Popular Thành công của Khách hàng AI tools include Korl, AdaptLoop và Stratopus, helping you work more efficiently.
Stratopus cung cấp các đội AI tự chủ cho các công ty B2B SaaS, chuyên về Bán hàng, Tiếp thị, Sản phẩm và Hỗ trợ khách hàng. Nó giúp các doanh nghiệp mở rộng hoạt động 24/7 để có thêm khách hàng, tăng doanh thu và giảm tỷ lệ rời bỏ bằng cách xử lý việc thực thi trong khi người sáng lập tập trung vào chiến lược.
3D
AdaptLoop là công cụ xây dựng case study được hỗ trợ bởi AI, giúp biến các cuộc trò chuyện của khách hàng thành các case study chuyên nghiệp, đa định dạng chỉ trong vài phút. Nó tự động soạn thảo nội dung, thiết kế PDF có thương hiệu và tạo ra tám định dạng nội dung bổ sung cho bán hàng, mạng xã hội và tiếp thị, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và tài nguyên so với việc tạo thủ công. Nó được thiết kế cho các nhóm tìm kiếm bằng chứng giá trị hiệu quả và phù hợp với thương hiệu.
Biện hộ
Korl là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI tự động tạo các bài thuyết trình dành riêng cho khách hàng cho các Buổi Đánh giá Kinh doanh Hàng quý (QBR) và gia hạn. Bằng cách tích hợp với các nguồn dữ liệu hiện có của bạn như Salesforce và Jira, Korl ánh xạ giá trị sản phẩm của bạn với các mục tiêu riêng của từng khách hàng, giúp tăng tỷ lệ giữ chân và thúc đẩy mở rộng.
Quản lý giữ chânCông cụ Thành công của Khách hàng là các nền tảng được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để giúp doanh nghiệp giữ chân khách hàng, tăng giá trị của họ và đảm bảo họ đạt được kết quả mong muốn. Các công cụ này tận dụng học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu từ các nguồn như CRM, phiếu hỗ trợ và phân tích sử dụng sản phẩm. Bằng cách xác định các mẫu trong hành vi người dùng, chúng chủ động gắn cờ các tài khoản có rủi ro, xác định cơ hội bán thêm và tự động hóa giao tiếp. Điều này biến đổi thành công của khách hàng từ một chức năng hỗ trợ bị động thành một chiến lược chủ động, dựa trên dữ liệu để tăng trưởng doanh thu và lòng trung thành của khách hàng.
Các công cụ này rất cần thiết cho các doanh nghiệp B2B SaaS và dựa trên đăng ký. Các Nhà quản lý Thành công của Khách hàng sử dụng chúng hàng ngày để quản lý danh mục tài khoản, ưu tiên việc tiếp cận và chuẩn bị cho các cuộc đánh giá kinh doanh. Các nhóm lãnh đạo và vận hành sử dụng phân tích của nền tảng để dự báo doanh thu, hiểu các nguyên nhân gây ra tỷ lệ rời bỏ và đo lường sức khỏe tổng thể của cơ sở khách hàng.
Khi chọn một công cụ Thành công của Khách hàng, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với hệ thống công nghệ hiện có của bạn (CRM, helpdesk). Đánh giá tính linh hoạt của mô hình dữ liệu và khả năng tùy chỉnh điểm sức khỏe và các mô hình dự đoán. Đánh giá sự tinh vi của công cụ tự động hóa để tạo ra các playbook hiệu quả. Cuối cùng, đảm bảo giao diện người dùng trực quan để các CSM có thể áp dụng vào quy trình làm việc hàng ngày của họ để quản lý tác vụ và lập kế hoạch chiến lược.
Một Nhà quản lý Thành công của Khách hàng (CSM) tại một công ty SaaS B2B nhận được cảnh báo do AI tạo ra rằng điểm sức khỏe của một tài khoản giá trị cao đã giảm từ 90 xuống 65. Công cụ xác định nguyên nhân: sự sụt giảm đáng kể số lượng người dùng hoạt động hàng ngày và hai phiếu hỗ trợ ưu tiên cao chưa được giải quyết. Playbook tự động của nền tảng ngay lập tức tạo một nhiệm vụ cho CSM để lên lịch một cuộc gọi kiểm tra, cung cấp bản tóm tắt các vấn đề và đề xuất các điểm cần thảo luận tập trung vào việc giải quyết các phiếu hỗ trợ và cung cấp một buổi đào tạo lại. Sự can thiệp chủ động này cho phép CSM giải quyết các vấn đề trước khi khách hàng cân nhắc rời bỏ, bảo toàn một nguồn doanh thu quan trọng.
Một nền tảng thành công của khách hàng bằng AI phân tích dữ liệu sử dụng sản phẩm trên tất cả các tài khoản cho một công ty phần mềm. Nó gắn cờ một tài khoản liên tục đạt đến giới hạn cuộc gọi API của gói hiện tại và gần đây đã bắt đầu sử dụng các tính năng báo cáo nâng cao thường liên quan đến hạng cao cấp. Hệ thống tự động thông báo cho Người quản lý tài khoản được chỉ định, cung cấp cho họ các điểm dữ liệu cụ thể. Sau đó, người quản lý liên hệ với khách hàng với một đề xuất nâng cấp phù hợp, chứng minh cách gói cao cấp sẽ hỗ trợ tốt hơn cho việc sử dụng ngày càng tăng của họ và cung cấp nhiều giá trị hơn, dẫn đến một cuộc bán thêm thành công.
Một công ty SaaS đang phát triển nhanh cần giới thiệu hàng trăm khách hàng mới mỗi tháng mà không cần thuê một đội ngũ thành công khổng lồ. Họ sử dụng một công cụ Thành công của Khách hàng bằng AI để tạo ra một playbook giới thiệu tự động. Hệ thống theo dõi các cột mốc kích hoạt quan trọng cho mỗi người dùng mới, chẳng hạn như 'dự án đầu tiên được tạo' hoặc 'thành viên nhóm được mời'. Nếu người dùng không hoàn thành một cột mốc trong một khung thời gian nhất định, công cụ sẽ tự động gửi một email được cá nhân hóa với một video hướng dẫn hữu ích. Điều này giúp mở rộng quy trình giới thiệu, đảm bảo trải nghiệm người dùng nhất quán và giải phóng các CSM để chỉ tập trung vào các tài khoản thực sự gặp khó khăn.
Một nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp lớn muốn hiểu cảm xúc của khách hàng ngoài các điểm hài lòng đơn giản. Họ sử dụng một nền tảng AI để phân tích hàng nghìn câu trả lời khảo sát mở và các cuộc trò chuyện phiếu hỗ trợ mỗi quý. Công cụ phân tích cảm xúc của AI xác định các chủ đề thất vọng lặp đi lặp lại, chẳng hạn như 'điều hướng khó hiểu' và 'tạo báo cáo chậm'. Nó cũng làm nổi bật các chủ đề tích cực như 'nhân viên hỗ trợ xuất sắc'. Điều này cung cấp cho các nhóm sản phẩm và hỗ trợ phản hồi cụ thể, có thể hành động, cho phép họ ưu tiên các cải tiến dựa trên những gì thực sự quan trọng đối với khách hàng của họ, thay vì dựa vào bằng chứng giai thoại.
Một CSM đang chuẩn bị cho một Buổi Đánh giá Kinh doanh Hàng quý (QBR) với một khách hàng chiến lược. Thay vì dành nhiều ngày để tổng hợp dữ liệu thủ công từ các hệ thống khác nhau, họ sử dụng nền tảng Thành công của Khách hàng bằng AI. Công cụ này tự động tạo ra một bài thuyết trình toàn diện sẵn sàng cho QBR. Bài thuyết trình này bao gồm các xu hướng sức khỏe tài khoản chính, các chỉ số sử dụng sản phẩm, tóm tắt các tương tác hỗ trợ, và các lĩnh vực thành công cũng như cơ hội phát triển do AI xác định. Điều này giúp CSM tiết kiệm hơn 80% thời gian chuẩn bị, cho phép họ tập trung vào việc xây dựng một câu chuyện chiến lược và có một cuộc trò chuyện dựa trên giá trị với khách hàng.
Một công ty tự động hóa tiếp thị muốn gửi thông báo cập nhật tính năng cho 50.000 người dùng của mình. Thay vì một email hàng loạt chung chung, họ sử dụng nền tảng thành công của khách hàng để phân khúc đối tượng. AI xác định ba phân khúc: người dùng thành thạo của một tính năng liên quan, người dùng đã yêu cầu cập nhật này trước đây và người dùng không hoạt động. Sau đó, nền tảng giúp soạn thảo các thông điệp hơi khác nhau cho mỗi phân khúc, làm nổi bật những lợi ích phù hợp nhất với họ. Cách tiếp cận cá nhân hóa, dựa trên dữ liệu này mang lại tỷ lệ tương tác cao hơn gấp 3 lần cho thông báo so với các email chung chung trước đây, thúc đẩy việc áp dụng tính năng mới nhanh hơn.
Công cụ Thành công của Khách hàng bằng AI là các nền tảng phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp doanh nghiệp quản lý mối quan hệ khách hàng sau bán hàng một cách chủ động. Mục tiêu chính của chúng là tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng, xác định cơ hội mở rộng và cải thiện sức khỏe tổng thể của khách hàng. Chúng đạt được điều này bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng để cung cấp các tính năng chính như chấm điểm rủi ro rời bỏ dự đoán, các playbook giao tiếp tự động và theo dõi sức khỏe khách hàng. Các công cụ này được sử dụng phổ biến nhất bởi các công ty B2B dựa trên đăng ký, đặc biệt là trong ngành SaaS.
Việc chọn nền tảng phù hợp bao gồm việc đánh giá một số yếu tố chính. Đầu tiên, hãy đánh giá khả năng tích hợp của nó với các hệ thống cốt lõi của bạn như CRM và phần mềm helpdesk. Thứ hai, hãy xem xét tính linh hoạt của mô hình dữ liệu của nó; bạn nên có thể tùy chỉnh điểm sức khỏe và phân tích để phù hợp với logic kinh doanh của mình. Thứ ba, hãy đánh giá sức mạnh của công cụ tự động hóa để xây dựng các playbook phức tạp, nhiều bước. Cuối cùng, hãy xem xét trải nghiệm người dùng và đảm bảo nền tảng trực quan để các Nhà quản lý Thành công của Khách hàng của bạn sử dụng hàng ngày. Một giai đoạn dùng thử thường hữu ích để kiểm tra các khía cạnh này với dữ liệu của riêng bạn.
CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) chủ yếu là một hệ thống ghi nhận cho bán hàng và tiếp thị. Nó lưu trữ dữ liệu khách hàng, theo dõi các tương tác và quản lý quy trình bán hàng, tập trung vào quá trình trước và trong khi bán hàng. Mặt khác, Nền tảng Thành công của Khách hàng (CSP) là một hệ thống hành động cho hành trình sau bán hàng. Nó thu thập dữ liệu từ CRM và các nguồn khác để chủ động quản lý và cải thiện mối quan hệ khách hàng, tập trung vào các kết quả như việc sử dụng sản phẩm, giữ chân và mở rộng. Trong khi CRM cho bạn biết khách hàng của bạn là ai, CSP cho bạn biết họ đang hoạt động như thế nào và cần làm gì tiếp theo.
Các công cụ Thành công của Khách hàng bằng AI mang lại lợi ích nhất cho các công ty B2B có mô hình doanh thu định kỳ, chẳng hạn như SaaS, dịch vụ đăng ký và nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp. Người dùng chính trong các công ty này là:
AI dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ bằng cách sử dụng các mô hình học máy được đào tạo trên dữ liệu lịch sử. Nền tảng phân tích các điểm dữ liệu khác nhau hoạt động như tín hiệu, chẳng hạn như việc sử dụng sản phẩm giảm, tỷ lệ áp dụng tính năng thấp, sự gia tăng đột ngột của các phiếu hỗ trợ, phản hồi khảo sát tiêu cực hoặc thay đổi nhân sự chủ chốt. Mô hình xác định các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu này mà trong lịch sử đã xảy ra trước khi khách hàng rời bỏ. Sau đó, nó áp dụng các mẫu đã học này cho khách hàng hiện tại để tính toán 'điểm rủi ro rời bỏ' theo thời gian thực, cho phép các nhóm ưu tiên nỗ lực giữ chân của họ vào các tài khoản có khả năng rời đi cao nhất.
