Dynamics 365 de Microsoft es un servicio CRM con muchas herramientas impulsadas por IA que puede ampliar y personalizar para industrias específicas. Entonces, ¿por qué Microsoft está trabajando con C3.ai, una empresa de servicios de inteligencia artificial dirigida por Tom Siebel, cuya empresa homónima de automatización de la fuerza de ventas ha implementado gran parte de lo que consideramos la gestión de relaciones con el cliente, y Adobe para crear un CRM "AI primero"?

Aunque Microsoft crea sus propias herramientas, como Customer Insights, además de Dynamics, a fines de 2019 lanzó ISV Connect, un programa de socios que permite a los ISV como C3 usar Dynamics y Power Apps como su plataforma en lugar de crear sus propias aplicaciones SaaS. . C3 AI CRM promete combinar Dynamics con lo que C3 sabe sobre verticales clave de la industria, sin que cada cliente tenga que personalizar su propia solución.

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"Para Dynamics 365, ofrecemos una colección de aplicaciones SaaS modernas, interoperables y adoptables individualmente, y estamos creando esas aplicaciones para departamentos y líneas de negocios", dijo a TechRepublic la directora global de Dynamics 365, Dina Apostolou.

“Nuestros productos son aplicaciones SaaS terminadas: los llevamos a un punto para ayudar a las organizaciones a usarlos tal cual, pero también para personalizarlos y adaptarlos a su flujo de trabajo y necesidades comerciales específicas”.

"Lo que tiene C3.ai son las plantillas de la industria y las plantillas para que puedan hacer la personalización para una industria, en lugar de ser una solución personalizada en la que cada cliente tiene que invertir tiempo y recursos. Tienen un largo historial de grandes implementaciones a nivel de la industria. con extensiones y modelos específicos, los clientes de C3 son grandes organizaciones como 3M, Shell y el Departamento de Defensa de EE. UU.

La combinación, dijo Apostolou, son "soluciones industriales impulsadas por Dynamics, listas para usar y comenzar a trabajar de forma inmediata". Esto es especialmente importante en estos días: "Las implementaciones típicas de CRM que se conocían durante meses de implementación ocurrieron literalmente en días".

C3 AI CRM ofrece soluciones CRM específicas de la industria para telecomunicaciones, servicios financieros como banca y seguros, servicios públicos de petróleo y gas y fabricación, dijo a TechRepublic el CTO de C3, Ed Abbo. Estas soluciones están preconfiguradas para manejar no solo las ventas generales y el marketing, el servicio al cliente y el pronóstico de abandono, sino también tareas específicas como la gestión de patrimonio o la banca empresarial. Apostolou también mencionó la industria aeroespacial, automotriz, de salud pública y de defensa.

Ambos ejecutivos ven CRM como algo mucho más amplio que la automatización de la fuerza de ventas. "Las organizaciones necesitan conectar su front office con su back office, necesitan pensar en todo el viaje a través de ventas, marketing y servicio", dijo Apostolou, llamándolos "sistemas modernos de inteligencia y stock".

"Los productos de CRM en el mercado actual son muy similares a los que creamos en los años 90: son sistemas de seguimiento", sugirió Abbo. "La efectividad de estos sistemas para pronosticar ingresos, pronosticar demanda de productos o desarrollar la lealtad de los clientes al determinar qué ofrecerles es muy limitada porque operan con datos limitados en el sistema CRM. . Activamos todos los datos disponibles para informar el compromiso específico con cada cliente: se trata de datos de toda la empresa, no solo del sistema CRM, y también datos fuera de la empresa.

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  • Datos dispares dinámicos
  • Datos dispares dinámicos

    Todo esto se basa en el trabajo de la Iniciativa de datos abiertos (ODI) que Microsoft ha realizado con Adobe y SAP. “Siempre dijimos que otras empresas serían parte de ODI y parte de esta visión”, señaló Apostolou.

    “Cuantos más datos hay en estos modelos, más eficientes se vuelven. Esa es la belleza de llevar la experiencia y los modelos de la industria de C3 al modelo de datos común que sustenta ODI. Trae lo conductual, lo transaccional, lo operativo, lo financiero. Cuando piensa en la capa ODI, la capa Azure y Azure Synapse, que también aportan datos no estructurados, las posibilidades son realmente ilimitadas para los modelos analíticos y de inteligencia artificial que puede comenzar a generar.

    C3 utiliza muchos conectores de Dynamics para extraer fuentes de datos dentro de la organización, así como fuentes de datos públicos para tasas de interés y acciones; Los datos meteorológicos y del terreno también son relevantes para las empresas de servicios públicos que pronostican la demanda y el mantenimiento.

    "Es una locura que en 2020 tengamos que abordar esto, pero pasamos mucho tiempo extrayendo datos de diferentes sistemas", dijo Abbo. “Ese es el desafío al que se enfrentan la mayoría de las empresas: tienen demasiados sistemas y sus datos están fragmentados y aislados entre sistemas. En la banca, las opiniones de los clientes sobre sus carteras de divisas, materias primas, renta fija y acciones están dispersas en docenas de sistemas. Y cada sistema tiene una identificación diferente para el cliente o la cuenta.

    Los lagos de datos pueden llevar los datos al mismo lugar, pero no ayuda cuando dos sistemas usan una identificación diferente para la misma factura de los mismos clientes, que es una de las razones por las que el 99 % de los datos de las organizaciones no se utilizan.

    "Hemos resuelto todo esto para permitirle agregar la información de este cliente en una vista unificada, y la mantenemos actualizada mientras opera o retira o deposita dinero, en tiempo real o casi real", dijo Abbo. “Y no se trata solo de que tenga información actualizada informada por el conjunto de datos más amplio dentro de la empresa, así como datos del mercado externo, datos econométricos, datos demográficos. Con la IA y el aprendizaje automático, puede caracterizar microcambios en la oferta o la demanda, microcambios en lo que los clientes compran en qué ubicaciones, geografías o niveles de precios, y luego reaccionar mucho más rápido. »

    “En la banca, si está analizando la probabilidad de que un cliente abandone el banco y se lleve sus depósitos con él, debe observar cuáles son las tasas del mercado, cuáles son las tasas competitivas que ofrecen otros bancos. Mira los precios de las acciones. La última vez que el cliente solicitó un préstamo, ¿se aprobó o rechazó el préstamo? Todos estos son factores que intervienen en la determinación de si es probable que alguien abandone el banco; no se trata solo de si el asesor financiero los ha llamado trimestralmente. »

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    Los fabricantes ahora tienen acceso a mucha más información sobre sus productos una vez vendidos, dijo Abbo. “Antes, el fabricante hacía el producto y luego lo enviaba a un distribuidor que lo enviaba al cliente y el fabricante no tenía idea de lo que tenía el cliente ni de lo que estaba haciendo con el producto. Hoy, ya sea un automóvil o un dispositivo médico, el producto está equipado con sensores que brindan información directamente al fabricante. Esto le permite al fabricante saber qué características se utilizan en el producto y cuáles no.

    Esto podría cambiar el diseño de productos futuros, pero también permite a los fabricantes saltar al servicio de ventas y posventa, agregó Abbo. “¿Qué productos en el mercado en manos de los clientes son propensos a fallar y requieren un servicio proactivo? En base a esto, tiene pronósticos de ingresos muy precisos porque sabe qué productos debe vender a su base de clientes existente. Con mejores pronósticos de demanda de productos, podría hacer un trabajo mucho más eficiente en su fabricación, abastecimiento e inventario. Qué piezas, componentes y productos nuevos necesitará, qué línea de productos fabricar, qué clientes es probable que cambien para que pueda guardarlos con anticipación, cuál es la siguiente mejor oferta de productos…”

    C3 AI CRM se basa en algo más que Dynamics: utiliza Azure Cognitive Services y otros servicios PaaS (Abbo está considerando Azure Synapse para conectar datos no estructurados), así como Power BI, Teams y Power Apps.

    Además de enumerar los casos de uso comunes de CRM: "pronósticos de ingresos mucho más precisos, pronósticos de producción de productos, rotación de clientes, siguiente mejor oferta", Abbo señaló que los datos de unificación "permiten a los desarrolladores ciudadanos y a los científicos de datos ciudadanos hacer literalmente docenas o cientos de otros análisis o crear docenas o cientos de otras aplicaciones. Pueden usar interfaces de arrastrar y soltar para obtener más información y generar modelos de sensibilidad de precios para los clientes, o ver la adopción de nuevos productos en varios segmentos de clientes. Hay cientos, si no miles de análisis que pueden crear con estas herramientas low-code y sin código.

    C3 es esencialmente una apuesta de que la nube es la mejor manera de crear software y servicios empresariales, en lugar de crear software que las organizaciones instalen y personalicen, y eligió los servicios en la nube de Microsoft para eso.