Для функционирования и анализа эффективности сайта используются cookie и Яндекс.Метрика. Нажав кнопку «Принимаю», Вы соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных, а также подтверждаете ознакомление с Пользовательским соглашением. Запретить обработку файлов cookie Вы можете в настройках своего браузера
BPMSoft: AI и ML инструменты
Компания BPMSoft рассматривает ИИ как естественное развитие своей CRM-системы для ускорения работы клиентских менеджеров, маркетологов и операторов поддержки. BPMSoft выстраивает вокруг своей платформы экосистему ИИ-инструментов, охватывающих ключевые задачи работы с данными: предиктивный скоринг лидов, прогнозирование оттока клиентов, классификация обращений, анализ похожести текстов, а также ассистент по базе знаний в формате чат-бота в Telegram. Дополняет экосистему собственная LLM-модель для резюмирования массивных переписок с контрагентами и анализа тональности сообщений, что помогает быстрее выявлять проблемы в коммуникации.
ИИ-инструменты BPMSoft помогают решать задачи по следующим направлениям:
Управление продажами
- Увеличение конверсии лидов в продажу
- Автоматизация выполнения рутинных задач
- Скоринг лидов для выделения наиболее перспективных клиентов
- Подготовка персонализированных предложений продуктов и услуг
- Оценка вероятности заключения сделки
- Прогнозирование будущих потребностей клиентов
- Повышение качества и эффективности работы менеджеров
- Сокращение сбытовых расходов
Управление маркетингом
- Прогнозирование спроса и потребительских предпочтений
- Сегментация и категоризация целевой аудитории
- Персонализация коммуникаций с потребителями
- Анализ эффективности маркетинговых мероприятий
- Прогнозирование оттока клиентов, управление клиентской базой
- Оптимизация маркетинговых бюджетов
- Разработка и оптимизация контента и дизайна
- Сбор информации о клиентах и партнерах из внешних источников
Управление сервисом
- Повышение оперативности и качества обслуживания клиентов
- Сокращение времени реакции на инциденты
- Контроль качества сервиса
- Повышение лояльности клиентов
- Оптимизация использования ресурсов и бюджетов
- Планирование рабочей нагрузки на с лужбы сервиса
- Мониторинг, сбор и анализ обратной связи
Управление персоналом
- Повышение качества и скорости обучения сотрудников
- Использование лучших практик и передового опыта
- Оценка и развитие профессиональных компетенций сотрудников
- Оптимизация рабочих графиков и HR-ресурсов
- Повышение мотивации и удержание сотрудников
- Сбор информации и проверка благонадежности кандидатов
- Прогнозирование оттока сотрудников
«Софья» - ассистент по базе знаний
- Понимает вопросы и дает ответы на естественном языке
- Дает ссылки на релевантные инструкции, документы и регламенты
- Обучается на корпоративной базе знаний (при on-prem развертывании)
- Может отвечать как сотрудникам, так и клиентам.
В частности, ИИ-инструменты предоставляют возможности:
Сегментирование клиентов
Поиск сегментов с неочевидными связями для работы с группами клиентов и контрагентов.
Предиктивный скоринг лидов и продаж
Модели машинного обучения позволяют прогнозировать готовность клиента к покупке и оценивать вероятность совершения сделки на основе анализа множества факторов и исторических данных (данные о бюджете, успешность перевода лидов в продажу, активность взаимодействия и поведение клиента и других).
Благодаря фокусировке усилий на наиболее перспективных клиентах, можно улучшить показатели конверсии лидов в сделки, повысить доходность бизнеса, оптимизировать затраты на привлечение клиентов. Обновление прогнозов может быть настроено в автоматическом режиме без необходимости отдельной настройки бизнес-процессов.
Рекомендация продуктов и услуг
Увеличивает продажи продуктов и услуг путем персонализации коммерческих предложений, подготовленных на основе анализа потребительских предпочтений.
Алгоритмы машинного обучения анализируют многочисленные факторы: история покупок клиентов, данные поисковых запросов в Сети, демографические и гендерные характеристики и многие другие. В результате формируются прогнозы привлекательности продуктов и услуг как группам клиентов, так и отдельным покупателям.
Прогноз оттока клиентов
ИИ ранжирует клиентскую базу на основе десятков признаков (период активности и история взаимодействия, оборот и история платежей, географические и демографические характеристики и т.д.), присваивая каждому клиенту определенную степень риска его оттока. На основе предсказаний модели можно сформировать отдельные клиентские сегменты и запустить маркетинговую кампанию по удержанию клиентов.
ML-модели способствуют формированию лояльной клиентской базы и увеличению жизненного цикла клиентов (LTV), позволяют снизить затраты на удержание действующих клиентов.
ИИ обработка обращений
Повышает качество продаж и клиентского сервиса. ML-модель анализирует весь массив обращений клиентов, выявляет схожие по тематикам и содержанию запросы, назначает группы ответственных и определяет приоритеты.
Алгоритмы обучаются на наборе данных, содержащем различные признаки обращений (например, тему, тип обращения, контекст и описание проблемы). Дополнительно информация собирается из любых доступных источников, например, из CRM и ITSM-систем, чат-ботов, социальных сетей.
Автоматизация процессов работы с обращениями с применением опыта решения однотипных задач позволяет значительно сократить время на их решение, повысить скорость продаж и качество обслуживания, оптимизировать использование ресурсов компании.
ИИ краткое изложение
Выделяет главные мысли и экономит время на чтении многостраничной переписки.
ML-модель позволяет автоматически генерировать краткие аннотации к перепискам с клиентами и сотрудниками. Модуль позволяет извлечь ключевые идеи и формулировки из сообщений, а также определить их тональность (эмоциональную окраску текстов): позитивную, негативную или нейтральную. Это упрощает работу с большим объемом информации и позволяет оперативно выявить ключевые запросы пользователей, а также оценить общий уровень удовлетворенности аудитории.