CRM GPT

До революции ИИ у CRM была четко определенная, хотя и не часто обсуждаемая роль, которая связывала ее с циклом товаризации продукта.

Например, когда категория является новой, предприятия нанимают много людей для продажи и обслуживания новой, новой вещи. Высокая трудовая составляющая делает новые продукты относительно дорогими по сравнению с другими, более старыми решениями. Тем не менее клиенты охотно тратят дополнительные деньги, потому что решение намного лучше, чем-то, что было раньше. Какое-то время он может быть даже уникальным.

Со временем конкуренция вынуждает поставщиков сокращать затраты, часто за счет сокращения рабочей силы, но это требует упрощения продукта и повышения осведомленности клиентов о том, как продукт используется.

Проблема в том, что если мне не нужны инструкции по использованию какой-то штуковины, велика вероятность, что она работает так же, как и у конкурентов. Другими словами, стоимость изменений равна нулю. Например, если у вас есть iPhone, он очень похож на телефон Android. Это проблема, потому что без человека, продающего преимущества вашего продукта, клиенты выбирают то, что им кажется правильным.

В идеале, если бы поставщик мог уволить большую часть своих сотрудников и по-прежнему обеспечивать первоклассные продажи и обслуживание при сохранении существующих цен, стоимость рабочей силы упала бы до конечного результата.

Однако на практике цикл коммодитизации диктует, что по мере того, как продукты становятся проще или, по крайней мере, легче в использовании, поставщики начинают полагаться на розничный канал, а не на прямые продажи, и маржа сокращается, так что лишь небольшая горстка поставщиков обслуживает весь рынок. Что еще более важно, прибыль приходит только с огромной долей рынка.

Ген-ИИ и CRM

Привлекательность генеративного ИИ проистекает из возможности снизить затраты (труд) при сохранении тесных отношений с клиентами. Следовательно, поставщики CRM повсюду, как собаки на свалке.

Если машина может выполнять работу работника низшего звена, теоретически поставщик может заплатить один раз за технологию, освободить человека и при этом сохранить отношения с клиентами. Этот подход принесет дивиденды позже, во время неизбежных циклов перекрестных и дополнительных продаж.

Кстати, речь идет не о сокращении труда ради него. Речь идет о том, чтобы избежать порока розничной торговли, когда многие продавцы соглашаются продавать свои товары на так называемых платформах, но при этом отказываются от значительной части своей прибыли.

Генеративный ИИ может остановить цикл коммодитизации. Вместо того, чтобы идти в розницу, поставщики могут отправлять свои старые продукты в места на своих веб-сайтах, где всем управляет генеративный ИИ. Выход из розничного канала имеет много преимуществ для поставщика, среди которых больший контроль над продуктом, его мерчандайзингом и, самое главное, ценой.

Логично предположить, что конкуренция не утихнет, поэтому новое маржинальное пространство, обеспечиваемое генеративным ИИ, сократится. А может и нет. Если в качестве примера можно привести авиалинии, большее количество рынков может стать олигополией, где все будет контролировать небольшая горстка поставщиков. В отличие от монополии, в которой один продавец контролирует продукт и распространение, олигополия поддерживает достаточно фикции свободного рынка, чтобы избежать порицания.

Например, авиакомпании, использующие модель ступицы и спицы, не вступают в сговор для фиксирования цен. Они просто публикуют свои тарифы и расписание. Это именно то, что вы ожидаете от свободного рынка или схемы фиксирования цен. Но это законно.

Мои два бита

Таким образом, поставщики могут многое выиграть от генеративного ИИ. Такие платформы, как Amazon, уже много лет используют алгоритмы для дополнительных и перекрестных продаж, и, как правило, многие поставщики извлекают выгоду из этой формы активных продаж. Но если каждый поставщик теперь может иметь возможности генеративного искусственного интеллекта внутри компании и исключить возможность того, что какая-то платформа будет отвлекать клиентов от их продуктов, почему бы не использовать его?

В этом сценарии существует небольшой риск того, что рынки могут просто замереть, поскольку клиентам становится все труднее найти то, что они хотят. Но и здесь может помочь генеративный ИИ.

Мы уже видели поисковые системы, оптимизированные с помощью генеративного ИИ, и это может заменить бесконечное пространство на полках таких сайтов, как Amazon, переместив их в общественное достояние. Такие платформы могут продолжать существовать просто потому, что за ними стоит мощная логистика. Но в случае большого поворота генеративный ИИ может превратить эти платформы в товар.