Din octombrie 2022 Softline operează sub brandul Noventiq.

IA are potențialul de a transforma procesele și produsele comerciale interne, însă nu este întotdeauna ușor să traducem potențialul IA în beneficii tangibile. Datele care conduc IA reprezintă un activ crucial pe care îl dețin organizațiile moderne, însă valoarea acestora este direct proporțională cu numărul de persoane care pot accesa, înțelege, avea încredere în și deriva idei din acestea. În articolul de mai jos, rezumăm câteva constatări ale Microsoft în urma folosirii IA în domeniile marketing, financiar și servicii pentru clienți.

Predicții cu privire la plățile întârziate în sectorul financiar

Aproximativ 99% din tranzacțiile realizate cu Clienții Microsoft folosesc o formă de credit. Procesul anterior al Microsoft era să contacteze 90% din clienți printr-un e-mail în care le reaminteau despre plăți, însă pentru a reduce volumul de muncă și pentru a îmbunătăți experiența clienților, compania a vrut să contacteze doar acei clienți care cel mai probabil ar fi plătit cu întârziere. Echipele de trezorerie și financiar au colaborat cu echipa de IT pentru a crea un model care prezice cu o acuratețe de peste 80% dacă clienții vor plăti cu întârziere. Echipa a folosit Azure Machine Learning Studio și un algoritm terț denumit XGboost pentru a crea un model de predicție. Microsoft segmentează datele colectate din depozitul de date de pe Serverul SQL prin variabile în cadrul unui proces denumit inginerie de caracteristici. Inginerii identifică ce date trebuie să utilizeze și apoi construiesc o rezervă cu date din depozitul de date de pe Serverul SQL pentru a activa modelul de predicție. Oamenii de știință din domeniul datelor antrenează modelul folosind Azure Machine Learning Studio, apoi conectează datele la algoritmul eXtreme gradient boosting (XGBoost) care creează grupuri de decizii. Scorurile sunt incluse în baza de date de pe Serverul SQL și sunt afișate în rapoartele Power BI pentru echipele de colectare.

Instrumentul de predicții privind plățile întârziate bazat pe IA a redus numărul de clienți contactați cu memento-uri de plată de la 90% la 40%. În plus față de predicțiile cu privire la anumiți clienți, compania a constatat și faptul că facturile complexe vor avea cel mai probabil plata întârziată, iar pe termen lung, clienții și partenerii cu volum mare întârzie rar și pot beneficia în mod semnificativ de automatizarea plăților.

Clasificarea inteligentă a solicitărilor în funcție de scor și calificarea în marketing

Departamentul de marketing a Microsoft primește până la 10 milioane de solicitări pe an. Compania căuta o modalitate mai bună de a clasifica solicitările în funcție de scor pentru a reduce cantitatea de timp pe care vânzătorii o petrec urmărind solicitările neproductive. Microsoft a combinat înțelegerea angajaților din marketing cu privire la calitatea solicitărilor cu expertiza în învățarea automatizată a oamenilor de știință din domeniul datelor pentru a crea o platformă de clasificare a solicitărilor în funcție de scor. Platforma analizează mii de variabile pentru a prezice probabilitatea ca o solicitare să se convertească în orice canal de vânzări dat.

Pentru a califica solicitările după ce acestea primesc scoruri, Microsoft a creat un asistent de calificare a solicitărilor bazat pe IA denumit BEAM (Bot Enabled Augmented Marketing). Platforma este construită pe instrumentele de învățare ale programelor de tip Open Source și tehnologii Microsoft, inclusiv Microsoft Cognitive Services, Azure Machine Learning și Azure ML Studio. Aceasta detectează intenția și contextul din e-mailurile clienților pentru a determina probabilitatea că un client este pregătit să achiziționeze produse sau servicii. BEAM trimite e-mailuri clienților și le evaluează nivelul de interes folosind procesarea limbajului natural înainte de a le trimite către departamentul de vânzări. Modelul IA operează mai mulți algoritmi de învățare automatizată pentru a aloca o valoare fiecărui punct de date și pentru a genera un scor numeric general pentru fiecare solicitare. Solicitările cu scoruri alocate sunt apoi returnate motorului de marketing prin intermediul API.

Platforma de clasificare a solicitărilor în funcție de scor bazată pe IA a ajutat compania să identifice într-un mod mai inteligent potențialii clienții, în final îmbunătățind ratele de conversie și randamentul investițiilor de marketing. Folosirea IA mai degrabă decât a regulilor de afaceri tradiționale a ajutat angajații din marketing să raționalizeze calificarea solicitărilor și să predea mai puține solicitări de înaltă calitate către echipele de vânzări.

Îmbunătățirea analizei de feedback de la clienți

Microsoft avea nevoie de o soluție pentru cantitatea imensă de feedback pe care îl primește. Pentru a gestiona problema, compania a creat un instrument de analiză a tonalitatea, care ușurează interpretarea și acționarea cu privire la feedbackul clienților după tranzacție. Instrumentul analizează tonul mesajului pentru a identifica factorii cheie ce determină experiența clienților și punctele de întrerupere unde serviciul nu s-a ridicat la așteptările acestora. Vocea echipei pentru Clienți a companiei are mai multe procese cu privire la modul de acțiune privind feedbackul clienților, inclusiv susținerea procesului de feedback profesional și a procesului de feedback de recuperare de la clienți.

Analiza de feedback al clienților bazată pe IA pornește prin a captura și stoca feedbackul clienților din chaturile pe telefon, e-mail și sondaje IVR, apoi integrează datele din 9 baze de date folosind SQL Server Integration Services (SSIS). Soluția procesează feedbackul clienților prin intermediul fluxurilor de învățare automatizată, precum Microsoft Machine Learning Server on R language și Microsoft Translator. Ideile sunt stocate pe Serverul SQL pentru ca echipele să le poată accesa și mai sunt stocate și prin intermediul soluției Power BI și conectate la Azure Dev Ops pentru mentorat. În final, aceste constatări sunt evidențiate prin programe de acționare precum Customer Recovery Feedback și Support Professional Feedback Loop.

Instrumentul pentru feedbackul de la clienți bazat pe IA generează observații valoroase într-o fracțiune de timp, echipând agenții cu informațiile de care au nevoie pentru a servi cel mai bine clienții. Pentru clienții recuperați, feedback-ul pozitiv a crescut în medie cu 37%, iar Scorul de satisfacție a clienților (CSAT) a crescut cu 180% în comparație cu prima lor interacțiune cu Microsoft.

Colaborarea eficientă inter-funcțională, multidisciplinară este cheia succesului pe termen lung. Softline, în calitate de Partener Global al Microsoft, are o experiență însemnată cu privire la soluțiile bazate pe IA. Solicitați sfaturile experților noștri și obțineți toate beneficiile din transformarea proceselor dvs. operaționale cu IA. Dacă doriți să citiți mai multe exemple din domeniul vânzărilor și financiar, descărcați ebook-ul gratuit aici după înregistrare.