НОВЫЙ МИР! ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И УПРАВЛЕНИИ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

НОВЫЙ МИР! ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И УПРАВЛЕНИИ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С

КЛИЕНТАМИ

1 2 Мнацаканян Р.К. , Малхасьян С.С.

1Мнацаканян Размик Каренович - студент, кафедра государственного и корпоративного управления;

Малхасьян Самвел Сергеевич - кандидат экономических

наук, доцент,

кафедра государственного и корпоративного управления, Негосударственное аккредитованное некоммерческое частное образовательное учреждение высшего образования Академия маркетинга и социально-информационных технологий - ИМСИТ г. Краснодар

Аннотация: в свете зарождающегося дискурса о влиянии систем искусственного интеллекта на общество, восприятие которого широко варьируется от утопического до антиутопического, мы проводим здесь критический анализ того, как искусственный интеллект (ИИ) влияет на сущность управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Для этого мы исследуем возможности ИИ, которые превратят CRM в AI-CRM, и исследуем, как преобразование повлияет на привлечение, развитие и удержание клиентов. В частности, мы подчеркиваем, как улучшение способности AI-CRM прогнозировать пожизненную ценность клиентов приведет к неумолимому росту внедрения адаптированного отношения к клиентам, что приведет к большей приоритезации клиентов и дискриминации услуг на рынках. Мы также рассматриваем последствия для фирм и проблемы для регулирующих органов.

Ключевые слова: искусственный интеллект, отношения с клиентами, значение жизни клиентов, приоритизация клиентов, CRM регулирование.

Революция CRM, начавшаяся в 1990-х годах, в значительной степени зависела от технологий. Технологии ввода и хранения позволили фирмам начать сбор и хранение данных об отдельных клиентах, а затем анализировать прибыльность клиентов с течением времени (Blattberg, Glazer, & Little, 1994), в то время как более разумные производственные системы обещали массовую настройку (Gilmore & Pine, 1997) . Исследования, проведенные ведущими консалтинговыми фирмами, указали на роль коэффициента удержания - до тех пор редко используемого показателя - как важного фактора прибыльности фирмы (Reichheld & Sasser, 1990). С первой волной роста возможностей сбора, хранения и анализа данных маркетологи начали использовать подход, основанный на пожизненной ценности клиентов, при управлении клиентами (Бергер и Наср, 1998 г., Гупта и Леманн, 2003 г. [1,4.4,32]

Внедрение технологий в управление взаимоотношениями продолжается быстрыми темпами: информационные технологии и расширенная аналитика поддерживают повсеместное общение с клиентами и повышают доступность данных о клиентах, что, в свою очередь, позволяет фирмам предлагать персонализированные услуги и налаживать отношения с клиентами для роста более прибыльных клиентов (Rust and Huang, 2014 , Gupta et al. др., 2020 в этом выпуске). В центре внимания маркетологов в этом отношении находятся новые технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые относятся к «способности системы правильно интерпретировать внешние данные, учиться на таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задачи через гибкую адаптацию» (п. 15). В контексте управления взаимоотношениями с клиентами эти технологии позволяют фирмам анализировать данные и взаимодействовать с потребителями быстрее и в большем масштабе. В более долгосрочной перспективе обеспечение взаимодействия между системами, основанными на искусственном интеллекте, и клиентами, аналогичными человеческим,

позволит предоставлять широко распространенные персонализированные услуги по низкой цене, возможно, изменяя характер обслуживания клиентов по мере их поступления ( Kaplan and Haenlein, 2019 , Hoyer et al. ., 2020, этот выпуск; Grewal, Kroschke, Mende, Roggeveen, & Scott, 2020, этот выпуск). Объединяя два понятия AI и CRM, мы предлагаем, чтобы любую CRM-систему, демонстрирующую достаточно гибкую адаптацию, можно было назвать CRM-системой с искусственным интеллектом или AI-CRM.

Наша цель в этой статье - изучить фундаментальное влияние систем ИИ на то, как компании управляют своими отношениями со своими клиентами. Во множестве недавних публикаций бурно обсуждается ожидаемое развитие систем искусственного интеллекта, их будущая способность заменить людей и особенности технологий, подпадающих под рубрику «ИИ» (Agrawal et al., 2018 , Haenlein and Kaplan, 2019 , Kaplan and Haenlein, 2019 ). Часть этой работы связана с клиентами и сосредоточена на ожидаемых изменениях в характере обслуживания клиентов (Huang and Rust, 2018). [4,40] Хотя мы затрагиваем некоторые из этих областей, наша цель не состоит в том, чтобы проводить еще один обзор этой темы. Вместо этого мы фокусируемся на более широких последствиях воздействия AI-CRM на характер отношений с клиентами и, в частности, на результаты для клиентов и других заинтересованных сторон.

Рассуждения о влиянии систем искусственного интеллекта на общество резко колеблются между утопией и антиутопией (Friend, 2018 , Tegmark, 2017). Некоторые эксперты ссылаются на способность умных машин дать людям больше свободного времени, отказаться от работы вообще и увеличить продолжительность жизни. Другие повышают вероятность массовой потери рабочих мест (в основном среди относительно обездоленных слоев населения), опасения, что машины «возьмут верх над людьми», и увеличения неравенства, поскольку менее обеспеченные члены общества последними в очереди

пользуются плодами. искусственного интеллекта (Агравал, Ганс и Гольдфарб, 2019). [4,15]

Что касается управления клиентами, то общее настроение кажется положительным. Несмотря на то, что существует вопрос о росте потери рабочих мест во все более автоматизированном секторе услуг (West, 2018), появление инструментов искусственного интеллекта считается полезным для всех аспектов процесса управления взаимоотношениями с клиентами: облегчая потребителям получение большего персонализированные товары и услуги, одновременно повышая прибыльность компаний (Kumar et al., 2019 , Rust and Huang, 2014, Gupta et al., 2020, this issue). Тем не менее, несмотря на радужную картину в маркетинговой литературе, остаются вопросы о судьбе клиентов в будущем, управляемом искусственным интеллектом. [3,4]

По сути, системы AI-CRM, основанные на машинном обучении и последующих технологиях, позволят менеджерам делать более точные прогнозы на основе больших объемов собранных данных (Agrawal et al., 2019 ). Это означает де-факто лучшую оценку будущих индивидуальных транзакций (то есть, жизненную ценность клиента или CLV) наряду с улучшенной возможностью создания детализированной ценовой и качественной дискриминации на индивидуальном уровне, предназначенной для увеличения прибыли фирм и уменьшения (или даже устранения) потребительский излишек. Как мы обсудим, улучшенная способность нацеливать и различать людей на основе данных в реальном времени, вероятно, будет способствовать усилению социального неравенства (Wertenbroch, 2019). В то же время потеря потребительской автономии в эпоху ИИ может привести к снижению восприятия потребителями того, что ими манипулируют или дискриминируют. [2,2]

В этой статье мы проводим критический анализ того, как системы ИИ могут повлиять на базовый характер управления взаимоотношениями с клиентами. В частности, мы сосредотачиваемся на том, как новые способности ИИ

управлять отношениями с клиентами могут привести к различному отношению к клиентам и последствиям этого. Расширенная персонализация может предоставить фирмам хорошо задокументированные экономические преимущества (Khan, Lewis, & Singh, 2009). В частности, вопросы выявления и использования потенциально значительных различий между клиентами с точки зрения продолжительности жизни были фундаментальными для управления взаимоотношениями с клиентами в течение последних двух десятилетий (Rust, Lemon, & Zeithaml, 2004). Более того, идея «клиентоориентированности» требует выявления меньшинства потребителей, которым маркетологи должны уделять больше внимания по сравнению с другими покупателями (Fader, 2012)

Ожидается, что появление систем искусственного интеллекта не свергнет маркетинг взаимоотношений, а наоборот, сделает его более точным, разборчивым и масштабируемым. Это может оказать существенное влияние на фундаментальный характер взаимоотношений между клиентом и фирмой во многих областях и может увеличить клиентский капитал. Это может иметь последствия не только для дифференциации среди клиентов, но и среди фирм, для некоторых из которых со временем конкуренция за клиентов станет более серьезной проблемой. Мы утверждаем, что маркетологи и идейные лидеры должны лучше понимать потенциальные последствия AI-CRM, размышляя о том, как будут развиваться отношения между фирмой и клиентом. [1,2]

Сначала мы обсудим две критические возможности, обеспечиваемые ИИ: способность использовать большие данные о клиентах и способность общаться, понимать и творить так, как это делают люди. Затем мы переходим к его влиянию на задачи управления взаимоотношениями с клиентами: привлечение, развитие и удержание клиентов. В заключение мы сосредоточимся на потенциальных результатах AI-CRM для потребителей, компаний и общества в целом.

Отметим, что наша цель не носит предписывающий характер. Мы считаем, что на этом этапе нам необходимо выделить проблемы, которые возникают, и проблемы, которые возникают по мере того, как ИИ меняет способность управлять клиентами и, в частности, различать их. Нормативная часть о том, что делать, потребует отдельного усилия. Однако мы рассматриваем этот вопрос в конце статьи, когда обсуждаем роль регулирующих органов. Одна из проблем заключается в том, что «делать правильно» может по-разному в зависимости от того, какая точка зрения (фирмы или потребители) имеет больший вес. Это может быть похоже на случай конфиденциальности; регулирующим органам, возможно, придется вмешаться, чтобы исправить ситуацию, когда изменится баланс сил. [1,3]

Возможности:

Недавно мы стали свидетелями увеличения возможностей программного обеспечения, обладающего достаточными возможностями, чтобы оправдать термин «интеллект», как он определен выше. Сейчас мы почти привыкли к компьютерному зрению; развитая, хотя и несовершенная, мобильность роботов и автомобилей; распознавание речи; языковой перевод в реальном времени; и победы над нашими человеческими собратьями в шахматах, го, безлимитном техасском холдеме и даже в видеоигре StarCraft II. Также нет никаких признаков того, что линия тренда возможностей ИИ уменьшается. Таким образом, пришло время спросить, как такие возможности будут применены в CRM. [4,123]

Используйте большие данные клиентов

Интернет вещей и связанные с ним тенденции количественной оценки и цифровизации приводят к очевидным ожиданиям, что в будущем мы увидим гораздо более крупные наборы данных CRM, используемые фирмами, чем те, которые используются сейчас. Таким образом, данные все чаще становятся основой для создания и извлечения стоимости. Проиллюстрируем этот принцип двумя историческими анекдотами. В 2009 году Google купил телекоммуникационную компанию GrandCentral и

переименовал ее в Google Voice. Среди других стратегических преимуществ это дало Google доступ к постоянно растущему корпусу голосовых сообщений. Специалисты по программному обеспечению Google использовали этот корпус, чтобы научиться создавать расшифровки стенограмм голосовой почты (Beaufays, 2015) и тем самым получить опыт разговорной речи. Эта возможность в конечном итоге будет использоваться в ИИ, стоящем за голосовым помощником Google. Точно так же Amazon выбрала книги в качестве своей первой категории товаров. В дополнение к широкому ассортименту книг на рынке, мы считаем, что этот выбор также позволил Amazon привлечь нужных (т. Е. Более состоятельных и, следовательно, более ценных) клиентов и использовать их данные о просмотрах и транзакциях для улучшения своего будущего роста другие категории товаров. В обоих случаях мы стали свидетелями уникальной исторической возможности создать несовершенно имитируемый ресурс (Barney, 1991). [4,60]

Таким образом, получение и поддержание более разнообразных наборов данных станет важным источником конкурентного преимущества AI-CRM. Достаточно интересно, что для достижения разнообразия больших данных за счет установления множественных партнерских отношений с внешними организациями необходимо будет воспринимать фирму как заслуживающую доверия, что делает доверие еще более важным ( Bart et al., 2005 , Urban et al., 2000 ); Каждый раз, когда фирма пытается получить новый тип данных, у внешнего объекта, предоставляющего эти данные, появляется возможность переосмыслить обмен ценностями. [3,4]

Персонализация

Следуя нашему взгляду на системы AI-CRM как на системы, демонстрирующие достаточно гибкую адаптацию, заметное использование таких систем должно позволить компаниям наладить более персонализированный диалог с клиентами, который учитывает историю покупок и

взаимодействия первых, и адаптировать итоговые элементы комплекса маркетинга. индивидуальному заказчику (Kumar et al., 2019). Хотя сегодня системы ИИ в основном выполняют механические и аналитические задачи, они постепенно перейдут к коммуникативным задачам, требующим имитации человеческой интуиции и сочувствия (Huang & Rust, 2018). Это, в свою очередь, даст возможность интерактивной возможности прогнозировать

индивидуальные потребности клиентов и потенциально удовлетворять их. Из этого следует, что мы можем рассчитывать на больший успех в привлечении клиентов и их удержании. Таким образом, должна возрасти жизненная ценность клиентов, а также мотивация инвестировать в привлечение клиентов. [2,4.4,25]

Роль социальных сетей

Новые исследования указывают на роль социального влияния в развитии и удержании клиентов. Из-за ожидаемой гомофильности моделей покупок среди участников социальных сетей (Haenlein & Libai, 2013) информация об участниках социальной сети и их потреблении может служить ценным вкладом в выбор продуктов, которые являются оптимальными кандидатами для развития целевых клиентов. Учитывая данные о социальном воздействии оттока клиентов (Haenlein, 2013, Nitzan and Libai, 2011 ), информация из социальных сетей может стать неотъемлемой частью прогнозирования и управления оттоком клиентов .

Вывод

Можно утверждать, что значительную часть вклада ИИ в то, как фирмы будут управлять своими отношениями с клиентами, можно считать простыми усовершенствованиями технологических процессов, которые разворачивались в течение некоторого времени. В самом деле, информационный мир, в котором клиенты управляются индивидуально, а их спрос хорошо прогнозируется, предвиделся десятилетиями (Blattberg et al., 1994). Однако до тех пор, пока не начали появляться методы ИИ, темпы прогресса были умеренными, и большая часть этого

футуристического видения еще не материализовалась. Поскольку это видение будущего быстро становится нашей новой реальностью, мы утверждаем, что маркетологи должны сосредоточиться не только на том, как проводятся новые методы взаимодействия с клиентами, но и на их общих последствиях для фундаментальных способов, которыми фирмы выстраивают «отношения» с клиентами.

Список литературы

1. Голубь О.С., Малхасьян С.С. Эффективные методы мотивации персонала, 2017. С. 1-3.

2. Агабекян Р.Л., Малхасьян С.С. Проблемы и тенденции развития стратегического управления персоналом компании: российский и зарубежный опыт, 2018. С. 1-3.

3. Агабекян Р.Л., Малхасьян С.С. Формирование рынка трудовых ресурсов для инновационных предприятий, 2018. С. 1-3.

4. Агравал А., Ганс Дж., Гольдфарб А. Машины прогнозирования: простая экономика искусственного интеллекта, 2016. С. 45-55, 69-80.