تقسيم العملاء هو العمود الفقري للتسويق الحديث. في عالم يكون فيه التخصيص مهمًا للغاية ، تعد هذه الإستراتيجية البسيطة والفعالة جزءًا لا يتجزأ من تقديم تجربة عملاء ثرية. من المهم أيضًا إنشاء حملات تسويقية مستهدفة وذات صلة ، وأداء الميزانية وتخصيص الموارد ، وتصميم منتجات جديدة. بينما ظل التقسيم التقليدي مفيدًا للغاية ، بدأت متطلبات التسويق اليوم تفوق كفاءته. لهذا السبب بدأ المسوقون والبائعون في تجربة التجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي. كان من المتوقع أن تكون النتائج ممتازة ، مما يمنح المستخدمين الأوائل ميزة تنافسية وزيادة في المبيعات.
ما هو تصنيف العملاء؟
تقسيم العملاء هو عملية تقسيم الأفراد في قاعدة العملاء إلى شرائح أصغر. يعتمد التصنيف على أوجه التشابه في الخصائص أو السمات المشتركة بين العميل. قبل التسعينيات ، عندما لم يكن لدى العملاء رفاهية الخيارات ، كانت الرسائل العامة والمنتجات والخدمات ذات الحجم الواحد الذي يناسب الجميع مقبولة. ومع ذلك ، مع ظهور تجربة العملاء ، اضطرت الشركات إلى التحول إلى المزيد من الاتصالات ذات الصلة والخدمات الشخصية. تجزئة العملاء هي الخطوة الأولى القوية نحو تحقيق هذه الأهداف. بعد تقسيم العملاء إلى قطاعات ، يمكن للمسوقين والبائعين اتخاذ إجراءات لتحسين فهمهم للعملاء وتقديم خدمات أفضل.
هناك العديد من المحددات التي يمكن استخدامها لإنشاء الشرائح. الأنواع الخمسة الأكثر شيوعًا لنماذج تجزئة العملاء التي تستخدمها الشركات الحديثة هي:
- التقسيم الديموغرافي: العمر ، الجنس ، الحالة الاجتماعية ، المهنة ، الجنس
- التقسيم الجغرافي: الموقع ، المناخ ، الطقس ، اللغة
- تصنيف السلوك: فتح البريد الإلكتروني ، الاشتراك في الرسائل الإخبارية ، نقرات الارتباط
- التقسيم النفسي: القيم والهوايات والآراء وخيارات نمط الحياة والوضع الاجتماعي
- التقسيم المعتمد على المعاملات / القيمة: إجمالي المبلغ المنفق ، عدد المنتجات المشتراة ، القيمة الدائمة ، أنواع المنتجات المشتراة
التقسيم التقليدي مقابل التقسيم القائم على الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟
في أبسط أشكاله ، لا يزال التقسيم التقليدي فعالاً للغاية. لا يزال يقدم نتائج جيدة ، خاصة للعملاء الذين لديهم قاعدة عملاء صغيرة. ومع ذلك ، فإن قوة تجزئة العملاء التقليدية تتضاءل مع زيادة مجموعات البيانات. يؤدي استخدام السمات المشتركة لتقسيم الآلاف من العملاء إلى زيادة مخاطر إنشاء مجموعات كبيرة وعامة تحد من القدرة على تقديم مستوى عالٍ من التخصيص. وبالمثل ، يمكن أن تؤدي طريقة التقسيم هذه إلى إضعاف الحملات التسويقية. مع عدم قدرة الشركات على تحديد الخصائص التي تجعل كل عميل فريدًا ، يصبح من المستحيل تقريبًا تصميم حملات ذات صلة باحتياجاتهم.
على العكس من ذلك، فإن التجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي تزيل العديد من القيود التي يفرضها النموذج التقليدي. يمكن لآلات الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات كبيرة من البيانات في ثوانٍ والكشف عن الأنماط المخفية عن العين البشرية. لذلك، يصبح من الممكن تقسيم العملاء إلى شرائح أصغر وأكثر تركيزًا. لأن تجزئة العملاء على أساس منظمة العفو الدولية قابلة للتطوير، ويمكن للشركات الاستمرار في الازدهار حتى مع نمو قاعدة العملاء بشكل كبير. بالنسبة للمسوقين المهتمين بعبء العمل المتمثل في إنشاء حملات فردية لمئات القطاعات، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى تسويقي تلقائيًا للأفراد في كل شريحة. وبالتالي، فإن تحسين الحملات التسويقية هو عملية تلقائية باستخدام الذكاء الاصطناعي. إنه ببساطة الحل الأمثل.
كيف يعمل التقسيم القائم على الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو نظام قوي للغاية يمكن أن يساهم في تقسيم العملاء بعدة طرق باستخدام تقنيات مختلفة. من خلال اختيار التجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، تتأكد الشركات من الدقة والكفاءة والفعالية من حيث التكلفة. ولكن كيف بالضبط يحقق الذكاء الاصطناعي مثل هذا التقسيم المتفوق؟ فيما يلي الأساليب الأربعة الأكثر شيوعًا:
معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
البرمجة اللغوية العصبية هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تفاعلات الإنسان والحاسوب. يساهم في التقسيم القائم على الذكاء الاصطناعي من خلال القدرة على تحليل ملاحظات العملاء باستخدام تقنيات مثل تحليل المشاعر ونمذجة الموضوع والتعرف على الكيانات المسماة. على سبيل المثال ، يمكن لتحليل المشاعر تحديد الإيجابية أو السلبية للمشاعر المعبر عنها في التغذية الراجعة. لذلك ، يمكنه قياس مستوى رضا العميل عن المنتجات والخدمات المتاحة.
من ناحية أخرى ، فإن نمذجة الموضوع والتعرف على الكيانات المسماة ستحدد الكلمات الأساسية والمعلومات في النصوص. يوفر هذا نظرة ثاقبة للمواضيع والمنتجات والخدمات التي يناقشها العملاء على منصات مختلفة. توفر كل هذه التقنيات فهماً أفضل للعملاء واهتماماتهم وأولوياتهم. يمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء شرائح بارزة تنتج نتائج قابلة للتكرار.
النماذج التنبؤية
النمذجة التنبؤية هي تقنية تعلم آلي يمكنها التنبؤ بالأحداث المستقبلية باستخدام خوارزميات إحصائية مختلفة لتحليل البيانات الموجودة. وبالمثل ، يمكن لتقنية ML هذه معالجة بيانات العملاء وتحديد السمات الرئيسية والتنبؤ بدقة بالشريحة التي تناسبها بشكل أفضل. للنمذجة التنبؤية عدة خوارزميات تسمح لها بعمل تنبؤات. وهي تشمل أشجار القرار والغابات العشوائية واكتساب التدرج.
يقوم بعمل تنبؤات من خلال معالجة البيانات وتقسيمها إلى مجموعات بيانات التدريب والاختبار. ثم تستخدم الخوارزمية المحددة مجموعة بيانات التدريب لإنشاء نماذج يمكنها عمل تنبؤات ، بينما تقوم مجموعة الاختبار بتقييم أداء النموذج. لذلك ، فإن نموذج التجزئة المعتمد على الذكاء الاصطناعي له حلقة تغذية مرتدة خاصة به تعمل على تحسين دقة تنبؤاته عند توفر بيانات جديدة.
تعزيز التعلم
تتخذ هذه المجموعة الفرعية للتعلم الآلي قرارات بناءً على التعليقات الواردة. لذلك ، يمكن أن يتعلم التعلم المعزز باستمرار من بيانات سلوك العملاء وتحسين التجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، قد يستجيب العميل لحملة تسويقية على تويتر برسالة مباشرة. يمكن للآلة بعد ذلك استخدام هذه المعلومات الجديدة لبناء أو تحديث فهمها للعميل. يتيح ذلك للمسوقين تعديل شرائح عملائهم بسرعة للحصول على نتائج أفضل.
الخوارزميات العنقودية
من بين جميع التقنيات الشائعة ، تعد خوارزميات التجميع هي الأكثر استخدامًا للتجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي. كما يوحي الاسم ، يمكن للخوارزمية تجميع العملاء في مجموعات بناءً على أوجه التشابه في السمات التي يحددها المسوق أو البائع. K-mean هي خوارزمية التجميع الأكثر شيوعًا المستخدمة اليوم. البدائل هي التجميع الهرمي و DBSCAN (التجميع المكاني القائم على الكثافة للتطبيقات مع الضوضاء). نظرًا لأن كل من هذه التطبيقات له نقاط قوته وضعفه ، فمن الأفضل غالبًا الجمع بين خوارزميات متعددة للحصول على نتائج أكثر دقة.
ما هي الطرق التي يساعد بها التقسيم القائم على الذكاء الاصطناعي الشركات؟
يوفر التحول المدعوم بالذكاء الاصطناعي 1TP208 لشركات التجارة الإلكترونية الكثير من الفرص للنمو والتفوق على منافسيها. في ما يلي ملخص لخمس طرق مثبتة يمكن لطرق تقسيم العملاء المتقدمة هذه أن تحول الأعمال التجارية اليوم:
هدف محسّن
يمكّن التجزئة المستند إلى الذكاء الاصطناعي الشركات من اكتساب رؤى متعمقة لعملائها. يمتد هذا إلى فهم اهتماماتهم وتحديد السمات ونقاط الألم والتفضيلات. مع وفرة هذه المعلومات ، يمكن للمسوقين إنشاء المزيد من الحملات المستهدفة التي تستهدف أفرادهم بشكل مباشر. بدلاً من الوصول إلى الإعلانات العامة ، يمكن للمسوقين تصميم حملات أكثر تحديدًا لتوليد عملاء محتملين ورعاية أفضل ، واكتساب العملاء ، والاحتفاظ بالعملاء.
المزيد من التخصيص الفعال
التخصيص هو توقع العميل غير قابل للتفاوض هذه الأيام. يريدون أن تكون الرسائل المرسلة ذات صلة بهم. إنهم يريدون أيضًا أن تدور خدمات مثل توصيات المنتجات والتسويق عبر البريد الإلكتروني حول المنتجات والخدمات التي تهمهم. بينما يدعم التقسيم التقليدي جهود التخصيص بشكل جيد ، فإن التجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي تأخذ التخصيص إلى المستوى التالي. باستخدام أي من التقنيات والخوارزميات المذكورة أعلاه ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المخفية وتحقيق أي نوع من التجزئة. نتيجة لذلك ، يصبح إرسال رسائل البريد الإلكتروني ذات الصلة والتوصية بالمنتجات المناسبة أسهل بكثير.
الحملات المُحسّنة
كما يفهم أي مسوق ، فإن الحملات التسويقية ضرورية لإدارة الأعمال التجارية. إنها الطريقة التي تحول بها الشركات العملاء المحتملين وتحصل على قيمة أعلى مدى الحياة من العملاء الحاليين. يمنح التقسيم القائم على الذكاء الاصطناعي المسوقين رؤى قابلة للتنفيذ لعملائهم ، مما يمكّن المسوقين من تصميم حملات متميزة. كما أنها تتيح التعديل في الوقت الفعلي للقطاعات المخصصة بناءً على البيانات الجديدة والناشئة ، مما يعني أنه يمكن للشركات تعديل استراتيجياتها التسويقية بسرعة للحصول على نتائج أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي قياس فعالية الحملات ، في حين أن النماذج اللغوية الكبيرة مثل الدردشة أن تكون قادرًا على إنشاء محتوى جذاب يتناسب تمامًا مع الشرائح. كل هذا يبسط عملية تحسين الحملات التسويقية والحصول على نتائج رائعة.
تحسين تجربة العملاء
يمكن للتحول المدعوم بالذكاء الاصطناعي 1TP208 تحسين تجربة العميل بعدة طرق. وتشمل هذه الحملات الأكثر استهدافًا والخدمات الشخصية والرسائل ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط تجارب التسوق وتحسين خدمة العملاء. يمكن أن يأخذ هذا شكل دعم إضافي للعملاء للتخفيف من معاناتهم. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد Segmentatie في تحديد العملاء المعرضين لخطر الاضطراب ثم دفع المسوقين إلى معالجة المشكلات التي تعيق تجربتهم. بهذه الطريقة يمكن للشركات أن تبقي المزيد من العملاء سعداء وراضين.
هوامش ربح عالية
تتويجًا لما سبق ، يؤدي التقسيم المستند إلى الذكاء الاصطناعي في النهاية إلى المزيد من الأرباح. من المرجح أن يقوم العملاء الراضون بإجراء المزيد من عمليات الشراء ، مما يزيد من قيمة حياتهم ويولدون المزيد من الإيرادات. وبالمثل ، تدخر الشركات على المدى الطويل بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على خفض التكاليف وزيادة الإنتاجية. على سبيل المثال ، ستعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة المذكورة أعلاه على تقليل حجم القوى العاملة المطلوبة لأداء المهام ، مما يسمح للشركات بالتوفير في تكاليف العمالة. كما أنه يساعد الموظفين على أن يكونوا أكثر إنتاجية من خلال تولي المهام المتكررة والسماح لهم بالتركيز على الأنشطة الأكثر أهمية. يتيح ذلك للشركات الادخار وكسب المزيد ، واستخدام الأرباح لتوسيع أعمالها.
أخيرًا ، التجزئة القائمة على الذكاء الاصطناعي هي الطريق إلى الأمام. باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية وخوارزميات المجموعة والتعلم المعزز ، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء مستويات غير مسبوقة من التجزئة لأغراض التخصيص والتسويق. لهذا السبب يتعين على الشركات اليوم الاستثمار في هذه الأداة لتحسين خدماتها يحسن.
