Salesforce'u Yapay Zeka ile Değiştirmeye Hazır mıyız? Olasılıkları Keşfetmek

Salesforce'un yerini yapay zeka, özellikle de Salesforce AI alabilir mi? Yapay zeka teknolojisi ilerledikçe birçok işletmenin sorduğu temel soru bu. Bu makalede, biz yapay zekanın veri entegrasyonu, veri yönetimi, süreç otomasyonu ve müşteri içgörüleri dahil olmak üzere Salesforce tarafından yönetilen karmaşık işlevleri devralabilir. Yapay zekanın geleneksel yöntemlerin yerine geçip geçemeyeceğini anlamanıza yardımcı olmak için kapsamlı bir genel bakış sunarak potansiyel faydaları ve zorlukları inceleyeceğiz CRM sistemleri Salesforce gibi.

Önemli Çıkarımlar

• Yapay zeka, manuel veri girişinden veri entegrasyonuna geçerek, eyleme geçirilebilir içgörüler üreterek ve iş akışlarını otomatikleştirerek Salesforce gibi CRM sistemlerini dönüştürüyor.

• Salesforce'un yapay zeka stratejisi, özellikle Einstein gibi araçlar aracılığıyla, makine öğreniminden yararlanarak verimlilik için bir ölçüt oluşturuyor ve CRM'de gelişmiş müşteri katılımı çözümler.

• Etik kaygılar ve teknik engeller gibi zorluklar devam etse de, yapay zekanın geleneksel SaaS platformlarının yerini alma potansiyeli önemlidir.

Modern CRM Sistemlerinde Yapay Zekanın Rolü

Yapay zeka müşteri ortamını dönüştürüyor i̇li̇şki̇ yöneti̇mi̇ CRM sistemlerini yalnızca veri girişi için kullanılan depolar olmaktan çıkarıp iş stratejisini bilgilendiren eyleme geçirilebilir içgörüler üreten güçlü araçlara dönüştürüyor. Yapay zeka ve veri entegrasyonu, CRM sistemlerini yalnızca mevcut iş akışlarını otomatikleştirmekle kalmayıp aynı zamanda bunları yeniden tanımlayarak ve CRM verilerinden yararlanarak bir işletmede hem verimliliği hem de etkinliği artırarak yükseltir.

Yapay zeka ve makine öğreniminin Salesforce gibi platformlara dahil edilmesi CRM stratejileri işletmelerin müşterileriyle etkileşim kurma şeklini değiştiriyor ve bu etkileşimleri iyileştiren derin içgörüler sunuyor. Firmalar benimsedikçe yapay zeka, Sürekli değişen pazar ortamında rekabet avantajını korumak için geleneksel süreçlerin kapsamlı bir şekilde gözden geçirilmesine hazır olmalıdırlar.

Veri Girişinden Eyleme Geçirilebilir İçgörülere

Yapay zekanın giderek daha fazla hakim olduğu bir çağda, geleneksel manuel veri girişi uygulaması hızla geçmişin bir kalıntısı haline geliyor. CRM verilerinin verimli bir şekilde depolanması, yapay zekanın işlemesi ve eyleme geçirilebilir içgörüler üretmesi için çok önemlidir. Veri entegrasyonu, CRM verilerinin yapay zekanın işlemesi için verimli bir şekilde depolanmasını sağlamada hayati bir rol oynar. Şirketler yapay zekayı kullanarak müşteri verilerini daha verimli bir şekilde işleyebilir ve iş büyümesini sağlayan eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilir. Klarna'nın şirket verilerini etkin bir şekilde düzenlemek ve işlemek için dahili teknoloji yığınında Neo4j'yi kullanması buna bir örnek olarak gösterilebilir. Sonuç, yapay zeka modelleri için gerekli olan yüksek kaliteli, erişilebilir veriler sayesinde gelişmiş tahmine dayalı analitik ve gelişmiş iş süreçleridir.

Üretken yapay zeka, operasyon ekiplerinin daha ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, odak noktaları Yapay zeka liderliğinde satış ekipleri ve gelir getiren departmanlar içindeki yaklaşımlar. Bu değişim, satış fırsatları hakkında gerçek zamanlı içgörülere erişimi kolaylaştırıyor ve yapay zekayı şirketin cephaneliğinde önemli bir stratejik kaynak olarak konumlandırarak müşteri deneyimlerini önemli ölçüde iyileştiriyor. Makine öğrenimi, yapay zekanın büyük miktarda müşteri verisini analiz etmesini ve yorumlamasını sağlayarak bu süreci daha da geliştirir, böylece daha doğru ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde edilir.

Otomatik İş Akışları ve Süreç Otomasyonu

Yapay zekanın dahil edilmesi, iş akışı otomasyonu yoluyla iş süreçlerinde devrim yaratıyor. Yapay zekayı günlük satış işlevlerine entegre ederek, belirli görevleri gereksiz hale getiriyor ve yeni, kolaylaştırılmış iş akışlarının önünü açıyor. Yapay zeka destekli otomasyon, şirketleri daha önce bir dizi SaaS aracına bağlı olan karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için donatıyor ve böylece genel üretkenliklerini artırıyor.

İşletmeler yapay zeka destekli çözümleri benimsediklerinde, süreç otomasyonu sayesinde verimlilikte belirgin iyileşmeler görüyorlar. Salesforce'un yapay zeka yeteneklerinden yararlanmak, firmaların verileri yönetme ve görevleri denetleme biçimlerini basitleştirmelerine yardımcı olur. Bu ilerleme, satış ekiplerinin rutin görevler yerine stratejik çabalara odaklanmasını sağlar.

Tahmine Dayalı Analitik ve Müşteri Deneyimleri

Makine öğrenimi tarafından desteklenen yapay zeka odaklı tahmine dayalı analitik, CRM sistemlerinde devrim yaratarak müşteri davranışlarını öngörmede ve müşteri deneyimini yükseltmede çok önemli bir araç olarak hizmet ediyor. Müşteri yolculuğunun haritasını çıkaran yapay zeka odaklı tahmine dayalı analitik, daha kişiselleştirilmiş ve zamanında etkileşimler yoluyla müşteri deneyimlerini geliştirebilir. Bu akıllı sistemler, yapılandırılmamış verileri hızlı bir şekilde düzenleme ve yorumlama konusunda ustadır ve bunları özelleştirilmiş etkileşimleri kolaylaştıran eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür.

Üretken yapay zeka teknolojilerinin kullanılmaya başlanması, satış ekiplerinin müşteri aramak ve toplantılara hazırlanmak için harcadıkları zamanı önemli ölçüde azaltmayı ve yüksek etkili görevlere daha fazla çaba harcamalarını sağlamayı vaat ediyor. İşletmelerin rekabetçi kalabilmeleri için, yapay zekanın önemli bir değer sağlayabileceği fırsatları fark etmeleri ve bu fırsatlar üzerinde kararlı bir şekilde hareket etmeleri çok önemlidir.

Salesforce'un Yapay Zeka Stratejisi: Bir Karşılaştırma

Salesforce'un yapay zekayı CRM sistemlerine yerleştirme yaklaşımı, üretkenliği artırmak ve harekete geçilebilecek içgörüler sunmak için bir standart haline geldi. Salesforce, veri entegrasyonu yoluyla verilerin işlenmesini otomatikleştirerek ve analitiği gerçek zamanlı olarak kullanarak CRM'i dönüştürüyor ve kuruluşların verilerini daha yüksek verimlilikle yönetmelerine ve bilinçli içgörülere dayalı kararlar almalarına olanak tanıyor.

Klarna CEO'su, Salesforce'un yapay zeka destekli çözümleri daha etkin bir şekilde entegre etmesi gerektiğini vurgulayarak, SaaS stratejileri içinde yapay zekanın artan öneminin altını çizdi. Bu bölümde, Salesforce'un yapay zekaya ilişkin stratejisinin sektördeki diğer şirketler için nasıl bir kılavuz oluşturduğu inceleniyor.

Salesforce Einstein: Verimliliği Artırma

Salesforce Einstein, Salesforce'un yapay zeka odaklı yaklaşımında önemli bir rol oynar ve iş akışlarını iyileştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için tahmine dayalı analitiği kullanır. Müşteri eğilimlerini tahmin ederek, satış ekiplerinin müşterileriyle daha yetkin bir şekilde etkileşime girmesini sağlayan özelleştirilmiş öneriler sunar.

Makine öğrenimi yöntemlerini kullanan Einstein, hem operasyonlardaki verimliliği hem de müşteri etkileşimlerinin kalitesini artırır. Yalnızca üretkenliği artırmaya yardımcı olmakla kalmayan bu araç, satış ekiplerinin satış için yeni fırsatları keşfetmesine ve yakalamasına da yardımcı olarak daha geniş Salesforce ekosistemi içinde önemli bir bileşen haline geliyor.

Salesforce Ekosistemi İçinde Entegrasyon

Salesforce, yapay zeka yeteneklerini tüm ekosistemine dahil ederek satış ekiplerinin birleşik ve verimli bir deneyim yaşamasını sağladı. Bu uyumlu entegrasyon, hem üretkenliği hem de satış profesyonelleri tarafından alınan kararların kalitesini artırır.

Salesforce, yapay zekayı kendi platformuna dahil ederek, iş akışlarının otomasyonu ve potansiyel satış fırsatlarının belirlenmesi gibi görevleri kolaylaştırmak için tasarlanmış bir dizi sağlam araç sunuyor. Bu, Salesforce'un sistemlerinde yapay zeka teknolojisini kullanma stratejisinin gücünü göstermektedir.

Yapay Zekanın SaaS Platformlarını Değiştirme Potansiyeli

Yapay zekanın geleneksel SaaS platformlarının yerini almasına yönelik ilgi çekici beklenti, kayda değer zorluklar olsa da giderek daha belirgin hale geliyor. Salesforce AI, yapay zeka odaklı çözümlerin geleneksel SaaS platformlarını nasıl geliştirebileceğini örnekliyor. Sistemlerin entegrasyonu ve yeni teknolojileri benimseme isteği ile ilgili sorunlar önemli hususlar olsa da, yapay zeka tarafından yönlendirilen çözümlerin sunduğu avantajların cazibesi, bir değişiklik yapmayı düşünen işletmeler için bunu cazip bir seçenek haline getiriyor.

YZ'nin genellikle birkaç SaaS uygulaması gerektiren karmaşık görevleri ve iş akışlarını yönetme konusundaki yetkinliği, bu mevcut platformlara zorlu bir alternatif olma potansiyelini ortaya koymaktadır. Bu bölüm, YZ'nin bu sistemlerin yerini almasının fizibilitesini incelemekte ve bu değişimi mümkün kılan YZ yeteneklerine odaklanarak bu dönüşümün neleri gerektirebileceğini araştırmaktadır.

Kurumsal Yazılımda Yapay Zeka Devrimi

Yapay zeka devrimi ve makine öğreniminin kurumsal yazılım sektöründe neden olduğu dönüşüm, karmaşık iş süreçlerini düzene sokuyor, self-servis için bir ortam yaratıyor ve sıradan görevlerde insan katılımına olan ihtiyacı azaltıyor. Bu dijital dönüşüm, kurumsal yazılım sektöründe önemli değişikliklere yol açarak sistemleri daha verimli ve entegre hale getiriyor. Bu değişim, şirketler giderek daha uyumlu sistemleri tercih ettikçe geleneksel SaaS platformlarına olan bağımlılığı azaltma potansiyeline sahiptir.

2028 yılına yönelik tahminler, üretken yapay zekanın tüm B2B satış anlaşmalarının yaklaşık 60%'sinde rol oynayacağını gösteriyor; bu rakam 2023'te kaydedilen 5%'den daha az. Bu kayda değer büyüme, sektörde yapay zeka destekli stratejilerin benimsenmesine yönelik bir eğilimi vurguluyor. SaaS endüstrisi.

Daha Az SaaS, Daha Çok Yapay Zeka Aracı mı?

Yapay zeka yetenekleri özerklik kazanıyor ve geleneksel SaaS platformlarına olan ihtiyacı azaltabilir. Böyle bir yapay zeka ajanı, daha önce çeşitli SaaS uygulamaları tarafından denetlenen birden fazla görevi yerine getirebilir ve satış ekiplerini stratejik girişimlere odaklanmaları için serbest bırakabilir.

SaaS platformları, ön uç arayüzlerinin önemi azaldıkça arka uç rollerine geçebilir. Yapay zekanın farklı yazılım sistemleri arasında sorunsuz etkileşimleri kolaylaştırması beklenmektedir.

Gerçek Dünyadan Örnekler

Klarna'nın yolculuğu, şirket verilerinin yönetimini daha verimli bir şekilde geliştirmek için yapay zeka kullanmanın zaferlerinin ve engellerinin altını çiziyor. Klarna'nın stratejisi, yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için veri entegrasyonu ve konsolidasyonunun önemini vurguluyor. Çeşitli SaaS araçları arasında dağınık bir bilgi manzarasıyla karşı karşıya kalan Klarna, verilerini birleştirmek için Neo4j'den yararlanan dahili bir teknoloji yığını oluşturdu.

Bu strateji, Klarna'nın denetim, sürüm oluşturma ve erişim kontrolü gibi hayati kurumsal işlevlerin üstesinden gelmesini sağladı. Yapay zekanın iş süreçlerini iyileştirmede ve müşteriler için deneyimleri artırmada nasıl etkili olabileceğinin bir örneğidir.

Salesforce'u Yapay Zeka ile Değiştirmenin Zorlukları

Salesforce'tan yapay zekaya geçiş, teknik zorluklar, etik sorunlar ve piyasadaki dalgalanmalar gibi çeşitli engelleri beraberinde getirmektedir. Yapay zeka teknolojisi, CRM sistemlerini verileri korumaya yönelik sofistike stratejilerle desteklese de, sıkı güvenlik protokollerinin gerekliliğini göz ardı etmemek zorunludur. Yapay zeka, makine öğrenimi yoluyla geçmiş verileri değerlendirerek güvenlik zayıflıklarını tespit eder ve genel koruma çerçevesini geliştirir.

YZ konusunda yetenekli uzmanların azlığı ve eski sistemlerin YZ destekli platformlara yükseltilmesiyle ilgili karmaşık süreç, etkili YZ dağıtımının önünde önemli engeller oluşturmaktadır. Bu zorluklar, üstesinden gelmeye yönelik çözümlerle birlikte bu bölümde tartışılmaktadır.

Teknik ve Operasyonel Engeller

Yapay zekanın mevcut süreçlere dahil edilmesi, veri gizliliğiyle ilgili endişeleri artırabilir ve güçlü koruma önlemleri gerektirebilir. Yapay zeka tarafından yönlendirilen tahmine dayalı analitik, potansiyel güvenlik zayıflıklarını tespit etmek ve hangi iyileştirmelerin en acil olduğunu belirlemek için geçmiş verileri değerlendirebilir.

Firmalar, özellikle veri entegrasyonu söz konusu olduğunda, eski sistemleri yapay zeka odaklı teknolojilere uyarlamakta zorluklarla karşılaşabilir ve bu da potansiyel olarak operasyonlarında kesintilere yol açabilir. Bu geçiş sırasında sorunsuz etkileşim sağlamak için, belirli API'ler ve ara yazılımlar genellikle gereklidir.

Etik Hususlar ve İnsan Gözetimi

YZ'ye güvenmek, karar vermede önyargılı sonuçlara yol açarak adalet ve kapsayıcılıkla ilgili etik YZ sorunları yaratabilir. Bu sistemler eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları yansıtabileceğinden, eşit sonuçlar verdiklerini doğrulamak için YZ sistemlerinin periyodik değerlendirmelerini yapmak çok önemlidir.

İnsan denetimine sahip olmak, yapay zekanın bilinçli bir şekilde kullanılması ve otomatik karar süreçleriyle ilişkili etik tehlikelerin azaltılmasında hayati önem taşıyan adil kararların alınmasını garanti etmek için çok önemlidir.

Pazar Dinamikleri ve Benimseme Oranları

Şirketler, daha iyi müşteri etkileşimi için gerçek zamanlı veri ve içgörülerden yararlanma arzusuyla CRM sistemlerinde yapay zekayı giderek daha fazla benimsiyor. Anketler, işletmelerin yapay zekayı satış yaklaşımlarına entegre etmeye daha fazla öncelik verdiğini gösterdiğinden pazar dinamikleri hızla değişiyor. Bu yapay zeka çözümlerinin benimsenme oranı, beklenen yatırım getirisine (ROI), kuruluşların ne kadar hazırlıklı olduğuna ve gelişen müşteri beklentilerine göre şekilleniyor.

Geleceğe Bakış: Yapay Zeka ve Yeni Nesil Satış Teknolojisi

Yapay zeka, verileri gerçek zamanlı olarak analiz etme ve karar verme sürecini büyük ölçüde geliştiren eyleme geçirilebilir içgörüler sunma yeteneği sunduğundan, satış teknolojisi alanındaki beklentiler parlak görünüyor. Beklenti, yapay zeka gelişmelerinin daha az sayıda ancak daha sağlam platformlarla karakterize edilen bir SaaS pazar ortamına yol açacağı yönündedir.

İşletmeler rekabetin sıcaklığını hissettikçe ve yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmelere tanık oldukça, geleneksel sistemlerden bu yenilikçi çözümlere geçiş yapma eğilimleri artıyor - bu hareket, yapay zekanın satış teknolojisinin gelecekteki yörüngesini nasıl şekillendireceğini belirlemede önemli bir rol oynuyor.

Gartner Öngörüleri ve Sektör Trendleri

Sektör, SaaS içinde yapay zeka kullanımındaki artış nedeniyle bir dönüşüm geçiriyor ve 2025 yılına kadar neredeyse her yeni yazılım ürününün yapay zeka ve makine öğrenimini içermesi bekleniyor. Bu asimilasyon, gerçek zamanlı içgörüler sunmayı ve satış operasyonlarında hem inovasyonu hem de verimliliği ileriye taşıyarak tahmine dayalı analitik yeteneklerini geliştirmeyi amaçlamaktadır.

İnovasyonla Bir Adım Önde Olmak

Salesforce'un özellikle Einstein aracılığıyla yapay zeka yeteneklerine yaklaşımı, CRM özelliklerini geliştirme konusunda öncü olmasını sağlıyor. Yapay zeka destekli bu araçların çok sayıda görevi otomatikleştirmesi, satış ekiplerinin stratejik girişimlere ve müşteri etkileşimine daha fazla zaman ayırmasını sağlıyor.

Geleceğe baktığımızda, sektörün önde gelen isimleri yapay zekanın CRM ve satış için kullanılan teknoloji üzerindeki devrim niteliğindeki etkisini vurguluyor. Şirketleri değişimi kucaklamaya ve yenilik peşinde koşmaya teşvik ediyorlar.

CEO Marc Benioff'un Vizyonu

Marc Benioff, yapay zekanın CRM üzerinde devrim niteliğinde bir etkisi olacağını ve işletmelerin müşterileriyle etkileşim ve ilişki kurma biçimlerinin temel dinamiklerini değiştireceğini öngörüyor. Makine öğrenimi de dahil olmak üzere yapay zekanın dahil edilmesinin Salesforce içinde daha akıllı araçlarla sonuçlanacağını ve hem karar verme süreçlerini hem de müşteri etkileşimlerini önemli ölçüde geliştireceğini öngörüyor.

Özet

Bu bölüm, blog yazısı boyunca tartışılan kilit noktaları özetleyecek ve Salesforce'u yapay zeka ile değiştirmenin dönüştürücü potansiyelini ve zorluklarını pekiştirecektir. Okuyucuları yapay zekanın potansiyelini benimsemeye ve CRM'in geleceğinde güvenle yol almaya teşvik eden ilham verici bir notla sona erecek.

Sıkça Sorulan Sorular

Salesforce'un yapay zeka stratejisi nedir?

Salesforce'un yapay zeka stratejisi, veri entegrasyonu ve Einstein platformu aracılığıyla CRM yeteneklerini geliştirmeye, satış süreçlerini iyileştirmeye ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler için tahmine dayalı analitik sunmaya odaklanıyor. Bu entegrasyon, kullanıcıları güçlendirmeyi ve CRM ortamında karar verme sürecini optimize etmeyi amaçlıyor.

Yapay zeka CRM sistemlerinde müşteri deneyimlerini nasıl iyileştirir?

CRM sistemlerinde tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminden yararlanarak, Yapay zeka müşteri deneyimlerini geliştiriyor Müşteri davranışlarını tahmin ederek ve etkileşimleri buna göre özelleştirerek.

Bu da daha bireyselleştirilmiş ve etkili etkileşimlere yol açarak müşterilerle daha sağlam ilişkiler kurulmasına yardımcı olur.

Salesforce'u yapay zeka ile değiştirmenin temel zorlukları nelerdir?

Salesforce'u yapay zeka ile değiştirmek, mevcut eski sistemlerle veri entegrasyonu ve yapay zeka karar verme sürecinde önyargı gibi etik kaygıların ele alınması gibi önemli zorlukları beraberinde getiriyor.

Bu engeller hem uygulamayı hem de pazarda benimsenmeyi etkileyebilir.

Salesforce Einstein verimliliği nasıl artırır?

Salesforce Einstein, iş akışlarını kolaylaştırmak ve müşteri davranışlarını tahmin etmek için makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitiği kullanarak verimliliği artırır, böylece hizmet verimliliği ve gelişmiş müşteri katılımı sağlar.

Marc Benioff'un CRM'de yapay zeka vizyonu nedir?

Marc Benioff, yapay zekayı CRM'de dönüştürücü bir güç olarak görüyor ve müşteri etkileşimlerini ve karar alma süreçlerini daha akıllı araçlarla geliştiriyor. Bu vizyon, yapay zekayı müşteri ilişkileri yönetiminde gelişen iş stratejilerinin merkezinde konumlandırıyor.