بالنسبة للعديد من الشركات، يعد تجزئة العملاء مفيدًا بقدر ما يمثل تحديًا. إن تقسيم قاعدة عملائك إلى مجموعات أو شرائح أصغر بناءً على خصائصها المشتركة يسمح بتسويق أكثر تخصيصًا ومشاركة أفضل.
لكن تجزئة العملاء إلى شرائح يتطلب بيانات جيدة عن العملاء، ومعرفة بتقسيم العملاء ثم استهدافهم بشكل مناسب، والقدرة على جلب عملائك من خلال رحلات شراء أكثر دقة.
يوفر الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي العديد من الأدوات التي يمكن أن تساعد. تجعل هذه التقنيات عملية التجزئة أكثر كفاءة وتساعد الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استنارة تعتمد على البيانات.
في هذه المقالة، نناقش كيف يمكنك تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية تجزئة العملاء.
أساسيات تجزئة العملاء
تجزئة العملاء هي طريقة تستخدمها الشركات لتقسيم عملائها إلى شرائح أو فئات ذات خصائص مماثلة. وبهذه الطريقة، يمكن للشركات أن تفهم وتلبي بشكل أفضل الاحتياجات والرغبات الفريدة لمجموعات عملائها المختلفة.
تقليديا، اعتمدت عملية التجزئة على التركيبة السكانية، وعلم النفس، والبيانات السلوكية. تأخذ التركيبة السكانية في الاعتبار العمر والجنس والمهنة، في حين تتعمق الدراسات النفسية في المواقف والاهتمامات وأنماط الحياة. ومن ناحية أخرى، تركز البيانات السلوكية على الطرق التي يتفاعل بها العملاء مع المنتجات والخدمات.
في حين أن هذه المقاييس التقليدية لا تزال تستخدم، فإن التقدم التكنولوجي يسمح للمسوقين بالكشف عن دوافع أعمق وراء اختيارات العملاء من خلال تتبع رحلة الشراء الخاصة بهم.
يكشف تحليل المشاعر عن مشاعر العملاء تجاه المنتجات أو الخدمات، مما يساعد الشركات على تحديد شرائح العملاء التي يجب التركيز عليها لتعزيز المبيعات. بالإضافة إلى ذلك، فإن تقييم القيمة الدائمة للعميل يمكّن المسوقين من تحديد وتصنيف العملاء الأكثر قيمة.
بغض النظر عن المقاييس المختارة، يؤدي تقسيم العملاء إلى تجارب أكثر تخصيصًا ورسائل تسويقية لكل شريحة، مما قد يؤدي إلى تحسين معدلات التحويل والمبيعات.
4 تحديات في تجزئة العملاء التقليدية
في حين أن تجزئة العملاء التقليدي يساعد الشركات على تحقيق النجاح، إلا أنه يأتي أيضًا مع بعض التحديات التي يجب التغلب عليها.
1. التحليل اليدوي للبيانات
إن تجزئة العملاء التقليدية تستغرق وقتًا طويلاً. يتضمن جمع البيانات يدويًا من مصادر عديدة، بما في ذلك الاستطلاعات ومواقع الويب وبرامج الولاء. إن غربلة هذه المجموعة الواسعة من البيانات للعثور على رؤى قيمة يتطلب وقتًا وجهدًا.
حتى عند إجرائها بشكل جيد، فإن الكم الهائل من البيانات التي يجب معالجتها يجعل العثور على الاتصالات أمرًا صعبًا عند القيام بذلك يدويًا.
2. قيود مصادر البيانات الأساسية
إن الاعتماد على مصادر البيانات الأساسية مثل التركيبة السكانية لا يوفر سوى نصف صورة العملاء. وقد يقدم العملاء أيضًا معلومات غير دقيقة في الاستطلاعات، مما يؤثر على جودة قرارات المسوقين. قد تواجه الشركات صعوبة في التمييز بين البيانات الكاذبة والبيانات الواقعية.
تتميز مصادر البيانات الأساسية أيضًا بسمات لا علاقة لها بعمليات تجزئة محددة. وهذا يجعل من الممكن تجزئة العملاء بطرق غير مفيدة، ويجبر أصحاب المصلحة في الأعمال على البحث بشكل أعمق لاستخراج معلومات مفيدة.
3. صعوبات في التعامل مع بيانات العملاء في الوقت الحقيقي
يتطلب التصنيف الفعال للعملاء الوصول المستمر إلى البيانات في الوقت الفعلي حتى تتمكن الشركات من الاستجابة بسرعة لاحتياجات العملاء المتغيرة والاستفادة من فرص المبيعات الجديدة.
ومع ذلك، فإن معظم مصادر البيانات في تجزئة العملاء التقليدية لا تنتج معلومات في الوقت الفعلي. نظرًا لأن الشركات تتخذ قراراتها بناءً على السجلات السابقة، فإنها تفوت اتجاهات السوق الحالية.
4. مجموعات البيانات المتنامية
مع نمو بيانات العملاء، قد تفشل حلول تخزين البيانات التقليدية في استيعاب مجموعات البيانات المتدرجة. تشكل معالجة واستخراج رؤى قيمة من هذا القدر الكبير من البيانات تحديًا أيضًا.
كيف يحول الذكاء الاصطناعي عملية تجزئة العملاء
يسهل الذكاء الاصطناعي على الشركات تحليل كميات هائلة من البيانات والعثور على رؤى قابلة للتنفيذ. تقوم الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بتتبع البيانات، وتوفير التحديثات في الوقت الفعلي، وتسهيل عملية اتخاذ القرار بشكل أفضل. كما أنها تقوم أيضًا بأتمتة العديد من المهام في عملية تجزئة العملاء، مما يسمح لفرق التسويق بالتركيز على الأنشطة الأساسية الأخرى.
تدعم المنصات القائمة على الذكاء الاصطناعي تصور مجموعات العملاء باستخدام تقنيات علم البيانات المتقدمة. على سبيل المثال، يتصور الذكاء الاصطناعي العملاء بناءً على موقعهم الجغرافي أو عمرهم أو جنسهم أو اهتماماتهم. تقوم الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا بتنظيف البيانات الديناميكية ومعالجتها حتى يحصل المسوقون على معلومات عالية الجودة ويمكن الاعتماد عليها.
فيما يلي بعض التقنيات الأساسية التي تدعم تجزئة العملاء بالذكاء الاصطناعي:
1. خوارزميات التعلم الآلي
تعد خوارزميات التعلم الآلي (ML) العناصر الأساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. فهي تمكن الأنظمة من تحليل مجموعات البيانات الشاملة، وتسليط الضوء على الأنماط والعلاقات والاتجاهات، وتنفيذ مهام مثل تجزئة العملاء بدقة.
2. التعلم العميق
على غرار خوارزميات تعلم الآلة، تحدد نماذج التعلم العميق العلاقات المعقدة داخل البيانات باستخدام الشبكات العصبية.
3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تسمح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتحليل المشاعر لفهم ما يقوله العملاء عن منتجاتهم أو خدماتهم. كما أنه يساعد في المهام الأخرى مثل ترجمة اللغة والتعرف على الكلام وتصنيف النص وتلخيص النص.
4. روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين
تعالج أدوات الذكاء الاصطناعي للمحادثة، مثل روبوتات الدردشة، استفسارات العملاء وتوفر المعلومات، مما يؤدي إلى تحسين رضا العملاء ومشاركتهم. ومن خلال هذه التفاعلات، يقومون بجمع بيانات قيمة حول تفضيلات العملاء وسلوكياتهم وتعليقاتهم، وهو أمر بالغ الأهمية لإنشاء شرائح عملاء أكثر دقة وفعالية.
يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في تجزئة العملاء عبر العديد من مجالات التسويق، بما في ذلك:
1. التحليلات التنبؤية – Predictive analytics
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي توقع سلوكيات العملاء واهتماماتهم، مما يسمح بالتقسيم بناءً على الظروف الحالية والمستقبلية.
2. ملف تعريف العملاء
يمكن للذكاء الاصطناعي جمع المعلومات من مصادر البيانات المختلفة بشكل مستقل واستخدامها للتجزئة.
3. التخصيص
يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى تسويقي وحملات مصممة خصيصًا لشرائح محددة من العملاء.
4. التكامل عبر القنوات
يمكن للذكاء الاصطناعي دمج البيانات من نقاط اتصال مختلفة مع العملاء، مما يساعد المؤسسات في الحصول على نظرة عامة مفصلة عن عملائها.
5 فوائد للذكاء الاصطناعي في تجزئة العملاء
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا، إلا أنه يعمل بشكل واضح على تحسين العمليات في العديد من الصناعات، بما في ذلك التسويق. نحن نستكشف بعض الفوائد من دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات تجزئة العملاء.
1. تحليل البيانات في الوقت الحقيقي
توفر أدوات الذكاء الاصطناعي تحليلاً للبيانات في الوقت الفعلي، مما يسمح للمؤسسات باتخاذ قرارات مستنيرة وفي الوقت المناسب. تمكن هذه السرعة الشركات من التكيف مع السيناريوهات المتغيرة، واغتنام الفرص، وتحسين استراتيجيات التسويق مع تطور ظروف السوق.
2. القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة
يتم تشغيل أدوات تجزئة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي بواسطة خوارزميات التعلم الآلي القادرة على التحليل السريع لمجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة وتحديد الأنماط والاتجاهات. تفهم هذه الأدوات البيانات المنظمة وغير المنظمة.
3. تعزيز تجربة العملاء من خلال حملات تسويقية أفضل استهدافًا
يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد سلوكيات العملاء الفريدة وعاداتهم واهتماماتهم وتفضيلاتهم. يمكن للمؤسسات استخدام هذه المعلومات لتخصيص الحملات التسويقية لقطاعات محددة.
على سبيل المثال، يمكن للشركات تحديد المنتجات والخدمات التي تفضلها مجموعات معينة من العملاء ورفع مستوى تجربة العملاء من خلال التركيز على هذه المجالات.
4. زيادة معدلات التحويل
تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على زيادة معدلات التحويل من خلال تقديم منتجات تتوافق مع احتياجات وتفضيلات عملاء محددين. كما أنها تسهل التسعير الديناميكي، مما يمكّن المسوقين من تعديل الأسعار وفقًا لمتطلبات السوق المتغيرة بسرعة لمساعدة العملاء على اتخاذ قرار الشراء.
5. تبسيط الجهود التسويقية من خلال استهداف الجمهور المناسب
تقوم أدوات تجزئة العملاء بالذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات العملاء وتوفير المعلومات لإنشاء ملفات تعريف مفصلة للعملاء. وهذا يجعل من الممكن تحديد الجمهور المستهدف المناسب والعملاء ذوي القيمة العالية، مما يسمح للمؤسسات بتركيز جهودها على المكان الذي من المرجح أن يكون لهم فيه التأثير الأكبر.
6 خطوات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في تجزئة العملاء
يتضمن تطبيق الذكاء الاصطناعي في تجزئة العملاء سلسلة من الخطوات المدروسة، بدءًا من فهم احتياجات العمل وحتى المراقبة المستمرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي وتحسينها.
1. افهم احتياجات عملك
عندما تتطلع إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية تجزئة العملاء، ضع في اعتبارك احتياجات عملك لفهم كيفية تناسب الذكاء الاصطناعي. وهذا يحدد أنواع أدوات الذكاء الاصطناعي والبيانات التي ستحتاجها لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح.
يؤدي تحديد التحديات في سلوك العملاء وتجربة العملاء وجهود التسويق إلى تضييق نطاق المجالات التي سيكون فيها الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة.
2. جمع البيانات ذات الصلة
تعتمد دقة نماذج الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات المستخدمة للتدريب. ونتيجة لذلك، يجب أن تكون مجهزًا بنقاط البيانات الصحيحة قبل استخدام الذكاء الاصطناعي في تجزئة العملاء.
عند جمع البيانات، فكر في مصادر مختلفة للحصول على المعلومات الأكثر صلة وحداثة. ابدأ باستخراج البيانات من أنظمة وقواعد بيانات إدارة علاقات العملاء التقليدية. بعد ذلك، فكر في نقاط الاتصال الرقمية على منصات التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي للحصول على فهم أكبر لتفاعلات عملائك عبر الإنترنت.
عادةً ما يكون جمع البيانات عملية تستغرق وقتًا طويلاً. تقوم الأدوات الآلية مثل Bright Data وScrapingdog باستخلاص البيانات من منصات مختلفة عبر الإنترنت. بدلاً من ذلك، اعمل مع خبراء جمع البيانات في نفذلي للعثور على بيانات التدريب المناسبة.
3. اختر نماذج التعلم الآلي المناسبة
بمجرد حصولك على مجموعات البيانات ذات الصلة، فإن الخطوة التالية هي العثور على نماذج تعلم الآلة المناسبة. تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم الآلي الانحدار الخطي، والتصنيف، والتجميع، ونقل التعلم، وتقليل الأبعاد.
تم تصميم نماذج ML لأدوار مختلفة في عملية تجزئة العملاء. تعد الخوارزميات التقليدية أكثر ملاءمة لمهام محددة، في حين أن نماذج التعلم العميق أكثر قدرة على معالجة المشكلات المعقدة.
فكر في التعاون مع خبراء التعلم الآلي في نفذلي لمساعدتك في العثور على نموذج مناسب لتحسين تقنيات تقسيم العملاء لديك.
4. تدريب النموذج واختباره
يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات كبيرة من البيانات لأداء أدوار مختلفة مثل التخصيص وإنشاء المحتوى. ولا يمكنهم تحقيق هذه الوظائف إلا إذا كان لديهم إمكانية الوصول إلى بيانات دقيقة وموثوقة. تنظيف بياناتك ومعالجتها وتحويلها لجعلها مناسبة للتدريب.
في حين أن النتائج الأولية يمكن أن توفر رؤى حول تفضيلات العملاء وسلوكهم، فسوف تحتاج إلى تحسين النموذج بشكل مستمر بناءً على نتائج الاختبار لتحسين أدائه.
5. التكامل مع الأنظمة الحالية
بمجرد اكتمال عملية التدريب، يمكنك الانتقال إلى مرحلة التنفيذ. من المحتمل أن يكون لديك أنظمة حالية مثل إدارة علاقات العملاء (CRM) ومنصات التسويق، وسوف ترغب في التأكد من توافق تقنية الذكاء الاصطناعي لديك معها.
يجب أن يتكامل نموذج الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع هذه الأنظمة لتبسيط عملية التسويق الخاصة بك. يؤدي التكامل الناجح إلى العديد من الفوائد، بما في ذلك الرؤى في الوقت الفعلي، واتخاذ قرارات أفضل، وتحسين تجزئة العملاء.
6. المراقبة والتحسين
مراقبة أداء الذكاء الاصطناعي بانتظام لمواجهة التحديات عند ظهورها. يجب عليك تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي لمواكبة سلوكيات العملاء المتغيرة واتجاهات السوق وأهداف العمل. ويضمن ذلك أن لديك دائمًا إمكانية الوصول إلى رؤى قيمة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
4 أدوات للذكاء الاصطناعي يمكنها المساعدة في تحسين تجزئة العملاء
دعنا نتعمق في بعض الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لمساعدتك على أتمتة عملية تجزئة العملاء.
1. Peak
أداة Peak هي أداة متخصصة في تجزئة العملاء يمكنها مساعدتك على فهم قاعدة عملائك بشكل أفضل وتقديم تجارب مخصصة. فهو يقوم بأتمتة عملية الاتصال الخاصة بك لجذب عملاء جدد وإشراك العملاء لديك بالفعل.
يحتوي Peak على ميزات مثل خرائط الشرائح التي تصنف العملاء إلى مجموعات مختلفة بناءً على السمات المشتركة والشرائح الذكية التي تنبهك إلى تغير احتياجات العملاء.
الأداة مثالية من أجل: تحليل ملفات تعريف وشرائح العملاء المختلفة.
الايجابيات
- جلب المعلومات من مصادر البيانات المختلفة إلى موقع مركزي
- يقدم أكثر من 35 سمة للذكاء الاصطناعي لتقسيم العملاء
- متوافق مع أنظمة CRM الحالية
سلبيات
- قد يكون له منحنى تعليمي بأدواته وميزاته
التسعير
أسعار الأداة ليست متاحة للجمهور. اتصل بفريق المبيعات للحصول على عرض توضيحي وعرض أسعار مخصص.
2. Klynk
تقوم Klynk بإنشاء حملات تسويقية مخصصة وإشراك العملاء وإنشاء محتوى مخصص. يمكنك أيضًا استخدام Klynk لصياغة رسائل البريد الإلكتروني بالأسلوب المناسب وعناوين المواضيع لتعزيز معدلات التحويل. يحتوي على روبوت مساعد يساعد في أتمتة عمليات التسويق والمبيعات وتجربة تجزئة العملاء.
الأداة مثالية من أجل: تشغيل حملات تسويقية آلية
الايجابيات
- يمكن التفاعل والتواصل مع العملاء مباشرة من لوحة القيادة
- يتميز بوجود روبوت لصياغة حملات التسويق عبر البريد الإلكتروني
- يدعم تشغيل حملات متعددة في وقت واحد
سلبيات
- يمكن أن يكون مكلفًا لفرق الأعمال الصغيرة
- لا يزال قيد التطوير، لذلك قد يحتوي المحتوى الذي تم إنشاؤه على أخطاء
التسعير
- يقدم Klynk خطة مجانية للأفراد. تبدأ الخطط الفردية المدفوعة بسعر تمهيدي قدره 19 دولارًا شهريًا (بدون فواتير سنوية). تبدأ خطط الفرق بسعر 599 دولارًا شهريًا (بدون فواتير سنوية).
3. Heap
يقوم Heap بتحليل نقاط الاتصال الخاصة بالتسويق الرقمي، مثل وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع الويب، وتقسيم المستخدمين إلى شرائح بناءً على تفاعلاتهم عبر الإنترنت. فهو يوفر خرائط ورسوم بيانية حرارية لمساعدتك على تصور سلوك المستخدم واتخاذ الإجراءات بخصوص عملية تجزئة العملاء. كما أنه يتميز بلوحة تحكم بديهية تتتبع مقاييسك الرئيسية.
الأداة مثالية من أجل: تقسيم المستخدمين بناءً على سلوكهم عبر الإنترنت
الايجابيات
- يتيح لك جمع معلومات متعمقة خلال رحلة العميل
- يدعم أنظمة CRM الأخرى مثل Salesforce
- يراقب التغييرات في شرائح العملاء ويطلق التنبيهات
سلبيات
- يمكن أن تكون الشرائح معقدة في الإعداد والاستخدام، خاصة بالنسبة للمبتدئين
- قد تكون الشرائح غير دقيقة إذا لم تكن البيانات نظيفة أو كاملة
- يمكن أن يكون التحديث بطيئًا إذا كان لديك الكثير من البيانات
التسعير
- بصرف النظر عن الإصدار المجاني، تقدم Heap خطط Growth وPro وPremier لعرض أسعار مخصص.
4. Optimove
تركز Optimove على تحسين الولاء للعلامة التجارية، ومساعدة المستخدمين على تخطيط ونشر حملات متعددة تركز على العملاء. وهو يدعم الاتصال متعدد القنوات، مما يضمن وصول رسائلك إلى الجماهير على منصات مختلفة. كما يوفر أيضًا روبوتًا يقوم بتحليل بيانات العملاء لتحديد فرص زيادة الإيرادات وتحسين تجزئة العملاء.
الأداة مثالية من أجل: تقديم محتوى تسويقي مخصص لقطاعات السوق المختلفة
الايجابيات
- يعالج بيانات العملاء ويجمعها، مما يسهل الوصول إليها
- القدرة على إنشاء محتوى مخصص وتخطيطات فريدة لقطاعات مختلفة
- ينفذ النمذجة التاريخية والسلوكية والتنبؤية لإنشاء ملفات تعريف أكثر ثراءً للعملاء
سلبيات
- التسعير غير متاح للجمهور
- يتطلب الكثير من البيانات لتكون فعالة
- يمكن أن تكون معقدة للإعداد للمبتدئين
التسعير
- لدى Optimove خطط البناء والنمو والقياس، والتي تتوفر لعرض أسعار مخصص.
تحسين تجزئة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي
يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية تجزئة العملاء لديك من خلال تعزيز التخصيص، وتفصيل ملفات تعريف العملاء، وتحسين الاحتفاظ بالعملاء. تعمل أدوات تجزئة العملاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، مما يتيح لك أن تكون أكثر إنتاجية في عملك.
لمساعدتك في الحصول على أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي، فكر في العمل مع محترفي تقسيم المستهلكين ذوي الخبرة في الذكاء الاصطناعي على نفذلي.
