Wykorzystanie sztucznej inteligencji w budowaniu relacji z klientami cz.1

W jaki sposób CRM idzie w parze ze sztuczną inteligencją?

Autorzy tekstu: Agata STACHOWICZ-STANUSCH, Maciej STANUSCH / Stanusch Technologies

Od czasu pojawienia się pierwszych komputerów, ciągle porównujemy je z możliwościami ludzi. W latach 50-tych ukuty został, przez Johna McCarthney’a termin „sztuczna inteligencja” oznaczający „konstruowanie maszyn, o których działaniu dałoby się powiedzieć, że są podobne do ludzkich przejawów inteligencji” . Niestety pół wieku wysiłków, ciągle nie zbliżyło nas do stworzenia maszyny, o której można by powiedzieć, że posiada inteligencję porównywalną z ludzką. Trzeba jednak przyznać, iż w wielu obszarach SI rozwija się dynamiczne, a tworzone rozwiązania powoli wchodzą do użytku a co więcej znajdują zastosowanie w wielu obszarach biznesowych.

Jednym z takich obszarów jest marketing a w szczególności obszar komunikacji z klientami. Ma to szczególne znaczenie w okresie, kiedy niezwykle popularne stały się koncepcje marketingu partnerskiego czy też budowania trwałych relacji z klientami (CRM). Wdrożenie takich koncepcji wymaga ciągłego dialogu z klientami: zarówno na etapie bieżącej obsługi, sprzedaży, serwisu czy też choćby badania potrzeb i indywidualnych preferencji oraz satysfakcji. Firmy wdrażające koncepcje marketingu partnerskiego przenoszą przykładowo ciężar komunikacji z klientami z modelu pośredniego (np. reklamy w mediach publicznych) w kierunku komunikacji bezpośredniej używając takich narzędzi jak telemarketing, mailing, spotkania czy emailing. Komunikacja bezpośrednia, choć znacznie skuteczniejsza od komunikacji pośredniej, oparta jest o indywidualizację kontaktów, a to oznacza przygotowywane indywidualnych komunikatów, wybór wielu grup docelowych oraz samo przekazania indywidualnego komunikatu. Dzięki indywidualizacji rośnie skuteczność działań marketingowych: możemy natychmiast ocenić realne zainteresowanie klienta, poznać jego opinię, poznać indywidualne preferencje, skrócić czas na założenie zamówienia itd. Niestety realizacja tych zadań wymaga znacznych nakładów oraz zasobów, głównie ludzkich, które stają się coraz kosztowniejsze dla przedsiębiorstw. Przykładowo posiadając np. 100 tysięcy klientów i chcąc do nich skierować komunikat o wprowadzeniu nowego produktu bądź też przeanalizować ich satysfakcję, stosując narzędzia telemarketingu, musielibyśmy wykonać co najmniej 100 tysięcy połączeń, a to przede wszystkim wymaga czasu, odpowiednio dużego i odpowiednio przeszkolonego personelu, nie mówiąc już o infrastrukturze (Call Center) czy też czasie potrzebnym na realizację takiego zadania. Choć marketing partnerski jest oczywistym przykładem gdzie indywidualizacja komunikacji pochłania gigantyczne zasoby, również w metodach marketingu tradycyjnego możemy mieć do czynienia z koniecznością posiadania znacznych zasobów koniecznych do obsługi klientów. Załóżmy, że realizujemy dużą kampanię telewizyjną: potencjalni klienci reagują na taką kampanię np. poprzez kontakt telefoniczny lub emailowy. Cóż może być gorszego dla przedsiębiorstwa kiedy taki potencjalny klient nie może się skomunikować z dostawcą ze względu na ciągle zajęte linie telefoniczne czy też brak odpowiedzi na wysłanego emaila. Klasyczny już case firmy Lufthansa, która z wielką pompą ogłosiła w połowie lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku, że otwiera nowy kanał komunikacji z klientami poprzez emaila – w krótkim okresie czasu otrzymała kilkadziesiąt tysięcy emaili, na które nie była w stanie odpowiedzieć. W konsekwencji pojawiało się w prasie wiele niepochlebnych artykułów o tym przedsiębiorstwie. Z polskiego podwórka możemy przytoczyć case firmy Netia, która chcąc odebrać klientów na usługę Neostrada Telekomunikacji Polskiej, wykorzystała zmiany regulaminu usługi Neostrada, który to stał się okazją do zmiany dostawcy usługi. Szumna kampania w mediach spowodowała gigantyczne zainteresowanie usługą i przeciążenie infolinii, co w konsekwencji spowodowało, iż wielu klientów odeszło z przysłowiowym kwitkiem nie wspominając już o nadwyrężonym wizerunku tele-operatora.

Jak widać współczesny marketing charakteryzuje się wieloma obszarami, wymagającymi dużych (czytaj drogich) nakładów umożliwiających skuteczne konkurowanie na rynku. Paradoksalnie, nowe metody, ze względu na swoje koszty, powodują ogólnie mniejszą skuteczność działań marketingowych. Przykładowo wdrożenie koncepcji zarządzania relacjami z klientami (CRM) to nie tylko wydatki związane z wdrożeniem tej koncepcji oraz zakupem odpowiedniego oprogramowania klasy CRM lecz również koszty związane z utrzymaniem odpowiednich zasobów, które będą te relacje tworzyć i podtrzymywać.

Gdzie tu miejsce na „sztuczną inteligencję” oraz nowoczesne technologie informatyczne?  Jak się okazuje, współczesne oprogramowanie wykorzystujące metody i techniki sztucznej inteligencji jest na tyle sprawne, iż można je wykorzystać w kilku obszarach związanych z budową relacji z klientami np.:

• przygotowaniu baz danych klientów, ich czyszczeniu i deduplikacji,
• prowadzaniu dialogu z klientem w języku naturalnym,
• automatycznym odpowiadaniu na zapytania klienta wysłane emailem.

Czyszczenie i deduplikacja baz danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Większość przedsiębiorstw i instytucji posiada informacje na temat swoich klientów w wielu źródłach danych (bazach danych). Często informacja na temat jednego klienta jest zapisana w każdej bazie danych w różny sposób np. Przedsiębiorstwo Produkcyjno Usługowe AMBO; AMBO S.A, albo PPU AMBO. Może to być ta sama firma, ale przez system komputerowy będzie traktowana będzie jako trzy różne wpisy. Jeżeli w bazie danych nie będzie znajdował się jednoznaczny identyfikator rozróżniający poszczególne przedsiębiorstwa (jak np. numer NIP lub REGON), żaden tradycyjny system nie będzie w stanie zidentyfikować, iż chodzi o ten sam podmiot. Takie sytuacje zdarzają się w szczególności w działach marketingu, kiedy to dokupywane są nowe bazy potencjalnych klientów a ich połączenie z istniejącymi bazami danych (tak by utworzyły się zapisy zdublowane) staja się nie lada problemem. Poniższa tabela prezentuje przykład bazy danych z wprowadzonymi dublami.

Tabela 1. Fragment bazy danych z dublującymi się informacjami na temat klientów:


Źródło: opracowanie własne

Ręczne znalezienie duplikatów nie jest dużym problemem, kiedy baza danych jest niewielka (do kilkuset rekordów). Jeżeli jednak baza danych zawiera ich kilka tysięcy, to jest to problem gigantyczny. Rozwiązaniem jest oprogramowanie wyposażone w „umiejętność” interpretacji zapisów i rozpoznawania dubli bez względu na sposób zapisu danych. Dla systemu wyposażonego w sztuczną inteligencję nie stanowi żadnego problemu zweryfikowanie, iż w powyższych przykładach chodzi o tę samą firmę. Dodatkowo taki system, może sprawdzać poprawność danych tele-adresowych (np. zgodność kodu pocztowego z nazwą miejscowości oraz nazwą ulicy). Zastosowanie systemu do deduplikacji danych wyposażonego w sztuczną inteligencję, umożliwia zdecydowaną redukcję czasu potrzebnego na dokonanie czynności eliminacji powtarzających się danych. Oszczędności mogą wynieść nawet do 99 % wyjściowego czasu potrzebnego na jej zrealizowanie. Jednym z pierwszych tego typu systemów dostępnych na polskim rynku uwzględniających zawiłości polszczyzny jest system Wiper.

Wiper jest programem przeznaczonym do inteligentnej deduplikacji danych (usuwania powtarzających się zapisów). Wiper potrafi zaimportować lub podłączyć się do dowolnej bazy danych a następnie wyszukać w nich powtarzające się zapisy bez względu na strukturę danych oraz sposób zapisu nazw. System oparty jest o sztuczną inteligencję i nie wymaga by zapisy w bazach danych posiadały jednoznaczne identyfikatory kontrahentów jak NIP czy REGON. Wiper doskonale sprawdza się w trakcie wdrożeń systemów do wspomagania zarządzania lub podczas migracji danych pomiędzy systemami oraz do wspomagania działań marketingu bezpośredniego.

Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej oraz semantycznej bazy danych powoduje, że Wiper potrafi zidentyfikować duplikat bez względu na to w jaki sposób została zapisana  nazwa kontrahenta i jego adres, i tak Wiper posiada niezależność od kompletności danych:

• AKKA / Przedsiębiorstwo AKKA sp. z o.o. - niezależność od stosowanego sposobu pisowni (duże/małe litery; znaki typu „”)
• AKKA / „AKKA” / Akka / „akka” - niezależność od kolejności wyrazów w nazwie
• AKKA Firma Handlowa / Firma Handlowa AKKA - niezależność od stosowanych skrótów
• FH / Firma Handlowa / Firma Handl.

Dodatkowo, Wiper potrafi:

• w przypadku stwierdzenia błędnego wpisu nazwy miasta, województwa, poczty lub powiatu zaproponować poprawną pisownię
• sprawdzić poprawność adresów (np. sprawdzić zgodność kodów pocztowych z nazwami miast lub całych adresów)

System umożliwia zaimportowanie (np. w formie arkusza Excela) lub podłączenie się pod zewnętrzną bazę danych (np. SQL) i wyszukanie duplikujących się zapisów. Efektem pracy systemu może być lista duplikatów w bazie oraz lista rekordów nie posiadających duplikatów. Wynik analizy może zostać wyeksportowany do arkusza Excel, pliku tekstowego itp.

Wiper jest również niezależny od struktury danych - Dla programu nie ma znaczenia struktura bazy danych (nazwy, liczba, kolejność i typy pól). Dzięki mechanizmowi mapowania pól, użytkownik wskazuje, w którym polu znajdują się takie elementy jak nazwa firmy, adres (ulica z nr), kod pocztowy, miasto itp. Na podstawie mapy pól system „wie” w jaki sposób porównywać dane i gdzie wyszukiwać duplikaty. Poniższy rysunek przedstawia działanie systemu Wiper.
 
Rys.1. Prezentacja działania systemu Wiper, który rozpoznaje zdublowane zapisy bez względu na sposób zapisu danych.


Źródło: za zgodą Clix Software sp. z o.o.

Kolejna część wpisu poświęcona chatterbotom już w najbliższy wtorek.

Pobierz ebook "Ebook z raportem: Jak wybrać software house dla działań marketingowych i e-commerce"