Jack Wagnon ha sido un gestión de relaciones con el cliente consultor durante más de una década. Ahora, como jefe global de la práctica Salesforce de Rimini Street, cree que la inteligencia artificial está a punto de cumplir «la promesa original de la gestión de relaciones con los clientes» para las empresas de APAC: una verdadera visión de 360 grados del cliente.
Esto no será sin lucha. Como Salesforce lanza IA y las organizaciones buscan automatizar y capitalizar la información correcta del cliente en el momento adecuado, Wagnon dijo que las empresas necesitarán trabajar duro para dominar sus datos y obtener Casos de uso de IA presupuestado e implementado.
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4 pasos clave para dominar la gestión de datos para Salesforce
Rimini Street, socio de Salesforce, sostiene que el “libro de estrategias” se reduce a cuatro pasos clave:
- Diseñar y construir un maestro. gestión de datos estrategia.
- Analizar detenidamente las integraciones de datos y diseñar a escala.
- Inicie la planificación presupuestaria para la habilitación de funciones de IA.
- Cree una hoja de ruta de entrega para casos de uso de IA.
1. Diseñar y construir una estrategia de gestión de datos maestros
La investigación de Salesforce indica que el número promedio de aplicaciones en los activos digitales de las organizaciones es ahora de 991. La adopción de la IA está enredando aún más esta «expansión de API». Además, el 95% de las organizaciones dice que la integración está impidiendo la adopción de la IA, y solo el 28% de las aplicaciones están realmente conectadas. (Figura A).
Wagnon dijo que la fragmentación de datos y los datos no estructurados son un desafío importante para las empresas. Dijo que crear entornos de datos estructurados no es fácil porque requiere abordar múltiples partes móviles, como implementar acuerdos de reconfiguración del sistema sobre los datos recopilados.
Wagnon recomienda una estrategia de gestión de datos maestros que implique un marco de datos estructurado e integraciones estrechas.
“Una vez que lo has ingerido, se trata de comprender lo bueno y lo malo; El riesgo de la automatización impulsada por la IA es que se desencadena una acción incorrecta”, dijo Wagnon.
El soporte ejecutivo de arriba hacia abajo de la C-suite es fundamental para la estrategia de datos de CRM
Según Wagnon, el éxito de la estrategia de gestión de datos maestros depende de la aceptación y el apoyo de los ejecutivos de arriba hacia abajo. Dijo que la fuente más probable del fracaso es confiar en el “liderazgo intermedio”, que puede librar una batalla perdida contra el peso de una estructura corporativa existente.
VER: australiano Los profesionales de la seguridad cibernética también enfrentan dificultades para involucrar a los ejecutivos..
«Sin la participación de los ejecutivos, lo que se traduce en un mandato financiado, llegar a una estrategia de gestión de datos maestros se vuelve casi imposible», dijo Wagnon. «Si no se cuenta con ese apoyo, incluso los líderes medios fuertes tendrán dificultades para que esto suceda en un período de tiempo razonable».
2. Examinar las integraciones de datos y el diseño para escalar en todo ERP.
El negocio de Rimini Street se ha construido sobre proporcionar soporte de terceros a las empresas utilizando sistemas Oracle y SAP ERP. Wagnon dijo que, basándose en esta experiencia, la comprensión de la pila de planificación de recursos empresariales es importante para cumplir plenamente la promesa de un sistema CRM impulsado por IA.
Wagnon dijo que una variedad de funciones más amplias de la pila ERP, como la cadena de suministro o la contabilidad, generan datos basados en el cliente. Ignorar estas conexiones al crear herramientas y capacidades de CRM significa crear más datos aislados o minimizar la capacidad de escalar «sin romperse», dijo.
La capacidad de ver el campo de juego más amplio en toda la pila de ERP puede respaldar un costo total de propiedad más bajo y mejorar la eficiencia de la gestión diaria.
«No se trata sólo de costos financieros, sino también de pura complejidad», dijo Wagnon. «Reduce el desafío de administrar un sistema cuando escala bien».
3. Inicie la planificación presupuestaria para la habilitación de funciones de IA
La planificación presupuestaria para la habilitación de funciones de IA comienza con la educación de las partes interesadas internas, en particular el director financiero. Wagnon dijo que si el director financiero no comprende el beneficio de mover dólares de las operaciones diarias a la innovación y la expansión, conseguir financiación se vuelve difícil.
«El director financiero es su mejor amigo cuando se trata de generar consenso interno», dijo Wagnon.
Los presupuestos empresariales se centran aproximadamente en un 90 % en las operaciones diarias y alrededor del 10 % en la transformación empresarial. Rimini Street busca generar ahorros en algunas áreas y reinvertir en otras para convertir esto en una división del 60/40% entre operaciones y gastos de transformación.
4. Cree una hoja de ruta para la entrega de casos de uso de IA.
Reservar suficiente presupuesto para la innovación relacionada con la IA implica también crear una hoja de ruta de las capacidades que deben priorizarse. Wagnon dijo que los 24 meses de asignación de dólares necesarios para invertir en esta innovación van de la mano de una sólida hoja de ruta de prioridades.
VER: Cómo los Zetaris de Australia está proporcionando datos para la IA con lagos de datos federados.
“Esta hoja de ruta es probablemente la segunda cosa más difícil después del desafío de los datos estructurados, porque implica lograr que la gente esté de acuerdo en que, de todas las cosas que la IA podría hacer por nosotros, queremos hacer esto primero, luego segundo y luego tercero. —dijo Wagnon. “Si se llega a un consenso, se puede trabajar con los socios de entrega de tecnología y decir: ‘Creemos que esta es la función empresarial que nos dará el mayor rendimiento por nuestra inversión, por favor ayúdenme a desarrollarla’.
«Hay alineación entre el negocio y la entrega de tecnología».
Se requieren pasos pragmáticos para extraer valor de los CRM impulsados por IA
Wagnon dijo que están surgiendo algunos casos de uso clave para los CRM impulsados por IA. Estos incluyen la automatización de las respuestas de servicio al cliente para mejorar las experiencias de los clientes y mejorar la generación de leads a través de análisis automatizados y acciones basadas en el comportamiento del cliente.
Como experto en aspectos prácticos, Wagnon dijo que el uso de IA para rastrear sistemas en busca de optimizaciones era otro caso de uso clave; El análisis automatizado impulsado por IA puede identificar dónde sería valioso arreglar un sistema en casos en los que, por ejemplo, los datos no se ingresan o capturan correctamente.
Pero para aprovechar verdaderamente la IA, es posible que las organizaciones necesiten eliminar algunos elementos importantes.
«Hemos construido nuestra práctica de Salesforce en torno al pragmatismo, sobre qué hacer para obtener este beneficio», dijo Wagnon. “Y dedicamos mucho tiempo a través de nuestros servicios de asesoramiento estratégico a mantener conversaciones sinceras sobre el orden de prioridades y, si realmente queremos ver el valor, el camino para llegar allí.
“Gran parte de ese viaje no es muy sexy. El fin de la IA es atractivo, pero el trabajo para llegar allí se trata de datos estructurados, estándares de integración, financiación y mandatos autorizados por los CIO, CFO y CEO. Porque estamos hablando de un cambio sistémico importante dentro del entorno informático”.