الذكاء الاصطناعي لرؤى العملاء وتقسيمهم: توقف عن تخمين ما يريده العملاء
لديك بيانات العملاء. سجل الشراء. سلوك الموقع الإلكتروني. مشاركة البريد الإلكتروني. ملاحظات إدارة علاقات العملاء. تذاكر الدعم. سجلات استخدام المنتج.
يجب أن تخبرك كل هذه البيانات من هم أفضل عملائك. ما يحتاجون إليه. متى هم على وشك المغادرة. من هم على استعداد لشراء المزيد.
لكن تحويل البيانات إلى رؤى؟ يتطلب ذلك تحليلاً. تحليل حقيقي، وليس مجرد النظر إلى لوحات المعلومات. ومعظم الفرق ليس لديها الوقت لذلك.
يقوم الذكاء الاصطناعي بالتحليل. يجد أنماطاً في سلوك العملاء. ينشئ شرائح تتنبأ بالنتائج بالفعل. يكتشف العلامات التحذيرية قبل أن يتخبط العملاء. يتخذ فريقك القرارات بناءً على ما يفعله العملاء، وليس ما تأمل أن يفعلوه.
المشكلة: البيانات في كل مكان، والرؤى في كل مكان
إدارة علاقات العملاء لديك ممتلئة. أدوات التحليلات الخاصة بك تتعقب كل شيء. يمكنك سحب تقارير عن أي مقياس تريده.
لكن التقارير ليست رؤى. فمعرفة أن 23% من المستخدمين نقروا على زر ما لا يخبرك لماذا أو ماذا تفعل حيال ذلك.
شرائح التسويق حسب التركيبة السكانية لأن ذلك سهل. الشركات الصغيرة مقابل الشركات. الساحل الشرقي مقابل الساحل الغربي. المدير مقابل نائب الرئيس.
لكن التركيبة السكانية لا تتنبأ بالسلوك. لا يخبرك لقب شخص ما ما إذا كان سيتحول إلى موظفين جدد. ولا يخبرك حجم الشركة ما إذا كانوا مستعدين للترقية أم لا.
الأفكار موجودة في البيانات. تحتاج فقط إلى الوقت والأدوات للعثور عليها. ومعظم الفرق لا تملك أياً منهما.
ما الذي يقدمه الذكاء الاصطناعي لرؤى العملاء
يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء على نطاق واسع. يعثر على الأنماط التي يفتقدها البشر. يقوم بالتقسيم على أساس السلوك، وليس على أساس التركيبة السكانية. يتنبأ بالنتائج قبل حدوثها.
تحليل سلوك العملاء
ماذا يفعل العملاء قبل أن يشتروا؟ قبل أن يتخبطوا؟ قبل أن يقوموا بالترقية؟
يبحث الذكاء الاصطناعي في أنماط السلوك:
- ما الميزات التي يستخدمها مستخدمو الطاقة بالفعل؟
- ما هو المسار من التجربة إلى العميل المدفوع؟
- ما هي اللمسات التسويقية التي تحدث قبل أن يقوم شخص ما بالتحويل؟
- ما هي التغييرات في السلوك التي تشير إلى أن شخصاً ما على وشك المغادرة؟
- ما هي المنتجات التي يتم شراؤها معًا؟
إنه ليس تخميناً. إنه العثور على أنماط فعلية في بياناتك حول سلوك العميل الذي يتنبأ بنتائج ما.
تصبح هذه الأنماط قواعد. عندما يتطابق العميل مع النمط، فأنت تعرف ما الذي من المحتمل أن يحدث بعد ذلك. ويمكنك التصرف قبل أن يحدث ذلك.
التقسيم السلوكي
انسَ التركيبة السكانية. فالذكاء الاصطناعي يقسم حسب ما يفعله العملاء بالفعل:
- مستخدمو الطاقة: مشاركة عالية، واستخدام مكثف للميزات، واحتمال إحالة الآخرين
- معرضة للخطر: انخفاض الاستخدام، وبطاقات الدعم، والمدفوعات الفائتة، والأنماط التي تتنبأ بالتخبط
- إمكانات النمو: استخدام الميزات الأساسية ولكن تظهر علامات على أنهم سيقومون بالترقية
- قيمة عالية: المشتريات الكبيرة، وإعادة الطلبات المتكررة، والمدة الطويلة
- حساس للسعر: الشراء بالخصم فقط، والتخلي عن عربة التسوق بالسعر، ومقارنة المنافسين
تتنبأ هذه الشرائح بالنتائج. التسويق للمستخدمين الأقوياء بشكل مختلف عن العملاء المعرضين للخطر. رسائل مختلفة. عروض مختلفة. قنوات مختلفة.
تنجح الشرائح السلوكية لأنها تستند إلى ما يفعله الأشخاص، وليس إلى هويتهم.
التنبؤ بالتخبط
تعرف معظم الشركات أن العميل قد تخبط بعد رحيله بالفعل. فات الأوان لإنقاذهم حينها.
يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالاضطراب قبل حدوثه:
- انخفاض الاستخدام
- انخفاض وتيرة تسجيل الدخول
- تزايد تذاكر الدعم
- إيقاف التفاعل مع رسائل البريد الإلكتروني
- التأخير في السداد أو الرسوم الفاشلة
عندما تظهر عدة إشارات تحذيرية معاً، يقوم الذكاء الاصطناعي بالإشارة إلى العميل على أنه في خطر. يتواصل فريقك بشكل استباقي. عرض المساعدة. إصلاح المشاكل. تقديم حافز للبقاء.
لا يمكنك إنقاذ الجميع. ولكن يمكنك إنقاذ من يمكن إنقاذهم - إذا كنت تعلم أنهم سيغادرون قبل أن يغادروا بالفعل.
تسجيل القيمة الدائمة للعميل
ليس كل العملاء متساوون في القيمة. فالبعض سيشتري مرة واحدة ويختفي. بينما سيبقى آخرون لسنوات ويحيلون أصدقاءهم.
يحسب الذكاء الاصطناعي قيمة العمر الافتراضي بناءً على:
- تكرار الشراء والمبلغ
- مزيج المنتجات والهوامش
- الحيازة وأنماط الاستبقاء
- تكاليف الدعم
- سلوك الإحالة
يحصل العملاء ذوو القيمة الشرائية العالية على المزيد من الاهتمام. المزيد من الدعم. المزيد من التواصل. صفقات أفضل لإبقائهم سعداء.
لا يتم تجاهل العملاء منخفضي القيمة الشرائية المنخفضة، ولكنك تتوقف عن إنفاق جهد غير متناسب عليهم. تذهب الموارد إلى حيث تدر عائداً.
فرص البيع التبادلي والبيع الإضافي
من هم العملاء الذين يجب أن تحاول زيادة مبيعاتهم؟ ما الذي يجب أن توصي به؟
يبحث الذكاء الاصطناعي في أنماط الشراء:
- العملاء الذين اشتروا المنتج (أ) غالباً ما يشترون المنتج (ب) بعد ذلك
- يقوم المستخدمون على الباقة الأساسية بالترقية عندما يصلون إلى عتبات استخدام معينة
- عادةً ما يضيف العملاء في هذا المجال هذه الميزات بعد 3 أشهر
- يرتبط التفاعل العالي مع الميزة X بشراء الوظيفة الإضافية Y
تصبح هذه الأنماط توصيات. عرض العرض المناسب للعميل المناسب في الوقت المناسب. ليس عروضاً ترويجية بالرش والرش. اقتراحات مستهدفة بناءً على ما اشتراه العملاء المماثلون بالفعل.
تخطيط رحلة العميل
كيف ينتقل العملاء بالفعل عبر مسار التحويل الخاص بك؟ ليست الرحلة التي صممتها. الرحلة التي يسلكونها.
يرسم الذكاء الاصطناعي مسارات حقيقية:
- ما هي نقاط الاتصال الأكثر أهمية؟
- أين يعلق الناس؟
- ما الفرق بين العملاء الذين يتحولون إلى عملاء مقابل العملاء الذين لا يتحولون؟
- ما هي المدة التي تستغرقها كل مرحلة بالفعل؟
- ما الخطوات التي يمكنك تخطيها دون الإضرار بالتحويل؟
أنت ترى رحلة العميل الفعلية، وليس الرحلة المفترضة. ثم تقوم بالتحسين بناءً على الواقع.
ما الذي يعنيه ذلك بالنسبة لك
لرؤساء التسويق التجاريين
يذهب الإنفاق التسويقي إلى الشرائح التي يتم تحويلها بالفعل. لا مزيد من الحملات التسويقية الجماعية على أمل أن يلتصق بها شيء ما.
يمكنك معرفة القنوات والحملات التي تجذب العملاء ذوي القيمة العالية، وليس أي عملاء. الميزانية تتبع عائد الاستثمار، وليس التخمينات.
يتحسن معدل الاحتفاظ بالعملاء لأنك تكتشف مخاطر التخبط مبكرًا. الحفاظ على العملاء أرخص من الحصول على عملاء جدد. يساعدك الذكاء الاصطناعي على الاحتفاظ بالعملاء الذين يستحقون الاحتفاظ بهم.
تتخذ القرارات بناءً على أنماط السلوك، وليس الآراء. قلل من الجدال حول الاستراتيجية، واختبر أكثر ما تقوله البيانات بأنه ناجح.
للمسوقين
الشرائح التي تعني شيئًا ما بالفعل. ليست مربعات ديموغرافية اعتباطية، بل مجموعات تتصرف بشكل مختلف وتستجيب لرسائل مختلفة.
أنت تعرف العملاء الذين يجب استهدافهم بالحملات. تذهب حملات زيادة المبيعات إلى العملاء المحتملين للنمو. حملات الاحتفاظ بالعملاء المعرضين للخطر. استراتيجيات مختلفة لشرائح مختلفة.
التخصيص الذي يعمل لأنه يعتمد على السلوك. أنت لا تقوم بتخمين ما يتردد صداه. أنت تستخدم أنماطًا من العملاء الذين قاموا بالتحويل بالفعل.
لفرق نجاح العملاء
أنت تعرف من يحتاج إلى المساعدة قبل أن يتخبط. توعية استباقية بدلاً من السيطرة على الأضرار التفاعلية.
يتم إعطاء الأولوية للعملاء ذوي القيمة العالية. أنت تعرف من يستحق بذل جهد إضافي للحفاظ عليه. تذهب الموارد إلى حيث تكون أكثر أهمية.
أنت ترى الأنماط في سبب نجاح العملاء أو فشلهم. وتنعكس هذه المعرفة على عملية التأهيل وتطوير المنتجات.
للأعمال التجارية
الاحتفاظ الأفضل يعني المزيد من الإيرادات التي يمكن التنبؤ بها. ينخفض معدل التخبط عندما تكتشف المشاكل مبكراً.
ارتفاع متوسط قيمة الطلبات لأن عمليات البيع التبادلي وعمليات البيع الإضافية مستهدفة. أنت لا تزعج العملاء بعروض غير ذات صلة - أنت تعرض لهم المنتجات التي يريدونها بالفعل.
تتحسن كفاءة الاستحواذ عندما تعرف أنواع العملاء الأكثر قيمة. يمكنك تحسين الجودة وليس الكمية فقط.
أمثلة حقيقية للذكاء الاصطناعي لرؤى العملاء
مثال 1: شركة SaaS
كان لدى شركة برمجيات اشتراكات 12% معدل تخبط سنوي. كانوا يعلمون أن معدل التخبط كان مرتفعاً لكنهم لم يعرفوا من سيغادر أو لماذا.
ما الذي تغير؟ قام الذكاء الاصطناعي بتحليل أنماط سلوك العملاء المتخبطين. وجد أن انخفاض معدل تكرار تسجيل الدخول بالإضافة إلى زيادة تذاكر الدعم تنبأ بـ 731 تيرابايت 3 تيرابايت من الزبد قبل 30 يومًا من حدوثه.
النتيجة: تواصل فريق نجاح العملاء بشكل استباقي مع الحسابات المعرضة للخطر. تقديم تدريب إضافي ومعالجة المشكلات وتقديم الحوافز. وانخفضت نسبة التخبط إلى 8.51 تيرابايت في غضون 6 أشهر.
مثال 2: شركة التجارة الإلكترونية
أرسل بائع تجزئة عبر الإنترنت نفس رسائل البريد الإلكتروني الترويجية إلى الجميع. خصومات لجميع العملاء، بغض النظر عن سلوك الشراء.
ما الذي تغير؟ قام الذكاء الاصطناعي بتقسيم العملاء حسب السلوك. حصل العملاء ذوو القيمة العالية على وصول مبكر ومنتجات حصرية. حصل العملاء ذوو الأسعار الحساسة على خصومات. حصل المشترون المتكررون على مكافآت الولاء.
النتيجة: زاد متوسط قيمة الطلبات 18% لأن العملاء ذوي القيمة العالية لم يتم تدريبهم على انتظار الخصومات. تحسن الهامش لأن الخصومات ذهبت فقط إلى الشرائح الحساسة للأسعار.
مثال 3: شركة خدمات B2B
شركة خدمات احترافية لديها دورات مبيعات طويلة. لم تستطع التنبؤ بالعملاء المحتملين الذين سيغلقون المبيعات أو متى.
ما الذي تغير؟ حلل الذكاء الاصطناعي الصفقات السابقة. ووجدت أن العملاء المحتملين الذين تفاعلوا مع أنواع محددة من المحتوى وتفاعلوا مع بعض أصحاب المصلحة كانوا أكثر عرضة لإتمام الصفقات بأربعة أضعاف.
النتيجة: ركز فريق المبيعات على العملاء المحتملين الذين يظهرون تلك الإشارات. زاد معدل الفوز 35%. تم تقصير دورة المبيعات لأن المندوبين عرفوا متى يكون العملاء المحتملين مستعدين بالفعل للشراء.
ما لن يفعله الذكاء الاصطناعي
لنكن صادقين بشأن القيود.
يجد الذكاء الاصطناعي الأنماط، لكنه لا يخبرك لماذا. يمكن أن يُظهر لك أن العملاء الذين يقومون ب X هم أكثر عرضة للتخبط، لكنه لا يفسر علم النفس الكامن وراء ذلك. لا تزال بحاجة إلى حكم بشري لتفسير الرؤى.
تنبؤات الذكاء الاصطناعي ليست مثالية. إن التنبؤ بالتخبط بدقة 70-80% جيد جدًا - ولكن هذا يعني أن 20-30% من التنبؤات خاطئة. لا تتعامل مع نتائج الذكاء الاصطناعي على أنها حقائق مؤكدة. إنها احتمالات.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي إصلاح تجارب العملاء المعطلة. إذا كان منتجك لا يعمل، أو كانت خدمتك سيئة، أو كان تسعيرك خاطئاً - سيوضح لك الذكاء الاصطناعي المشكلة، لكنه لن يحلها. لا يزال عليك إصلاح الأساسيات.
والذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات. إذا لم تقم بتتبع سلوك العملاء، فلن يكون هناك شيء لتحليله. تنطبق هنا قاعدة: "القمامة في الداخل، القمامة في الخارج".
كيفية البدء
لا تحتاج إلى تحليل كل شيء دفعة واحدة. ابدأ بالمناطق عالية التأثير:
- ابدأ بالتنبؤ بالاضطراب. هذا له عائد فوري على الاستثمار. حدد العملاء المعرضين للمخاطر، وتواصل معهم بشكل استباقي، وقم بقياس ما إذا كان ذلك يقلل من معدل التراجع.
- حملة الجزء الأول خذ حملة حالية وقم بتقسيمها حسب الشرائح السلوكية. انظر ما إذا كان أداء الرسائل المستهدفة أفضل من الرسائل العامة.
- قم بتحليل أفضل عملائك. ما هو القاسم المشترك بين العملاء ذوي القيمة العالية؟ ابحث عن النمط، ثم ابحث عن المزيد من العملاء مثلهم.
- رسم خريطة رحلة عميل واحد. اختر مسار التحويل الأساسي الخاص بك. انظر كيف يتحرك العملاء بالفعل من خلاله مقابل كيف تعتقد أنهم يفعلون ذلك.
- اختبار توصيات البيع التبادلي. استخدم الذكاء الاصطناعي لاقتراح أفضل المنتجات التالية. قارن التحويل بالاقتراحات العشوائية أو اليدوية.
ابدأ على نطاق صغير. قم بقياس الأثر. قم بتوسيع نطاق ما ينجح. الهدف هو رؤى قابلة للتنفيذ، وليس نماذج مثالية.
خلاصة القول
تأتي رؤى العملاء من أنماط السلوك. ما هو القاسم المشترك بين العملاء الذين يشترون ويبقون ويرقون ويحيلون العملاء؟ ما الذي يختلف عن العملاء الذين يتخبطون؟
لا يمكن للبشر تحديد الأنماط في آلاف العملاء عبر عشرات المتغيرات. أما الذكاء الاصطناعي فيمكنه ذلك.
لا يزال فريقك يمتلك الاستراتيجية. فهم يقررون ما يجب فعله بالرؤى. يصممون الحملات وتجارب العملاء. وهم يفسرون ما تعنيه البيانات.
لكنهم لا يبدأون من التخمينات بعد الآن. فهم يبدأون من أنماط ما يفعله العملاء بالفعل. وهذا يعني استهداف أفضل، واستبقاء أعلى، وقرارات مبنية على الواقع.
هل تريد فهم عملائك بشكل أفضل؟
كل شركة لديها بيانات عملاء مختلفة. أنماط سلوك مختلفة. نتائج مختلفة مهمة.
نحن لا نبيع تحليلات العملاء العامة. نحن ننظر إلى بياناتك. نحدد الأنماط التي تتنبأ بالفعل بالنتائج في عملك. نبني نماذج تجيب على أسئلتك المحددة.
ثم نربط الرؤى بأتمتة التسويق وإدارة علاقات العملاء وأدوات نجاح العملاء. يرى فريقك الشرائح والتنبؤات حيث يعملون. يتصرفون بناءً على الرؤى على الفور.
لا ضجيج. لا وعود بتوقعات مثالية. فقط فهم أفضل لسلوك العملاء حتى تتمكن من اتخاذ قرارات أفضل.
