AI is een krachtige tool in de strijd tegen klantenuitval, maar hoe gaat dit nu concreet in z’n werking? Hoe kunnen sales managers AI in hun bedrijf implementeren? In deze blog loodsen we je door een concreet stappenplan.
Identificeer de juiste AI-oplossing
Er zijn verschillende AI-oplossingen beschikbaar voor sales managers die klantenuitval willen verminderen. Het is dan ook belangrijk om de juiste oplossing te kiezen die het beste past bij de behoeften van je organisatie. Een out-of-the-box oplossing heeft hierbij de voorkeur boven een custom ontwikkeling omdat dit minder risicovol is, minder kost, sneller return geeft en je impliciet ook gebruik kan maken van best practices van andere bedrijven. Er zijn trouwens ook oplossingen beschikbaar die specifiek ontworpen zijn voor bepaalde industrieën, zoals de detailhandel of de financiële sector.
Maak een roadmap
Het opstellen van een roadmap voor de implementatie van AI is van groot belang. Roadmaps helpen namelijk bij het monitoren van de evolutie en zorgen ervoor dat het proces gestroomlijnd verloopt. Het is belangrijk dat je in deze roadmap alle nodige stappen om AI te implementeren beschrijft, inclusief de nodige middelen. Daarnaast is het ook aan te raden om de roadmap in verschillende fases op te delen, zodat het project steeds beheersbaar blijft en er ruimte is voor aanpassingen en evaluaties.
Naast het verminderen van klantenuitval is het ook mogelijk om AI te gebruiken voor andere doeleinden binnen de sales, zoals het verbeteren van klantprofielen, lead scoring en cross-selling. Daarom is het belangrijk om bij het opstellen van de roadmap ook rekening te houden met deze extra mogelijkheden. Zo kan er op een later moment verder worden gebouwd op de al ontwikkelde AI-oplossingen en kan er nog meer waarde worden gehaald uit jouw investering.
Verzamel de juiste gegevens
Om AI efficiënt te kunnen gebruiken, is het natuurlijk belangrijk om de juiste gegevens te verzamelen. We spreken hier onder andere over klantgegevens zoals aankoopgeschiedenis, interacties met de klantenservice en websitegedrag. Daarnaast is een goede data-infrastructuur om deze gegevens te verzamelen en te analyseren cruciaal.
Train de AI-oplossing
Zodra de gegevens verzameld zijn, is het tijd om de AI-oplossing te trainen. Concreet gaat het hier over het gebruik van machine learning-algoritmen om de gegevens te analyseren en patronen te ontdekken. Het is belangrijk om deze AI-oplossing regelmatig opnieuw te trainen zodat deze steeds up-to-date blijft en de beste resultaten oplevert.
Testen en valideren van de resultaten
Een cruciale volgende stap is het testen en het valideren van de AI resultaten voordat deze op grote schaal worden ingezet. Zo is het belangrijk om de voorspellingen van de AI-oplossing te vergelijken met de werkelijke resultaten om ervoor te zorgen dat deze nauwkeurig zijn. Daarnaast is voldoende datakwaliteit en een goede data-infrastructuur van groot belang, want dit zorgt ervoor dat de AI-oplossing correct kan werken zonder het risico beïnvloed te worden door ruis in de data. Dit kan worden bereikt door het regelmatig uitvoeren van datakwaliteitscontroles en het implementeren van een data governance-framework.
Het is ook van belang om te monitoren hoe de AI-oplossing wordt gebruikt en hoe deze presteert in de praktijk. Door het monitoren van de prestaties in real-time kan er namelijk snel worden ingegrepen wanneer er afwijkingen worden geconstateerd. Dit kan bijvoorbeeld door het instellen van alerts wanneer de prestaties onder een bepaald niveau komen.
Ten slotte is het belangrijk om een continu verbeteringsproces in te bouwen in de AI-oplossing. Dit kan onder andere door het regelmatig trainen van de AI-algoritmen met nieuwe data en het testen van nieuwe modellen en technieken om de prestaties verder te verbeteren. Dankzij deze continue verbetering kan de AI-oplossing steeds beter presteren en kan er nog meer waarde uit de AI-investering gehaald worden.
Kortom, bij de implementatie van AI is consistentie en efficiëntie cruciaal. Alles begint bij het verzamelen van de juiste gegevens, maar het is even belangrijk om de AI-oplossing continu te trainen, monitoren en bij te sturen waar nodig. Enkel zo kan je het volle potentieel van AI benutten in de strijd tegen klantenuitval.
