Come i record duplicati rompono gli strumenti di IA del CRM

Molti CRM offrono l'IA, integrata o aggiunta sopra. Gli assistenti rispondono a domande sugli account, il lead scoring ordina chi chiamare, gli strumenti di scrittura preparano i follow-up e gli agenti aggiornano i record per te.

Tutti leggono la stessa cosa: i tuoi record. Quando un cliente vive in due o tre record, ogni strumento vede una parte e la tratta come il tutto. Le risposte sembrano sicure, e poggiano su dati divisi.

In questo articolo vedo come i duplicati influiscono su ogni tipo di strumento di IA e come alcuni strumenti di IA creano duplicati. Poi passo a cosa sistemare per primo. Parla dell'IA che usi già, e di come i duplicati le si mettono di traverso.

Cosa legge l'IA del tuo CRM

Gli strumenti di IA in un CRM lavorano con i record, i campi, le attività e le associazioni che hai già. Non sanno che due record appartengono alla stessa persona a meno che qualcosa nei dati li colleghi.

Una persona che legge il CRM potrebbe capire che "Jen" e "Jennifer" con lo stesso cognome nella stessa azienda sono un solo contatto. Uno strumento di IA potrebbe trattarli come due persone, ognuna con metà delle email, metà delle chiamate e metà delle trattative.

Questo riguarda ogni tipo di IA che lavora dentro o sopra un CRM:

• Assistenti che rispondono a domande su un account o un contatto.
• Lead scoring che classifica lead o contatti per idoneità e attività.
• Strumenti che scrivono email che scrivono messaggi a partire dallo storico di un record.
• Previsioni che prevede i ricavi dalle trattative aperte.
• Agenti e bot di arricchimento che creano o aggiornano record da soli.

Gli assistenti rispondono con metà della storia

Esempio: Un commerciale chiede all'assistente quando il team ha parlato l'ultima volta con un account. L'assistente trova un record aziendale e risponde da quello. L'ultima chiamata, il ticket di supporto aperto e il contratto firmato stanno sul duplicato.

La risposta è giusta per quel record e sbagliata per il cliente. Il commerciale non ha modo di capirlo dalla risposta.

Cosa fare: Unisci aziende e contatti duplicati prima di affidarti a un assistente per i riepiloghi degli account. Assicurati che l'unione mantenga attività e associazioni, così lo storico finisce in un solo posto.

Il lead scoring divide un acquirente in lead deboli

Esempio: Una persona scarica una guida con un'email personale e prenota una demo con un'email di lavoro. Il modello di scoring vede due lead con metà dell'engagement ciascuno. Nessuno supera la soglia, quindi nessuno chiama.

Può succedere anche il contrario. La stessa persona contata due volte può far sembrare un segmento più coinvolto di quanto sia, e il modello impara da questo.

Cosa fare: Controlla come il tuo scoring tratta le persone con più di un record. Unisci quelle di cui sei sicuro prima che il modello impari da esse.

Chi scrive email con l'IA e le previsioni lavorano sul record sbagliato

Esempio: Uno strumento di scrittura con IA prepara un follow-up dal record che riceve. Se quel record ha un vecchio ruolo o una trattativa chiusa, l'email li cita come se fossero attuali. Due record per la stessa persona possono anche ricevere due volte la stessa sequenza scritta dall'IA.

I modelli di previsione hanno lo stesso punto cieco. Una trattativa che esiste due volte aggiunge ricavi che non esistono, e le trattative divise tra due record aziendali nascondono quanto vale un cliente.

Cosa fare: Prima di attivare su larga scala email o previsioni scritte dall'IA, unisci i contatti che condividono un'email e controlla le trattative aperte in cerca di duplicati. Decidi quale valore vince per ruolo, proprietario e disiscrizione dalle email, perché orientano ciò che l'IA scrive.

Agenti IA e bot di arricchimento possono creare duplicati

Alcuni strumenti di IA non si limitano a leggere il CRM. Ci scrivono, e questo li rende una nuova fonte di duplicati.

Esempio: Un bot di arricchimento non trova un'azienda con un nome leggermente diverso, quindi crea un nuovo record. Un agente registra una riunione e aggiunge un contatto per un partecipante che esiste già con un'altra email.

Cosa fare: Controlla quale campo usa ogni agente o bot per trovare i record esistenti prima di crearne uno. Dopo averne attivato uno, tieni d'occhio nelle prime settimane i nuovi record che aggiunge.

Perché mettere in pausa l'IA costa più che pulire prima

Cosa vedo: Un team con cui ho parlato ha messo in pausa un bot di IA finché i dati non erano puliti. Per loro, i dati dovevano venire prima.

Fermarsi costa tempo, e la fiducia nello strumento è più difficile da riconquistare che da perdere. I commerciali che ricevono una risposta sbagliata iniziano a controllarle tutte a mano, il che vanifica lo scopo.

Cosa fare: Pianifica una pulizia prima del lancio, e dalle il suo tempo nel progetto. È più facile pulire prima che l'IA inizi a rispondere che spiegare dopo perché ha sbagliato.

Sapere cos'è un duplicato nel tuo CRM

Esempio: Un team avvia un progetto di IA dando per scontato che tutti siano d'accordo su cosa sia un duplicato. Poi vendite, marketing e assistenza rispondono ognuno in modo diverso.

Due contatti che condividono info@company.com possono essere una casella condivisa, due persone o una famiglia. Due aziende con lo stesso nome possono essere un'unica attività o una capogruppo e la sua filiale. Ciò che un team considera un duplicato, un altro potrebbe non farlo.

Cosa fare: Guarda dove i record si sovrappongono nel CRM e concordate cosa rende due record uguali. Poi potrai decidere quali campi confrontare, quanto deve essere rigido ciascuno e come deve apparire il record unito.

Cosa pulire prima di attivare l'IA

1. Elenca gli strumenti di IA che leggono o scrivono nel CRM e gli oggetti che usa ciascuno.
2. Unisci prima i duplicati evidenti, di solito corrispondenze esatte di email per le persone e di dominio per le aziende.
3. Rivedi le corrispondenze meno certe, come nomi simili nella stessa azienda, prima di unirle.
4. Controlla i nuovi duplicati dopo il lancio, perché moduli, importazioni, integrazioni e agenti continuano ad aggiungere record.

Record puliti rendono affidabili le risposte dell'IA

Ogni strumento di IA nel CRM lavora con i record che gli dai. Quando un cliente è diviso su più record, gli assistenti rispondono con parte dello storico e i punteggi escono troppo bassi. Le email partono due volte, le previsioni contano trattative che non esistono e gli agenti possono aggiungere duplicati propri.

La soluzione parte dal sapere cos'è un duplicato nel tuo CRM e dall'unire prima quelli evidenti. Con un record per cliente, l'IA ha il quadro completo e il tuo team ha un motivo per fidarsi di ciò che dice.

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