AI stimuleert klantengroei in de productiesector
Kunstmatige intelligentie (AI) is een gamechanger in de maakindustrie. Als de belangrijkste drijfveer van wat veel experts de vierde industriële revolutie of Industry 4.0 noemen, herdefinieert AI alles, van operaties op de fabrieksvloer tot backoffice-routines zoals verkoop en marketing.
AI zelf is het product van een van de meest doordringende technologische trends van allemaal: de exponentiële groei van digitale gegevens. De fabrikanten van vandaag verzamelen routinematig enorme hoeveelheden gegevens uit een steeds groter aantal bronnen, waaronder klantcontactpunten en aangesloten apparaten op de fabrieksvloer. De uitdaging ligt in het begrijpen van deze zogenaamde Big Data op een manier die economisch, schaalbaar en toepasbaar is in elke unieke productieomgeving.
De opkomst van klantanalyses voor groei
De afgelopen jaren hebben steeds geavanceerdere algoritmen AI uit eenvoudige ondersteunende rollen gehaald om in veel organisaties cruciale groeimotoren te worden. Diep leren, actief leren en natuurlijke taalverwerking (NLP) zijn slechts enkele van de opwindende ontwikkelingen die klaar staan om onze relatie met machines te veranderen. Tegenwoordig verandert AI ook de manier waarop bedrijven met hun klanten omgaan.
Uit een recent onderzoek van de MIT Technology Review bleek dat een derde van de verkoop- en marketingteams AI al gebruikt voor klantengroei. Bovendien wordt verwacht dat dit cijfer de komende twee jaar bijna zal verdubbelen. AI is immers al goed ingeburgerd op andere gebieden, waaronder klantenservice en IT-beheer. Het potentieel om groei te stimuleren door waarde toe te voegen aan elke bedrijfskritieke operatie is inderdaad enorm. Dit omvat ook operaties die niet direct verband houden met klantengroei, zoals productie-efficiëntie, financiële operaties en risicobeheer.
Dit zijn de drie belangrijkste gebieden waar AI veelbelovend is voor het versnellen van de klantengroei:
Verkoop
Terwijl fabrieksvloeren al jaren zwaar investeren in automatiserings- en optimalisatietechnologieën, is de omzet grotendeels gestagneerd. Er zijn twee sleutelfuncties die goed gepositioneerd zijn voor procesverbetering: verkoop en prijsstelling.
Verkoopteams dragen de verantwoordelijkheid om hun klantenbestand uit te breiden met behoud van bestaande. Maar ondanks een verlaging van de arbeidskosten als gevolg van transformationele technologieën op de werkvloer, zitten veel verkoopteams vast met verouderde processen en oplossingen die leiden tot buitensporig klantverloop. Dit komt omdat ze vaak de inzichten missen die nodig zijn om hun klanten beter te begrijpen.
AI kan salesmanagers helpen om effectiever prospects te maken, klantverloop te verminderen en veel onboarding-processen te automatiseren. Alleen vertrouwen op menselijke analyse om bijvoorbeeld vast te stellen wanneer klanten het risico lopen over te lopen naar een concurrent, is gewoon niet haalbaar voor een organisatie met duizenden of tienduizenden klanten.
Machine learning can draw upon past successes and failures to determine things like which customers make the best fit for a given product or service and which ones are most prepared to purchase additional products. Empowered by AI-driven insights, sales teams can discover hidden revenue opportunities at practically any scale. They can optimise pricing, spend time rospecting for the right clients, and know who to communicate with and how, when, and why.
Marketing
No one expects a marketing department to work around the clock, but that doesn’t mean their operations should be restricted to a nine-to-five routine. In fact, AI-powered systems already work around the clock behind the scenes of thousands of popular consumer and business products and services. These solutions are extremely diverse too – ranging from AI-powered discoverability engines that help customers choose the best products and services for them, to displaying ads at just the right time and place.
Applying customer analytics for growth across sales and marketing departments helps them achieve alignment and optimise efficiencies across the board. For example, labour-intensive things like direct-mail marketing and social media can be automated to free up time for teams to focus on activities which require a human touch.
AI can help continuously optimise the overall customer journey and customer experience. At the top of the sales funnel, it enables better lead targeting before moving down the funnel into a smoother and more consistent marketing process across every touchpoint. Marketers can use their automation tools to ensure a timely and well-placed execution of their campaigns across multiple buying stages. All the while, automated analytics and reporting yields a steady supply of insights which can then be applied to improve and optimise the process.
AI takes the process a step further by automatically tailoring customer experiences according to certain variables, such as past-purchase history and client personas. This can be done with enormous speed and high precision, making it possible for marketing teams to carry out their operations at a scale that simply wasn’t possible before.
Customer service
With customers now having unprecedented power to shape the reputation of any organisation they do business with, it’s safe to say that customer service is the new marketing. In a sector frequently involving huge transactions and high-commitment contracts, manufacturing should also view customer service as a critical growth driver. Thus, it stands to reason their operations should be deeply intertwined with sales and marketing.
Yet automated customer service still gets a bad reputation. Frequent complaints include chat bots which fail to provide the right answers and automated support lines which continuously shift callers between departments. However, AI is steadily closing the gap between automated and human-powered customer support.
Innovative manufacturers are already looking into how they can use AI to improve customer service. Key areas of interest include predictive maintenance, and the ability to identify and resolve known issues with automated troubleshooting steps. After all, most customers would rather help themselves, provided they can find reliable solutions to their problems quickly, than pick up the phone or send an email.
AI can run self-diagnoses for predictive maintenance, which should substantially reduce the number of support tickets opened. This, in turn, will increase customer satisfaction – a direct driver of growth. Similarly, using AI to analyse vast amounts of customer feedback across the multitude of platforms ranging from support forums and knowledgebases to third-party review sites, can yield insights into more pervasive issues. Support teams can then escalate these recurring issues to resolve them in less time and identify which issues need a human touch.
Final words
Manufacturers face increasing pressure from regulatory bodies, environmental initiatives, and economic challenges associated with sudden, and often unpredictable, shifts in demand. Thus, the cost of not investing in AI for optimising mission-critical operations, is substantial, and it’s only likely to get higher. The good news is that most plants already have huge amounts of potentially valuable data at their disposal. The next step is to implement a way to transform that data into insights that can drive growth.
