Распространённые ошибки внедрения ИИ в CRM-системы

Распространённые ошибки внедрения генеративного ИИ в CRM-системы: фрагментация данных, отсутствие оркестрации и пробел в автоматизации на последнем уровне

Оценочное время чтения: 7 минут.

• Фрагментация данных ограничивает возможности ИИ в генерации актуальных инсайтов.
• Нехватка оркестрации и интеграции приводит к несогласованности в управлении данными.
• Пробелы в автоматизации на последнем уровне могут снизить качество взаимодействия с клиентами.
• Экономические и кадровые ограничения усложняют внедрение ИИ.
• Необходимость в квалифицированных специалистах для успешного внедрения ИИ.

Содержание

• Фрагментация данных и проблемы с качеством
• Нехватка оркестрации и сложности интеграции
• Пробел в автоматизации на последнем уровне
• Затраты на внедрение и нехватка квалифицированных кадров
• Рекомендованные решения
• Заключение

Фрагментация данных и проблемы с качеством

Одной из основных преград для успешного внедрения ИИ в среде CRM являются датасилосы. Организации часто работают с фрагментированными данными, которые распределены между несколькими отделами и несовместимыми системами. Это ограничивает способность ИИ генерировать полные и актуальные инсайты. Согласно данным, предоставленным Data Ideology, такая фрагментация создает ряд проблем:

• Низкое качество данных, включая дубликаты, устаревшие записи и неполную информацию, приводит к неточным прогнозам и сбоям в автоматизации. ИИ не способен отличать хорошие данные от плохих, поэтому обрабатывает любую предоставленную информацию как правильную (Rolustech).

Типичные проблемы, с которыми сталкиваются компании при внедрении CRM-систем:

• Дубликаты записей,
• Ошибки ввода данных, такие как неправильные имейлы или номера телефонов,
• Неполные записи, отсутствующие важные детали, такие как должность клиента,
• Устаревшая информация (около 3% контактных данных устаревает каждый месяц),
• Несоответствие форматов данных в различных системах (Persana).

Кроме того, предвзятость в обучающих данных создает дополнительные риски. Если исторические данные CRM отражают предпочтения определённых демографических групп, модели ИИ могут непреднамеренно придавать приоритет этим группам в будущих кампаниях, что ведёт к потере доверия со стороны других клиентов (Flawless Inbound).

Нехватка оркестрации и сложности интеграции

Проблемы с качеством данных дополняются трудностями в оркестрации ИИ между фрагментированными системами. Совместимость с устаревшими системами часто является серьезным препятствием, поскольку старые технологии не имеют возможностей интеграции с современными платформами ИИ (Data Ideology). Интеграция зачастую требует создания собственных API, решений промежуточного ПО или полной замены системы—всё это добавляет сложности и затраты.

Кроме того, отсутствие процессов для мониторинга генеративных ИИ-выводов также является значительной проблемой. Более половины руководителей (56%) сообщают о нехватке процессов, позволяющих проверять результаты работы генеративного ИИ и решать возникающие проблемы (IBM). Без должной оркестрации ИИ-решения функционируют без адекватного человеческого контроля, что приводит к несогласованности и пропускам в качестве управления.

Доверие и объяснимость также осложняют внедрение. 80% бизнес-лидеров отмечают, что объяснимость, этика, предвзятость и доверие являются основными проблемами на пути к принятию генеративного ИИ (IBM). Без ясных оркестрационных процессов организации не могут гарантировать прозрачность принятия решений и поддерживать доверие клиентов.

Пробел в автоматизации на последнем уровне

Критическая ошибка внедрения также возникает в том, что можно назвать «последним уровнем» автоматизации, когда ИИ испытывает трудности с тем, чтобы преодолеть разрыв между инсайтами и эффективным взаимодействием с клиентами.

Нюансы и понимание контекста остаются фундаментальными ограничениями. Несмотря на то, что ИИ превосходно справляется с обнаружением шаблонов, он не обладает эмоциональным интеллектом, необходимым для понимания человеческих нюансов, сарказма или изменений в тоне голосов (Rolustech). Это создает взаимодействия, которые кажутся механическими и недостаточно персонализированными, что, в свою очередь, может раздражать клиентов вместо того, чтобы вовлекать их (Rolustech).

Переавтоматизация без человеческого контроля представляет собой еще одну значительную ошибку. Хотя ИИ обещает эффективность, избыточная автоматизация может негативно сказаться на взаимодействиях с клиентами, так как клиентам важна человеческая составляющая. Организации должны найти баланс: клиенты требуют быстрого ответа, но также ценят искренние человеческие отношения (Rolustech). Если ИИ полностью берет на себя взаимодействия без человеческого вмешательства, беседы становятся однообразными и безличными, что может подорвать доверие клиентов и их лояльность (Rolustech).

Ограничения в реальном времени также увеличивают этот разрыв. CRM-системы, управляемые ИИ, используют исторические данные для принятия решений, однако при внезапных изменениях на рынке и в поведении клиентов ИИ не успевает адаптироваться (Rolustech). Традиционные модели машинного обучения, работающие с партиями данных, функционируют статически с фиксированными параметрами, что создает проблемы в динамичных отраслях, где быстрая адаптация имеет решающее значение (Flawless Inbound). Бренды рискуют принимать решения на основе устаревшей информации, которая уже не отражает актуальные реалии рынка (Rolustech).

Недостатки в креативности и инновациях также представляют собой проблему последнего уровня. ИИ прекрасно анализирует уже известные шаблоны, но обладая недостаточной креативностью, ему не хватает эмоционального воздействия, необходимого для отличительного взаимодействия с клиентами (Rolustech). Когда организации полагаются исключительно на автоматизацию, они рискуют потерять персонализацию и инновационное мышление, которые способствуют настоящей лояльности клиентов (Rolustech).

Затраты на внедрение и нехватка квалифицированных кадров

Эти разрывы в оркестрации и автоматизации усугубляются экономическими и кадровыми ограничениями. Инструменты ИИ для корпоративного уровня требуют значительных первоначальных инвестиций, а также постоянных расходов на обслуживание, обновления и масштабируемость (Growexx). Ошибки при внедрении, неточные данные и плохо настроенные модели часто требуют дополнительных временных и ресурсных затрат для исправления ошибок, что удлиняет сроки реализации и снижает рентабельность инвестиций (Growexx).

Необходимость в квалифицированных специалистах только усугубляет сложности внедрения. Организациям требуются эксперты по ИИ, которые понимают как технологии, так и специфические потребности CRM-систем (Growexx; QSS Technosoft), что создает трудности с наймом и высокие трудозатраты, которые многие компании не могут легко покрыть.

Рекомендованные решения

Для успешного внедрения ИИ необходимо соблюдать строгие практики управления данными с регулярной очисткой, стандартизацией и аудитом, чтобы обеспечить точность и согласованность (Flawless Inbound). Обучающие данные должны быть разнообразными и отражать все демографические группы клиентов, чтобы предотвратить непреднамеренные предвзятости (Flawless Inbound).

Организации следует инвестировать в адаптивные модели машинного обучения, способные к обучению в реальном времени, вместо того чтобы полагаться на статические методы обработки данных (Flawless Inbound). Внедрение ИИ должно происходить по ясному стратегическому плану, а не в результате реактивного принятия технологий (Persana), что обеспечит существование оркестрационных рамок до развертывания системы.

Наконец, ИИ должен дополнять, а не заменять человеческое суждение. Эффективные стратегии CRM требуют сочетания инсайтов на основе ИИ с ручными стратегическими корректировками, сохраняя человеческий контроль на всех этапах взаимодействия с клиентами (Rolustech).

Заключение

Итак, внедрение генеративного ИИ в CRM-системы рассматривается как многообещающая возможность для организаций. Однако необходимо учитывать основные проблемы — фрагментацию данных, нехватку оркестрации и сложности на последнем уровне автоматизации. Понимание этих препятствий и разработка стратегии их преодоления поможет повысить эффективность взаимодействия с клиентами и создать более качественные бизнес-процессы.

Не забудьте подписаться на наш канал в Telegram @flowofai, чтобы получать дополнительные инсайты и советы по автоматизации на основе ИИ!

Часто задаваемые вопросы

Какие основные проблемы возникают при внедрении генеративного ИИ в CRM-системы?

Основные проблемы включают фрагментацию данных, нехватку оркестрации, сложности интеграции и пробелы в автоматизации на последнем уровне.

Как можно улучшить качество данных в CRM-системах?

Для улучшения качества данных необходимо регулярно проводить очистку, стандартизацию и аудит данных, а также использовать разнообразные обучающие данные.

Почему важна оркестрация при внедрении ИИ?

Оркестрация важна для обеспечения согласованности и контроля над ИИ-решениями, что помогает избежать несогласованности и потери качества управления.

Каковы затраты на внедрение ИИ в CRM-системы?

Затраты могут включать первоначальные инвестиции, расходы на обслуживание, обновления и возможные дополнительные затраты на исправление ошибок при внедрении.

Какую роль играют квалифицированные специалисты в процессе внедрения ИИ?

Квалифицированные специалисты необходимы для понимания технологий ИИ и специфических потребностей CRM-систем, что помогает избежать ошибок и повысить эффективность внедрения.