في عالم الأعمال المعاصر، تعتبر insights العملاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من الأدوات الثمينة التي تسهم في تحسين تجربة العملاء ورفع مستوى نجاح الشركات. مع تزايد استخدام الشركات للتقنيات الحديثة، أصبح الذكاء الاصطناعي ليس فقط مجرد أداة لتحليل البيانات، بل أصبح محركًا للتغيير والتطور في استراتيجيات التسويق وتجربة العملاء. في هذه المقالة، سنستكشف كيفية استخدام الفرق الرائدة للذكاء الاصطناعي لتوفير رؤى عميقة حول احتياجات العملاء وتوقعاتهم، وكيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تقود الشركات من الفهم التفاعلي إلى الاستراتيجيات الاستباقية. سنعرض أيضًا أمثلة حقيقية من كيفية اعتماده في تحليل البيانات والسلوكيات، مما يمنحك القدرة على استغلال هذه الأدوات في تحسين أدائك التجاري. إذا كنت تبحث عن وسيلة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لصالح عملك، فأنت في المكان الصحيح.
ما هي رؤى العملاء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟
تُعتبر رؤى العملاء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي كنزاً جديداً من الفهم العميق للسلوك والتوجهات لدى العملاء. تعتمد هذه الرؤى على خوارزميات التعلم الآلي التي تتمكن من استكشاف البيانات بشكل أعمق مما تتيح التحليلات التقليدية. فهي لا تكتفي بعرض النتائج بل تقدم نماذج سلوكية وتوجهات تتيح للشركات فهم احتياجات العملاء بشكل استباقي. على سبيل المثال، تظهر الدراسات أن العملاء الذين يتفاعلون مع رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالتوجيهات يكونون أكثر عرضة لأن يصبحوا مستخدمين نشطين، مما يعكس أهمية التواصل المباشر والفعال. إن التحولات من النماذج التفاعلية إلى النماذج الاستباقية تمثل تحولًا كبيرًا في كيفية تقديم الخدمات واستغلال البيانات.
ما يجعل رؤى الذكاء الاصطناعي فعالة هو قدرتها على استخراج معلومات قابلة للتنفيذ وتقديمها في الوقت المناسب. على سبيل المثال، يمكن أن تشير البيانات إلى أن العملاء الذين يستخدمون ميزة معينة أقل عرضة لفقدان الاشتراك، وهو ما يعني أن تحسين ذلك العنصر قد يقلل من معدل التسرب. إذا كانت الرؤى المعتمدة على البيانات تسلط الضوء على الأنماط، فإن الذكاء الاصطناعي يأخذها إلى مستوى جديد من الفهم العميق، مما يحسن من جودة التجربة للعميل. هذه التحليلات يمكن أن تؤدي إلى قرارات مستندة إلى بيانات، مما يؤدي بدوره إلى تحسين المنتج وتجربة المستخدم. لذا فإن تطور هذه الرؤى يمثل نقطة تحول في عالم الأعمال، خاصة لمن يعرف كيفية استغلالها بشكل صحيح.
تأثير الذكاء الاصطناعي على رؤى العملاء في عام 2024
في العام 2023، بدأ الذكاء الاصطناعي في أن يصبح جزءًا أساسيًا من استراتيجيات العديد من الشركات. ومع اقتراب عام 2024، بدأ رواد الصناعات في تكثيف جهودهم لاستغلال الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر فعالية. يقف قادة خدمة العملاء في مواجهة تحدٍ كبير، حيث تتزايد التوقعات من العملاء، في حين تتوافر تقنيات جديدة للمساعدة في تحسين خدماتهم. ومع ذلك، فإن العديد من الشركات التي استثمرت في تقنيات الذكاء الاصطناعي لم تتمكن من تحقيق النتائج المتوقعة. تشير التقارير إلى أن 80% من الشركات تستثمر بالفعل في الذكاء الاصطناعي، ولكن فقط 8% من الشركات في أمريكا الشمالية تشعر بزيادة رضا العملاء.
تتمثل المشكلة الرئيسية في أن تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي يتطلب الكثير من الجهود، خصوصًا بسبب الحواجز التقنية والمخاوف المتعلقة بأمان البيانات. الشركات التي تستطيع التغلب على هذه الحواجز وتحقيق التكامل السلس بين أدوات الذكاء الاصطناعي وعملياتها الحالية ستكون هي الفائزة في المستقبل القريب. هناك العديد من الأمثلة الناجحة، مثل تحسين كفاءة الدردشة الآلية في أحد البنوك الأوروبية بنسبة 20%، مما يبرهن على أن الجهد المبذول يؤتي ثماره. في هذا السياق، يتبادر للذهن سؤال: كيف يمكن لقادة خدمة العملاء موازنة استخدام الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على لمسة إنسانية في التعامل مع العملاء؟ يتعلق الأمر بالتدريب المستمر والتكيف مع التغيرات السريعة في السوق.
كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لرؤى العملاء
منذ أن بدأت في استخدام الذكاء الاصطناعي في عام 2021، أصبحت قادراً على فهم الدوافع العاطفية للفئات المختلفة من العملاء، مما ساعدني في تحسين استراتيجيتي على منصة لينكدإن. تتيح الرؤى القائمة على الذكاء الاصطناعي للشركات تقسيم العملاء بشكل دقيق يتجاوز التصنيفات التقليدية، حيث تساعد الخوارزميات في اكتشاف الأنماط الدقيقة والارتباطات التي قد تفوتها التحليلات التقليدية. هذا هو ما يميز استخدام الذكاء الاصطناعي في تصنيف العملاء، فهو يوفر معلومات مهمة يمكن استخدامها لتخصيص المنتجات والتسويق وتجربة العملاء بشكل دقيق.
على سبيل المثال، ككاتب مستقل يعمل في مجال شركات البرمجيات كخدمة (SaaS)، تمكنت من تحديد ثلاث فئات رئيسية من العملاء استنادًا إلى محادثاتي معهم. هذه الفئات تشمل مديري المحتوى الذين يسعون لتوسيع نطاق عملياتهم، ومؤسسي الشركات الناشئة الذين يحتاجون إلى استراتيجيات محددة، وكذلك المستقلين الذين يسعون للحصول على الإرشادات المناسبة. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنني تحديد العوامل العاطفية الملحة لكل فئة، مما يوفر لي القدرة على تخصيص المحتوى وفقًا لاحتياجاتهم. باستخدام إطار عمل شامل يتضمن الخوف والإحباط والأهداف والطموحات، يمكنني استنتاج ما يفكر به جمهوري.
لذا فإن تطبيق تقسيم العملاء بواسطة الذكاء الاصطناعي يتطلب تجميع سلوكيات المستخدم، ومقاييس التفاعل، والملاحظات من نقاط التماس المتعددة. على كل شركة أن تحدد ما تود تحقيقه من خلال تحسين تجميع العملاء لديها. هل تريد زيادة المبيعات؟ أم تقليل نسبة فقدان العملاء؟ بداية، ينبغي أن تبدأ بما تعرفه. يتضمن ذلك تحليل البيانات المتاحة وفهم ما يريده العملاء من تجارب ومنتجات علامة التجارة الخاصة بك، مما يساعد على إنشاء استراتيجيات تسويقية أكثر فعالية تعتمد على الرؤى المستمدة من الذكاء الاصطناعي.
تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية تحليل البيانات المتعلقة بالعملاء، حيث بفضل قوة الخوارزميات الحديثة، يمكن تحليل سلوك العملاء ومعرفة فضائلهم واحتياجاتهم بشكل أسرع وأدق من الطرق التقليدية. يتمثل أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في تحليل التاريخ السلوكي للعملاء وبيانات تفاعلهم، وهذا يفيد بشكل كبير في تخصيص التجارب وتحسين علاقات العملاء. مثلاً، إذا كانت لديك بيانات سابقة عن العملاء تشتمل على معلومات حول سلوكهم أو تفاعلهم مع الحملات التسويقية، يمكن للتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي استخلاص أنماط من تلك البيانات، التي يمكن أن تتضمن تقسيمات جديدة للعملاء وفقًا لاحتياجاتهم المختلفة.
ومع ذلك، من المهم أن نلاحظ أن تقسيم العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي ليس عملية لمرة واحدة، بل يتطلب ترقية منتظمة لنماذج التحليل وفقاً للبيانات الجديدة التي تُجمع. إذا لم يتم تحديث النماذج، فإنها قد تصبح غير ذات صلة، مما يعني أن عملية التقسيم ستفقد تأثيرها وقدرتها على توليد النتائج المرجوة.
استخدام معالجة اللغة الطبيعية في تحليل تعليقات العملاء
تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من الأدوات الفعالة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث تُساعد في تحليل كميات هائلة من تعليقات العملاء بسرعة ودقة. يمكن لفرق المنتجات التي تتعامل مع كميات كبيرة من التعليقات أن تستفيد من هذه التقنية لتحديد المشكلات التي قد لا تظهر من خلال البيانات العادية. من خلال تحليل مشاعر العملاء وتوقعاتهم، يمكن للفرق التركيز على نقاط الضعف وتحسين المنتجات بشكل أكثر استهدافًا.
لا تقتصر أهمية معالجة اللغة الطبيعية على تحسين المنتج ذاته، بل تمتد لتشمل تحسين التواصل مع العملاء وتطوير الرسائل التسويقية التي تلبي احتياجاتهم. على سبيل المثال، يمكن أن تكون هناك مجموعة من التعليقات السلبية حول ميزة معينة. من خلال استخدام ذكاء اصطناعي لتمحيص هذه التعليقات، يمكن للفرق اكتشاف عدم رضا العملاء وإعادة تصميم الميزة بما يتناسب مع توقعاتهم. تجارب الشركات التي اعتمدت على معالجة اللغة الطبيعية أثبتت أن استرداد التعليقات بطريقة منهجية يحسن من أداء المنتجات ويزيد من رضا العملاء.
تحليل سلوك المستخدم باستخدام تحليلات الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تتيح تحليلات الويب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فهم أنماط سلوك المستخدمين على المواقع الإلكترونية بشكل أكثر عمقًا من الطرق التقليدية. فهي لا تكتفي بعرض ما يفعله المستخدمون على الموقع بل تسعى لاكتشاف الأسباب وراء تلك الأفعال. عبر تتبع سلوكيات التنقل ومدى بقاء المستخدمين على الصفحات، يمكن إدراك الفرص لتحسين التصميم والمحتوى. على سبيل المثال، إذا وجد موقع إلكتروني أن الزوار يغادرون موقعه في مرحلة معينة، فإن هذا يشير إلى وجود مشكلة قد تتطلب تحسينًا.
من خلال تحليل البيانات باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي، يمكن فهم نقاط الألم وتفضيلات العملاء بشكل أفضل، مما قد يقود إلى تحسين تجربة المستخدم. التركيز على مقاييس مثل نقاط الدخول ومعدل الحركة ومعدل الخروج، يُسهم في إجراء تغييرات استراتيجية تعود بالنفع على المستخدمين وتجعل رحلتهم داخل الموقع أكثر سلاسة.
تحسين تجربة العملاء باستخدام التحليلات التنبؤية
تسمح التحليلات التنبؤية بتوقُّع احتياجات العملاء قبل أن يدركوها بأنفسهم. يعتمد هذا النوع من التحليل على بيانات سابقة لتخمين التوجهات المستقبلية، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من بيانات العملاء مثل تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي وتواريخ المعاملات. تساعد هذه التحليلات الشركات على إرسال عروض شخصية أو حل المشكلات بسرعة. بمعرفة هذه الاتجاهات، يمكن تقليل الفجوة بين توقعات العملاء والخيارات المتاحة، مما يعزز ولاءهم.
من خلال استخدام التحليلات التنبؤية، يمكن تحسين العروض التسويقية لتكون أكثر تخصصًا، وإنشاء حملات تسويقية موجهة تشعر وكأنها تتجاوز الحجم الكبير للاستهداف. ويعتبر تعيين روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وسيلة مثالية لتقديم الدعم على مدار الساعة، حيث يمكنها حل المشكلات قبل أن تتفاقم، مما يضع الشركات في وضع اختياري متقدم مقارنة بالمنافسين.
تحليل المشاعر لفهم ما يشعر به العملاء
يساعد تحليل المشاعر في فهم كيف يشعر العملاء تجاه منتج أو خدمة معينة من خلال تحليل تعليقاتهم وردود أفعالهم. والشركات التي تتبنى التكنولوجيا المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في التحليل يمكنها قياس مستوى رضا العملاء، واكتشاف نقاط الألم، والاستجابة للمشكلات قبل تفاقمها. يعمل تحليل المشاعر على فهم العواطف الكامنة خلف الكلمات، مما يخدم كمرشد استراتيجي لتطوير المنتجات والخدمات.
قد تستخدم الأنظمة الذكية تقنيات التعلم العميق لتحليل النصوص من مصادر متعددة، مما يمكنها من تقديم رؤية شاملة عن كيفية شعور العملاء بمختلف تعابيرهم. القدرة على تحديد الفروقات الدقيقة في المشاعر، مثل الإحباط أو السعادة أو الارتباك، يسهم في تحسين جودة الخدمات والمنتجات، ويعطي صوتًا حقيقيًا للعملاء ويعبر عن احتياجاتهم بفعالية أكثر.
تحليل تفاعلات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي
تستخدم بعض الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين التفاعل مع العملاء وفهم احتياجاتهم بشكل أفضل. مثلاً، يوضح هاوي ستاين، المدير التنفيذي واستراتيجي الذكاء الاصطناعي، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مكالمات الدعم الفني وتلخيص الأسباب وراء الاتصال وطرق الحل ومشاعر العملاء بعد الانتهاء من المحادثة. تعتبر هذه التحليلات أساسية لإنشاء قاعدة بيانات معرفية وخرائط طريق للتعامل مع المشكلات بشكل أسرع وفعّال.
هذه العملية تعزز القدرة على التعلم من كل تفاعل وتحويل كل مكالمة إلى فرصة للتطوير. الشركات تستطيع توظيف هذه البيانات لاكتشاف الأنماط والإدراك المبكر للاحتياجات المستقبلية للعملاء، مما يؤدي بدوره إلى تطوير استراتيجيات تدريب أكثر استهدافاً لتعزيز تجربة العملاء.
بشكل عام، يتيح الذكاء الاصطناعي فرصة للتفاعل القائم على البيانات ويصبح جزءاً أساسياً من تطوير خدمة العملاء.
تحليل التعليقات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
كما يواجه الشركات تحديات في كيفية تحليل كميات هائلة من التعليقات الواردة من العملاء، حيث أظهرت التجارب أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تلعب دورًا حاسمًا في ذلك. قام بيتر لوبي، من شركة SmartPass، بعرض كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل التعليقات. كانت عملية جمع التعليقات يدوياً تستغرق وقتاً طويلاً، بالإضافة إلى عدم القدرة على التعامل مع كميات البيانات الكبيرة بشكل فعّال.
مع توفر أدوات التحليل التلقائي، أصبحت الشركة قادرة على تسريع عملية الفهم والتفاعل مع التعليقات. تمكّنهم هذه الأدوات من تحديد الأنماط والاتجاهات في التعليقات، مما يمكّنهم من الاستجابة بسرعة للتغييرات والسماح بتطوير استراتيجيات احتفاظ أكثر فعالية.
على سبيل المثال، عقب مغادرة بعض العملاء، تمكنت SmartPass من تحليل التعليقات السابقة لهم باستخدام الذكاء الاصطناعي للوصول إلى رؤى فعلية مباشرة. هذه الخطوة ساعدت الشركة على اتخاذ قرارات استراتيجية حول تطوير منتجاتها والخدمات المقدمة للعملاء بناءً على تعليقاتهم، مما أدى إلى تحسين الأداء العام للعمل والشعور بالرضا العام للعملاء.
تحسين استراتيجيات التسويق بفضل الذكاء الاصطناعي
يتم تغيير طريقة التسويق بشكل جذري بفضل الذكاء الاصطناعي. بدلاً من إرسال الإعلانات لكل الزبائن دون تخصيص، يمكن لحملات التسويق الآن استهداف الأشخاص الذين يتناسبون مع خصائص المستهلكين المستهدفين بشكل دقيق. لقد وفرت أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Google Analytics 4 معلومات حيوية حول سلوك المستخدمين وتدفق حركة المرور.
هذه المعلومات تتيح للشركات فهم كيف يتفاعل الزوار مع المحتوى الخاص بهم، مما يُمكنهم من معرفة النقاط الضعيفة في قمع التحويل. مثالاً على ذلك، يمكن لشركة Brosix، التي أسسها ستيفان تشيكانوف، استخدام تحليلات حركة المرور لمعرفة الصفحات التي تحقق أفضل أداء وأين يتسرب الزوار.
بناءً على تلك المعلومات، يمكن للشركة تعديل استراتيجياتها التسويقية، والتركيز على الصفحات التي تميل إلى توفير معدلات تحويل أعلى، وبالتالي تحسين عائد الاستثمار في الحملات التسويقية.
توحيد بيانات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي
أحد الاستخدامات الجذرية للذكاء الاصطناعي هو جمع المعلومات المتعددة عن العملاء في قاعدة بيانات واحدة شاملة. تسمح هذه القاعدة للأعمال بالحصول على رؤية واضحة وكاملة لكل عميل، تشمل ما قالوه عبر الإنترنت، وما اشتروه، وكيفية استخدامهم لموقع الشركة.
نويل أوريلي، مدير دعم العملاء في HubSpot، يوضح كيف تسمح هذه الرؤية الشاملة بفهم أفضل لاحتياجات العملاء، مما يسهل تقديم الدعم المخصص. تتيح هذه الأدوات تنبؤات دقيقة حول احتياجات العميل المستقبلية وتسهل حل المشاكل قبل تصعيدها.
من خلال تحسين إدارة البيانات وتقديم استجابات أكثر استهدافًا وشخصية، يمكن للشركات تعزيز تجربة العملاء ولعب دور فعال في تحقيق رضا العميل وبناء ولاء طويل الأمد.
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً