가상 비서가 CRM과 비즈니스 인텔리전스를 결합하는 방법

오늘날 고객 운영 프레임워크 내에서 AI 비서의 사용이 계속 확대되고 있습니다. 어떤 경우에는 충성도 높은 고객과 효율적인 운영 관리 측면에서 기업에 전략적 이점을 제공하기도 합니다. CRM 플랫폼과 BI의 데이터를 활용해 AI 도구는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. NLP와 ML을 활용해 가상 비서는 구매 내역, 고객 행동 패턴, 상호작용 로그 등 필요한 정보를 분석할 수 있다. 그런 다음 비즈니스 운영에 대한 맞춤형 관련 보고서를 제공합니다.

그들의 구현은 다음과 같습니다 어떻게 BI AI 도우미가 에이전트를 지원하기 위해 데이터 기반 실시간 추천을 제공하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 예측 분석은 개인화된 솔루션을 제공할 수 있고 감정 분석은 고객과 상호 작용하는 동안 적절한 어조를 제안할 수 있습니다. CRM과 BI 간의 연결은 제공된 제안의 정확성과 관련성을 보장하여 문제 해결 및 의사 결정을 가속화합니다.

가상 비서의 발전과 CRM 및 BI 도구와의 통합을 살펴보겠습니다. 또한 AI 도구를 구현할 때 몇 가지 윤리적 고려 사항에 대해서도 논의하겠습니다.

CRM 및 BI와 AI 도우미의 기술 통합

CRM의 통합, 비즈니스 인텔리전스 및 AI에는 여러 기술 프로세스가 포함됩니다. 이 “결합”의 핵심에는 NLP 및 ML 알고리즘이 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 분석하는 가상 비서.

데이터 수집 및 전처리

이는 AI가 CRM과 BI로부터 데이터를 수집하는 첫 번째 단계이다. 비즈니스 인텔리전스 자동화 이 작업을 수행하는 데 필요한 시간이 줄어들기 때문에 여기서 도움이 될 수 있습니다. CRM 데이터에는 일반적으로 이전 구매, 고객 프로필 및 거래에 대한 정보가 포함되는 반면 BI에는 판매와 관련된 성과 지표, 시장 동향 및 KPI가 포함됩니다. 일반적으로 데이터는 체계화되지 않고 구조화되어 있지 않으므로 데이터 정리 및 정규화를 보장하기 위해 전처리가 필요합니다.

기계 학습 및 예측 분석

첫 번째 단계가 완료되면 데이터를 사용하여 통찰력을 얻고 분석을 수행할 수 있습니다. 여기에서는 분류 및 회귀와 같은 알고리즘을 통해 ML을 사용하여 패턴을 찾고 가능한 고객 행동을 예측합니다.

클러스터링 및 연관은 숨겨진 관계를 찾고 고객을 세분화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시계열 및 신경망과 같은 예측 도구는 다음을 통해 미래 동향을 파악하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 분석의 AI지원 담당자에게 적합한 권장 사항을 제시합니다.

자연어 처리(NLP)

NLP는 가상 비서가 고객이 원하는 것을 이해하고 관련 응답을 제공하는 데 도움이 되므로 중요합니다. 의도 인식 및 감정 분석을 통해 AI 도구는 고객의 상황과 기분을 이해할 수 있습니다.

이러한 모든 기술은 문의 사항에 대한 맞춤형 권장 사항 및 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. 그래서 고객 만족도가 높아지는 반면, 비즈니스 인텔리전스 인공지능 작용합니다. 마지막으로 NLP는 과거 데이터 분석에 적용되어 일반적인 문제와 가장 효과적인 솔루션을 찾아 더 나은 권장 사항을 만들 수 있습니다.

실시간 데이터 처리 및 추천 생성

고객 서비스를 위해서는 실제 데이터와 새로운 데이터가 필요합니다. AI 도우미는 이 정보를 기반으로 출력을 제공합니다. 데이터를 사용할 수 있게 되면 스트림 처리 프레임워크와 인메모리 컴퓨팅 도구를 통해 모든 것을 신속하게 분석하고 원활한 의사 결정을 보장할 수 있습니다.

AI 도우미는 BI 및 CRM의 정보 흐름을 지속적으로 모니터링하여 실시간 변경 사항에 대한 통찰력을 생성해야 합니다. 실시간 대시보드와 시각화 도구를 사용하면 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

지원 시스템과의 통합

가상 에이전트는 기존 지원 시스템, 즉 커뮤니케이션 및 티켓팅 도구와 원활하게 협력해야 합니다. 이 작업 프로세스는 모든 권장 사항이 실제 상태로 유지되고 상담원에게 즉시 전달되도록 보장합니다.

웹후크와 API는 이러한 조정을 지원합니다. 때로는 AI 도구 공급업체가 이러한 통합을 지원합니다.

예를 들어, 고객 지원을 위한 생성 AI 고객 지원 성과를 개선하고 이를 작업 프로세스에 쉽게 통합하는 데 사용할 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다.

윤리적 고려사항 및 데이터 개인정보 보호

비즈니스에서 인공지능을 사용할 때 윤리적 고려 사항은 항상 나타납니다. 추천을 하기 위해 민감한 고객 데이터를 다루면 규정 준수와 신뢰를 보장하기 위해 대답이 필요한 몇 가지 질문이 제기됩니다.

• 책임과 투명성. 고객은 귀하가 자신의 데이터(예: 고객과의 이전 상호 작용)를 수집하고 어떻게든 처리할 수 있다는 점을 인식해야 합니다. 책임에 관해서는 AI 기반 의사결정 모델의 편견과 오류를 해결하기 위해 일부 메커니즘을 개발해야 합니다.
• 데이터 개인정보 보호 및 보안. 고객 데이터는 보호되고 안전하게 저장되어야 합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)을 준수하는 것이 좋습니다. 암호화, 보안 평가, 액세스 제어가 도움이 될 수 있습니다.
• AI의 윤리적 사용. 가상 비서는 어떤 식으로든 고객에게 해를 끼쳐서는 안 됩니다. 취약점을 조작하거나 악용해서는 안 됩니다. AI 비서와 상호작용하는 동안 투명성이 보장되어야 합니다.

마무리

향상된 의사 결정 및 향상된 작업 효율성은 CRM 및 BI와 함께 AI 기반 가상 비서가 비즈니스를 지원하는 이점 중 일부입니다. 그러나 이러한 기술을 구현하는 동안 모든 이해관계자가 이러한 통합으로 이익을 얻을 수 있도록 기술적, 윤리적 고려 사항에 중점을 두어야 합니다. 강력한 AI 도구와 윤리 원칙 및 데이터 개인정보 보호에 대한 강한 의지를 결합하면 높은 성과를 거두고 법률을 준수할 수 있습니다.

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