CRM, do którego nie trzeba wchodzić. Jak AI może zmienić pracę handlowca?

Przez lata systemy CRM bardzo się zmieniły. Z prostych baz kontaktów stały się rozbudowanymi platformami do zarządzania procesem sprzedaży, komunikacją z klientami, zadaniami, prognozami i raportowaniem. Pojawiły się automatyzacje, integracje z pocztą i kalendarzem, aplikacje mobilne, a ostatnio także funkcje wykorzystujące sztuczną inteligencję.

Jedna rzecz pozostała jednak w dużej mierze bez zmian. Jeżeli handlowiec chciał skorzystać z informacji zapisanych w CRM, musiał do niego wejść.

Chcesz sprawdzić historię klienta? Otwierasz CRM i wyszukujesz firmę. Chcesz zobaczyć swoje szanse sprzedaży na ten miesiąc? Wchodzisz do pipeline'u, wybierasz odpowiedni widok albo ustawiasz filtry. Chcesz sprawdzić, kiedy ostatnio kontaktowałeś się z klientem? Otwierasz rekord i przeglądasz historię aktywności. Chcesz zaktualizować szansę? Znajdujesz ją, edytujesz odpowiednie pola i zapisujesz zmiany.

AI może zmienić właśnie ten sposób pracy.

Nie dlatego, że do CRM zostanie dodana kolejna funkcja wykorzystująca sztuczną inteligencję. Zmiana może być znacznie głębsza: CRM pozostanie miejscem, w którym przechowywane i porządkowane są dane o klientach i sprzedaży, ale handlowiec nie zawsze będzie musiał bezpośrednio obsługiwać sam system. Coraz częściej pośrednikiem pomiędzy nim a CRM może być AI.

To może być jedna z większych zmian w sposobie korzystania z CRM od wielu lat.

CRM był bazą danych i jednocześnie miejscem pracy

CRM pełni dziś co najmniej dwie funkcje. Z jednej strony przechowuje uporządkowane informacje o klientach, kontaktach, aktywnościach i szansach sprzedaży. Z drugiej daje użytkownikowi interfejs, dzięki któremu może te informacje znaleźć, zmienić, analizować i wykorzystywać.

Rozwijając CRM, przez lata rozwijaliśmy obie te warstwy jednocześnie. Dodawaliśmy kolejne obiekty, pola, raporty, dashboardy, widoki i automatyzacje, a równocześnie próbowaliśmy sprawić, żeby ich obsługa była jak najprostsza.

Problem w tym, że wraz ze wzrostem możliwości systemu często rosła również jego złożoność. Dobrze skonfigurowany CRM potrafi dostarczyć handlowcowi i menedżerowi bardzo dużo informacji, ale trzeba wiedzieć, gdzie ich szukać i jak z nich korzystać.

Właśnie w tym miejscu AI zaczyna wprowadzać istotną zmianę. Może oddzielić miejsce przechowywania i porządkowania danych od sposobu, w jaki człowiek z tych danych korzysta.

CRM nadal będzie potrzebny. Być może nawet bardziej niż wcześniej. Nie musi jednak być za każdym razem miejscem, do którego użytkownik wchodzi, żeby uzyskać odpowiedź na swoje pytanie.

AI może stać się nowym interfejsem CRM

Wyobraźmy sobie prostą sytuację. Handlowiec chce wiedzieć, które szanse sprzedaży wymagają dzisiaj jego uwagi.

Dzisiaj może wejść do CRM, otworzyć pipeline, wybrać odpowiednie filtry, sprawdzić daty ostatnich aktywności, kolejne kroki i planowane terminy zamknięcia. Jeżeli system jest dobrze skonfigurowany, a dane aktualne, po kilku minutach powinien otrzymać odpowiedź.

Ale może też po prostu zapytać:

„Pokaż mi szanse powyżej 50 tys. zł, które planuję zamknąć w tym miesiącu, ale od co najmniej dwóch tygodni nie było kontaktu z klientem”.

Albo przed spotkaniem z klientem:

„Przygotuj mnie do spotkania z firmą X. Z kim dotychczas rozmawialiśmy, czego klient potrzebuje, co ustaliliśmy podczas ostatniego spotkania i jaki miał być kolejny krok?”

Menedżer sprzedaży może z kolei zapytać:

„Które szanse planowane do zamknięcia w tym kwartale od miesiąca nie zmieniły etapu i nie mają zaplanowanego kolejnego działania?”

Różnica nie polega wyłącznie na tym, że AI szybciej znajdzie informację. Zmienia się sposób komunikacji człowieka z systemem. Nie trzeba wiedzieć, w którym widoku znajduje się informacja, jaki raport uruchomić ani które filtry zaznaczyć. Użytkownik opisuje, czego potrzebuje, własnymi słowami.

To nie jest już wyłącznie wizja przyszłości. HubSpot umożliwia dziś połączenie CRM z ChatGPT i zadawanie pytań dotyczących danych klientów w języku naturalnym. ChatGPT może korzystać m.in. z danych o kontaktach, firmach i transakcjach oraz historii aktywności obejmującej e-maile, rozmowy, spotkania, zadania i notatki.

Podobny kierunek widać w rozwiązaniach Microsoftu. Sales Agent w Microsoft 365 Copilot może korzystać z danych CRM oraz, przy odpowiedniej konfiguracji, z kontekstu pochodzącego m.in. z Outlooka i Teams. Użytkownik zadaje pytania językiem naturalnym, zamiast za każdym razem przechodzić do odpowiedniego miejsca w Dynamics 365.

To ważna zmiana. CRM nie znika. Znika natomiast konieczność używania jego klasycznego interfejsu za każdym razem, kiedy potrzebujemy informacji zapisanej w systemie.

Komunikacja może działać również w drugą stronę

Jeżeli AI może odczytywać i interpretować informacje znajdujące się w CRM, naturalnym kolejnym krokiem jest możliwość ich aktualizowania.

Tu dochodzimy do problemu, który zna chyba każda firma korzystająca z CRM. Informacja powstaje podczas rozmowy z klientem, w wiadomości e-mail albo na spotkaniu, ale później ktoś musi przenieść ją do systemu.

Handlowiec kończy spotkanie i wie, że klient zaakceptował proponowany zakres, budżet wynosi około 80 tys. zł, decyzja powinna zapaść do końca października, a kolejne spotkanie odbędzie się we wtorek. Dzisiaj powinien otworzyć odpowiednią szansę sprzedaży i zaktualizować kilka pól.

A gdyby wystarczyło powiedzieć:

„Klient zaakceptował zakres. Budżet 80 tys. zł. Decyzja do końca października. Kolejne spotkanie we wtorek”.

AI może rozpoznać kontekst, odnaleźć odpowiednią firmę i szansę, a następnie zaproponować zmiany w CRM.

Takie możliwości również zaczynają być dostępne. Łącznik HubSpot dla ChatGPT pozwala tworzyć i aktualizować kontakty oraz transakcje, dodawać notatki i tworzyć zadania bezpośrednio z poziomu rozmowy. Co istotne, HubSpot zaleca konfigurację, w której użytkownik przed wykonaniem operacji widzi proponowane zmiany i je zatwierdza.

Microsoft rozwija podobny model. W Dynamics 365 Sales użytkownik może tworzyć rekordy z poziomu Microsoft 365 Copilot Chat. Formularz może zostać wstępnie wypełniony na podstawie kontekstu rozmowy, na przykład przewidywaną wartością czy datą zamknięcia, ale przed zapisaniem użytkownik może te informacje sprawdzić i poprawić.

To pokazuje ciekawy kierunek: interakcja z CRM może coraz bardziej przypominać rozmowę, a coraz mniej wypełnianie formularza.

CRM może zacząć działać w tle codziennej pracy

Handlowiec rzadko pracuje wyłącznie w CRM. Korzysta z poczty, kalendarza, telefonu, Teams lub innego narzędzia do spotkań, przygotowuje dokumenty, wysyła oferty i zapisuje własne notatki.

CRM ma te informacje uporządkować, ale w praktyce często to człowiek staje się integratorem pomiędzy wszystkimi tymi miejscami. Musi pamiętać, żeby wiadomość przypisać do klienta, zapisać notatkę ze spotkania, zaktualizować kolejne działanie i zmienić dane szansy.

AI może część tej bariery usunąć.

Dobrze pokazuje to kierunek obrany przez Microsoft. Sales Agent działa nie tylko w Dynamics 365, ale także w środowisku Microsoft 365, m.in. w Outlooku i Teams. Microsoft opisuje go jako sposób na korzystanie z danych sprzedażowych i wykonywanie działań na nich bez konieczności opuszczania narzędzi, w których użytkownik aktualnie pracuje.

I właśnie tutaj pojawia się zmiana, która moim zdaniem jest ważniejsza od kolejnej funkcji generatywnej AI w CRM.

CRM może przestać być miejscem, do którego trzeba regularnie wchodzić, a stać się warstwą danych działającą w tle codziennej pracy handlowca.

Jeżeli przygotowuję się do spotkania w Teams, AI może korzystać z informacji z CRM. Jeżeli odpowiadam klientowi w Outlooku, mogę mieć dostęp do kontekstu relacji bez otwierania jego rekordu. Jeżeli chcę dowiedzieć się, co dzieje się z moim pipeline'em, mogę o to zapytać zamiast uruchamiać raport.

Microsoft sam określa Sales Agent jako agenta konwersacyjnego, który pozwala wyszukiwać, syntetyzować i wykorzystywać dane sprzedażowe z różnych aplikacji, a jego działanie jest uzależnione od połączenia z CRM.

To dobre rozróżnienie: AI nie zastępuje CRM jako źródła uporządkowanych danych. Może natomiast przejąć rolę interfejsu pomiędzy tymi danymi a użytkownikiem.

Czy w takim razie przestaną być potrzebne dashboardy i raporty?

Raczej nie. Zmienić może się natomiast częstotliwość i sposób ich wykorzystywania.

Menedżer sprzedaży nadal może potrzebować zobaczyć cały pipeline na jednym ekranie, porównać wyniki handlowców czy przeanalizować konwersję pomiędzy etapami. Administrator CRM nadal będzie pracował bezpośrednio z konfiguracją systemu. Czasem także handlowiec będzie chciał przejrzeć pełną historię klienta albo zobaczyć wszystkie swoje szanse.

Nie każda potrzeba wymaga jednak dashboardu.

Jeżeli rano chcę dowiedzieć się, którymi klientami powinienem się dzisiaj zająć, być może nie potrzebuję pięciu wykresów, tabeli z dwudziestoma kolumnami i kilku filtrów. Potrzebuję informacji, które szanse wymagają działania i dlaczego.

To oznacza jeszcze jedną zmianę. Do tej pory najczęściej to użytkownik szukał informacji w CRM. AI może sprawić, że system coraz częściej będzie sam zwracał uwagę na to, co jest istotne.

Nie wystarczy jednak odpowiedź: „zajmij się klientem X”. Handlowiec powinien wiedzieć, dlaczego AI tak uważa. Być może od trzech tygodni nie było kontaktu. Być może klient dwukrotnie przesunął termin decyzji. A może szansa ma zostać zamknięta za tydzień, ale w CRM nie ma zaplanowanego kolejnego działania.

To prowadzi do ważnego ograniczenia całej koncepcji.

AI nie powinno zasłaniać danych, na podstawie których wyciąga wnioski

Im łatwiejsze stanie się korzystanie z CRM poprzez rozmowę z AI, tym większe może być ryzyko bezkrytycznego przyjmowania jego odpowiedzi.

Jeżeli pytam: „Które szanse są zagrożone?”, otrzymuję już nie tylko dane, ale również ich interpretację. Dlatego powinienem móc sprawdzić, na jakiej podstawie system doszedł do takiego wniosku.

To szczególnie istotne w sprzedaży, gdzie część informacji trudno jednoznacznie interpretować.

Klient napisał, że potrzebuje jeszcze dwóch tygodni na podjęcie decyzji. Czy oznacza to spadek zainteresowania? Niekoniecznie. W spotkaniu uczestniczyła osoba z zarządu. Czy szansa automatycznie stała się bardziej wartościowa? Też nie.

AI może znaleźć informacje, zestawić je ze sobą, wskazać zmianę i zwrócić uwagę na potencjalny problem. Ocena sytuacji sprzedażowej nie zawsze daje się jednak sprowadzić do analizy pól w CRM czy treści korespondencji.

Dlatego dobry model powinien pozwalać przejść od odpowiedzi AI do danych, a w razie potrzeby również do ich źródła.

AI może skrócić drogę do informacji. Nie powinno odcinać człowieka od kontekstu, który pozwala tę informację właściwie zinterpretować.

Paradoksalnie dobry CRM może stać się jeszcze ważniejszy

Można dojść do wniosku, że skoro handlowiec będzie mógł rozmawiać z AI, znaczenie samego CRM zacznie maleć. Moim zdaniem może być dokładnie odwrotnie.

Żeby odpowiedzieć na pytanie o szanse sprzedaży, AI musi wiedzieć, czym w danej firmie jest szansa, kto jest jej właścicielem, z jaką firmą i kontaktami jest powiązana, na jakim znajduje się etapie i jakie aktywności jej dotyczą.

Im bardziej chcemy korzystać z AI, tym ważniejsze staje się więc uporządkowanie kontekstu, na którym AI pracuje.

Dobrze widać to nawet w dokumentacji Microsoftu. Administrator może określić, do jakich encji CRM Sales Agent ma dostęp i jakie informacje może wykorzystywać w odpowiedziach. Agent może pracować m.in. na danych dotyczących szans, firm, kontaktów, ofert czy aktywności.

Samo podłączenie AI do CRM nie uporządkuje więc procesu sprzedaży. Jeżeli mamy źle zdefiniowane etapy, nie wiadomo, kiedy szansa powinna przejść dalej, dane są nieaktualne, a każdy handlowiec interpretuje pipeline inaczej, AI dostanie po prostu słaby materiał do pracy.

I tutaj wracamy do podstawowej zasady: CRM nie naprawia źle zaprojektowanego procesu sprzedaży. AI również tego za nas nie zrobi.

AI zmieni sposób korzystania z CRM, ale nie zasady dobrej sprzedaży

Jeżeli ten kierunek się utrzyma, za kilka lat możemy znacznie rzadziej mówić o „pracy w CRM”. Nie dlatego, że CRM przestanie być potrzebny, ale dlatego, że coraz więcej interakcji z nim będzie odbywało się poza jego klasycznym interfejsem.

To jednak nie oznacza, że możemy przestać zajmować się tym, co znajduje się pod spodem.

Nadal trzeba zbudować prawidłowy lejek sprzedaży. Jego etapy powinny odzwierciedlać rzeczywisty proces, mieć określone znaczenie i jasne kryteria przejścia. AI może pomóc sprawdzić, co dzieje się z szansami znajdującymi się na poszczególnych etapach, ale ktoś wcześniej musi zdecydować, jak ten proces powinien wyglądać.

Nadal trzeba dbać o aktualne i wiarygodne dane. AI może ograniczyć konieczność ich ręcznego przepisywania, wychwytywać informacje z rozmów czy korespondencji i proponować aktualizacje. Nie zmienia to faktu, że odpowiedź oparta na błędnych albo nieaktualnych danych nadal będzie niewiele warta.

I wreszcie nadal potrzebny jest człowiek, który podejmuje decyzje.

AI może zauważyć, że klient przesunął termin, wskazać brak kolejnego kroku albo zaproponować aktualizację szansy. Nie oznacza to jednak, że powinno samodzielnie decydować, jak ocenić tę sytuację. Zresztą już dzisiejsze rozwiązania pokazują sens takiego podziału odpowiedzialności: zarówno HubSpot, jak i Microsoft umożliwiają użytkownikowi sprawdzenie proponowanych przez AI zmian przed ich zapisaniem.

Być może największą zmianą, jaką AI przyniesie do CRM, nie będzie więc automatyzacja kolejnych funkcji. Zmieni się sposób, w jaki z CRM korzystamy.

Przez lata pytaliśmy, jak sprawić, żeby handlowcy częściej wchodzili do CRM, aktualizowali dane i korzystali z informacji, które system już posiada.

Za kilka lat mogą korzystać z tych danych przez cały dzień, choć sam CRM będą otwierać znacznie rzadziej.

Pod spodem nadal jednak musi być dobrze zaprojektowany proces sprzedaży, właściwy lejek i aktualne dane. A odpowiedzialność za ocenę sytuacji i decyzje pozostanie po stronie człowieka.

FAQ

Czy AI może już dzisiaj korzystać z danych CRM bez otwierania systemu?

Tak, choć możliwości zależą od konkretnego rozwiązania i konfiguracji. Przykładowo HubSpot pozwala połączyć CRM z ChatGPT, pytać o dane klientów oraz tworzyć i aktualizować wybrane rekordy z poziomu rozmowy. Microsoft Sales Agent umożliwia z kolei korzystanie z danych CRM poprzez Microsoft 365 Copilot i aplikacje takie jak Outlook czy Teams.

Czy AI zastąpi CRM?

Bardziej prawdopodobny jest inny scenariusz: CRM pozostanie uporządkowanym źródłem danych o klientach i procesie sprzedaży, natomiast AI przejmie część roli interfejsu pomiędzy użytkownikiem a tymi danymi. Już dzisiejsze rozwiązania HubSpot i Microsoftu pokazują taki kierunek.

Czy handlowiec nadal będzie musiał aktualizować CRM?

Część informacji może być pobierana lub wprowadzana automatycznie, a część aktualizacji można wykonywać za pomocą języka naturalnego. Nie oznacza to jednak pełnej automatyzacji. Szczególnie informacje wymagające oceny sytuacji sprzedażowej powinny pozostać pod kontrolą człowieka.

Czy AI rozwiąże problem złej jakości danych w CRM?

Nie. AI może ograniczyć ręczne przepisywanie informacji i pomóc w ich porządkowaniu, ale nadal potrzebuje wiarygodnego kontekstu. Źle zaprojektowany proces, niejasne etapy lejka czy błędne dane pozostaną problemem niezależnie od sposobu komunikowania się z CRM.

Krzysztof Moszyk

Growth3s.com