen met een grote impact te nemen.

Geautomatiseerde AI-tools overstijgen de menselijke mogelijkheden op het gebied van snelheid. Je medewerkers kunnen uiteraard minder geautomatiseerde methodes gebruiken – bijvoorbeeld SQL-queries – om bedrijfsgegevens te analyseren. Maar het menselijke element vermindert zowel de analytische snelheid als de nauwkeurigheid. Ondertussen passen AI-modellen consequent dezelfde criteria toe op alle gegevens, waardoor mogelijke analytische fouten worden vermeden.

Geautomatiseerde AI-tools kunnen ook de communicatie tussen je medewerkers en klanten vereenvoudigen. Dat betekent dat je de algehele klantervaring aanzienlijk kunt verbeteren door je klanten eenvoudigweg snel een reactie te geven!

Samenvoeging van meerdere databronnen

De gegevens die bedrijven dagelijks gebruiken, komen uit verschillende bronnen – apparaten, applicaties, databases, enz. – en hebben vaak verschillende formaten. Het kan dus vrij moeilijk zijn om uit al die bronnen de nuttigste informatie te halen. Daar blinkt AI gelukkig in uit: omgaan met verschillende datasets.

Verbetering van de gegevenskwaliteit

Wat is beter: meer of minder data?

Dat is eigenlijk de verkeerde vraag. Wat de meeste toepassingen echt nodig hebben, is een betere datakwaliteit.

Zelfs AI-tools kunnen moeite hebben met grote hoeveelheden irrelevante gegevens. 65% van de leidinggevenden van bedrijven wereldwijd vindt dat hun AI-investeringen tot op heden onvoldoende waarde hebben gegenereerd voor het bedrijf. Dat is echter grotendeels te wijten aan een slechte datakwaliteit.

Wat deze bedrijven missen, is het vermogen van AI om inputgegevens vooraf te verwerken. Goed gebouwde AI-modellen kunnen inputgegevens scannen op kwaliteitsproblemen en irrelevante of problematische gegevens scheiden. Door vervolgens alleen te focussen op de meest relevante gegevens, kunnen de modellen de best mogelijke analytische output leveren.

Complianceproblemen identificeren

Het wereldwijde nieuws zit boordevol verhalen over inbreuken op de privacy van gegevens. En de huidige gegevensbeschermingswetten (bv. HIPAA, GDPR, PDI-DSS enz.) trokken door de recente schandalen heel wat aandacht.

Je kan AI-tools ook trainen om potentiële complianceproblemen met inputgegevens te herkennen.

Gegevens identificeren die gevolgen kunnen hebben voor de privacy is zelden zo eenvoudig als zoeken naar een veld met de naam "burgerservicenummer". AI-tools kunnen gegevens snel analyseren, waarbij gegevens worden gemarkeerd die afzonderlijke beveiliging nodig hebben, zodat compliance wordt vereenvoudigd en je bedrijf wordt behoed voor zware boetes of (erger nog) rechtszaken.

De meeste gegevensbeschermingswetten bevatten ook gegevensbeschermingsvereisten, dus bedrijven moeten de best mogelijke tools gebruiken om te voorkomen dat cybercriminelen toegang krijgen tot gevoelige persoonsgegevens. Dankzij het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens (bijv. netwerkverkeer) te scannen op zelfs minimale patronen (bijv. afwijkende activiteiten), creëert AI een robuustere bescherming voor al je gegevens, inclusief gegevens waarvoor privacybeperkingen gelden.

Waarom AI eenvoudiger is dan je dacht

Tijd om de volgende meest wijdverspreide mythe over AI te ontkrachten – je moet supertech zijn om het te kunnen gebruiken.

In tegenstelling tot wat men verwacht, vereist het gebruik van AI niet altijd coderingskennis.

Of je dat nu beseft of niet, moderne AI-tools bestaan al op de achtergrond van heel wat bestaande toepassingen, zoals e-mailfilters (bijv. spamfilters), financiële analyse en rapportage, spraakherkenning, beeldherkenning en nog veel meer.

Wanneer je applicaties voor je bedrijf kiest, moet je onderzoeken of ze effectief AI toepassen om de prestaties van het systeem en je workflows te verbeteren.

Zelfs als AI-applicaties en -analyses intern worden gebouwd en uitgevoerd, hoeft het proces niet al te complex te zijn. Sommige tools stellen gebruikers in staat om AI analytische algoritmes te maken zonder ook maar enige kennis van codering. Drag-and-drop-tools voor het bouwen van analyses en de bijbehorende rapportagestructuren maken AI-implementatie eenvoudig, zelfs voor beginners.

Met AI-tools beschikken je medewerkers ook over meer natuurlijke manieren om bruikbare inzichten uit je bedrijfsgegevens te halen. In plaats van vragen te schrijven in onbekende talen, kunnen je medewerkers dus een gesprek voeren met hun gegevensbronnen via AI-verbeterde natuurlijke taalverwerking (AI-enhanced natural language processing - NLP).

5 manieren waarom AI je CRM prestaties kan verbeteren

Eén van de meest kritische toepassingen voor bedrijven is hun CRM-systeem – het middelpunt van alle communicatie met klanten.

Omdat het de volledige levenscyclus van de klant registreert, van leadgeneratie tot het eerste contact over post-salescontacten, heeft een CRM-systeem invloed op elk aspect van je bedrijf – marketing, verkoop, klantenservice en nog veel meer.

Dit zijn een aantal manieren waarop AI je CRM prestaties kan verbeteren.

1. Betere klantprofielen opbouwen

Dankzij de uitstekende patroonherkenningscapaciteiten kan AI CRM-systemen gegevens over potentiële en bestaande klanten omzetten in ideale klantprofielen. Vervolgens kun je elke nieuwe verkoopkans of contactpersoon in het kader van je klantprofiel bekijken. Zo kun je de focus leggen op marketinginspanningen en investeren in verkoopkansen die een hoog slagingspercentage hebben.

2. Sneller reageren op vragen

Het is van het grootste belang om snel te reageren op vragen van klanten. Potentiële klanten hebben niet veel geduld. CRM-systemen met AI functionaliteit biedt verschillende manieren aan om je klantcommunicatie te automatiseren en daarmee te versnellen.

Ten eerste kunnen AI tools je helpen om inkomende verzoeken correct te categoriseren en ze naar de juiste mensen te leiden voor een antwoord. Wanneer deze tools gekoppeld zijn aan je CRM-systeem, kunnen ze je ook helpen bij het prioriteren van aanvragen op basis van je klantprofielen en contacthistorie.

AI-tools helpen ook om snel geautomatiseerde reacties op vragen te bieden zonder er een echte medewerker bij te betrekken. Een klant snel een antwoord geven, zelfs als het gaat om het verstrekken van informatie die persoonlijke actie met een medewerker vereisen, is een goed signaal en laat  zien dat vragen belangrijk zijn en worden beantwoord.

3. Interactie met een breder scala aan klanten

Taalbarrières kunnen het werven en de retentie van klanten belemmeren. Zelfs lokaal gerichte bedrijven komen vaak in contact met klanten met een andere moedertaal dan hun eigen taal. AI communicatietools in CRM-systemen vereenvoudigen de communicatie over taalbarrières heen, zonder tussenkomst van een meertalige medewerker.

4. Beter inzicht krijgen in de vraag van de klant

Wanneer je een vraag van een klant krijgt, moet je weten hoe dringend en ernstig die is. AI tools kunnen de aanvraag analyseren en een sentimentscore genereren – de algemene gemoedstoestand van je klant. Vervolgens kun je interne processen toepassen om de prioriteit van de aanvraag te bepalen en ze aan de juiste wachtrij toe te wijzen.

5. Chatbot voor 24/7 klantenservice

Klanten vragen tegenwoordig 24 uur per dag service, ongeacht de tijdzone waarin ze zich bevinden. Lange reactietijden zijn niet gunstig voor de klantrelatie.

Helaas is het zo dat tal van met name kleine en middelgrote bedrijven gewoonweg niet de middelen hebben om de telefoon, e-mail of andere ondersteuningskanalen 24/7 te beheren.

AI-gebaseerde chatbots kunnen je bedrijf een permanente ondersteuning bieden, zelfs wanneer je medewerkers niet beschikbaar zijn. Ze kunnen vaak uitstekend tegemoetkomen aan de zorgen of vragen van klanten. En als dat niet het geval is, heb je de klant toch laten zien dat je tijdig een poging hebt ondernomen om zijn problemen om te lossen. Vervolgens kun je dan tijdens  kantooruren persoonlijk contact met hem opnemen. Je biedt de klant dan een betere klantervaring. 

AI – een bondgenoot, geen vijand

Het gebruik van AI versnelt sterk, en dat is niet zonder reden.

Het versterkt de capaciteiten van huidige bedrijfssystemen en maakt dagelijkse bedrijfsprocessen en workflows sneller en efficiënter. En in combinatie met je CRM-systeem bouwt het betere klantrelaties en een nauwkeurige verkooppijplijn op.

Dus bekijk AI niet als een complexe coderingsoefening, of erger nog, als een vijand maar als vriend die het kan en moet zijn!

SuperOffice CRM wordt nu ook ondersteund door de nieuwe AI-functionaliteit. Met SuperOffice AI, geïntegreerd in de oplossing, krijg je een beter inzicht in data, worden werkprocessen geautomatiseerd zodat je tijd bespaart en minder handmatig werk hoeft te verrichten. En het mooiste is wel dat je geen uitgebreide kennis van AI en codering nodig hebt om ermee aan de slag te gaan!

Wil je meer weten over de AI-functionaliteit in SuperOffice CRM? Wij helpen je graag verder.