المقدمة: فهم CDPs القابلة للتركيب
عميل قابل للتكوين بلح منصة (CDP) هو نظام يقوم بجمع وتنظيم وتفعيل بيانات العملاء من مصادر مختلفة لتوفير رؤية موحدة للعملاء. إنه يتبع مبدأ "التأليف من أجل التكيف". يتضمن ذلك القدرة على بناء حلول مخصصة من خلال دمج وحدات أو مكونات تقنية متعددة بمرونة حسب الحاجة لتلبية الاحتياجات التسويقية للمؤسسة. وكما هو الحال مع مجموعة Lego، يمكن تجميع النظام ديناميكيًا أو إعادة تجميعه ليتناسب بسلاسة مع مشهد الأعمال المتطور. ومع CDPs القابلة للتركيب والمدعومة بالذكاء الاصطناعي، يصبح الأمر أفضل بكثير.
على عكس أنظمة CDPs التقليدية، والتي تعد أنظمة كبيرة وصلبة، فإن أنظمة CDPs القابلة للتركيب تمنح المؤسسات المرونة اللازمة لإجراء تعديلات سريعة في الوقت الفعلي. وهذا يسمح للشركات بالبقاء في صدارة المنافسة في العصر الرقمي سريع الخطى اليوم، حيث تتغير توقعات العملاء باستمرار. بفضل منهجها المعياري، يمكن للشاشة CDP القابلة للبناء توحيد بيانات العملاء من نقاط اتصال متعددة، مما يؤدي إلى بذل جهود تسويقية أكثر كفاءة وتحسين تجارب العملاء.
ومع ذلك، فإن توليد القيمة من بيانات العملاء الموحدة يتطلب أكثر من مجرد القدرة على جمعها وإدارتها. فهو يتطلب القدرة على توليد رؤى منه وفهم سياقه والتنبؤ بسلوك العملاء في المستقبل. وهنا يلعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا حاسمًا.
يمكن الاستفادة من أجهزة CDPs القابلة للتركيب والمدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزيز قدراتها ودفع الابتكارات التي تشكل مستقبل التسويق بطرق غير مسبوقة. دعونا نستكشف أربعة من هذه الابتكارات.
استخدام الذكاء الاصطناعي لتجارب العملاء المخصصة
في عصر التسويق المرتكز على العملاء إضفاء الطابع الشخصي ملِك. يدور التخصيص حول فهم تفضيلات العملاء وتقديم محتوى مصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتهم واهتماماتهم. ومع ذلك، مع وجود الآلاف أو حتى الملايين من العملاء، قد يكون تخصيص التجارب على نطاق واسع مهمة شاقة. هذا هو المكان الذي تظهر فيه CDPs القابلة للتركيب والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الصورة.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، مما يسمح للمسوقين بتقديم تجارب مخصصة للغاية. من خلال إقران الذكاء الاصطناعي مع CDP القابل للتركيب، تكتسب الشركات القدرة على تقسيم عملائها إلى شرائح صغيرة بناءً على سلوكهم وتفضيلاتهم والإجراءات المستقبلية المتوقعة. وينتج عن ذلك رحلة عميل أكثر شخصية مما يزيد من مشاركة العملاء وولائهم والمبيعات في نهاية المطاف.
علاوة على ذلك، باستخدام الذكاء الاصطناعي، لا يمكنك تقديم تجارب مخصصة فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين حملاتك التسويقية. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد المحتوى والقناة والتوقيت الأكثر فعالية لكل شريحة من العملاء. وهذا لا يؤدي إلى تحسين تجربة العملاء فحسب، بل يزيد أيضًا من عائد الاستثمار (ROI) لجهود التسويق.
بشكل أساسي، يسمح الذكاء الاصطناعي للشركات بالانتقال من التسويق الشامل إلى التسويق الشخصي الفردي من خلال السماح لـ CDP بالتعلم من تفاعل كل عميل والتكيف في الوقت الفعلي.
خوارزميات التعلم الآلي لرؤى البيانات
يعد التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي، ويؤدي تطبيقه في CDPs القابلة للتركيب إلى تغيير استراتيجيات التسويق بشكل أساسي. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء والتعلم منها لاستخلاص استنتاجات ثاقبة.
فيما يتعلق بـ CDPs القابلة للتركيب والمدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحديد الأنماط والعلاقات داخل البيانات. على سبيل المثال، يمكنه الكشف عن نوع المحتوى الذي يؤدي إلى تفاعل أكبر مع مجموعة عملاء معينة. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين استراتيجيات التسويق وإنشاء حملات أكثر جاذبية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أيضًا الكشف عن شرائح العملاء المخفية بناءً على الخصائص المشتركة أو الأنماط السلوكية. يمكن أن تساعد هذه الرؤى المسوقين في الوصول إلى هذه المجموعات برسائل مخصصة تزيد من التفاعل وتحفز التحويلات.
وأخيرًا، يمكن للتعلم الآلي تمكين النمذجة التنبؤية، التي تطبق نماذج سلوك العملاء السابقين للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. وهذا يمكن أن يمنح الشركات ميزة تنافسية من خلال السماح لها بالاستجابة بشكل استباقي لاحتياجات العملاء المتوقعة.
معالجة اللغة الطبيعية لفهم السياق
توفر معالجة اللغات الطبيعية (NLP) إمكانات هائلة في سياق CDPs القابلة للتركيب والمدعومة بالذكاء الاصطناعي. البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي تقنية تمكن الآلات من فهم وتفسير وإنشاء اللغة البشرية، بما في ذلك الكلام. يمكن أن يوفر هذا سياقًا فريدًا لبيانات العملاء، مما يسمح بتفاعلات أكثر تخصيصًا.
على سبيل المثال، من خلال تحليل مراجعات العملاء، أو الإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي، أو نصوص التفاعلات مع البرمجة اللغوية العصبية، يمكن للشركات فهم الفروق الدقيقة مثل مشاعر العملاء، أو الاتجاهات الناشئة، أو المشكلات الشائعة التي يواجهها العملاء. ويضيف هذا بعدًا نوعيًا للبيانات الكمية التي تم جمعها بواسطة CDP، مما يزيد من رؤية العملاء.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في أتمتة تفاعلات العملاء من خلال برامج الدردشة الآلية أو المساعدين الصوتيين، والتي يمكنها التعامل مع الأسئلة أو المشكلات في الوقت الفعلي. ولا يؤدي هذا إلى تحسين تجربة العملاء من خلال تقديم المساعدة الفورية فحسب، بل يحرر أيضًا الموارد للتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا.
بالإضافة إلى ذلك، من خلال فهم دلالات استعلامات البحث، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية (NLP) تمكين توصيات المنتج الأكثر صلة، مما يزيد من تخصيص رحلة العميل. لذلك، فإن دمج البرمجة اللغوية العصبية في CDPs القابلة للتركيب يمكن أن يغير طريقة تفاعل الشركات مع عملائها وفهمهم لها.
التحليلات التنبؤية للتنبؤ بسلوك العملاء
تتضمن التحليلات التنبؤية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، استخدام البيانات التاريخية والخوارزميات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. في سياق CDP القابل للتركيب، يمكن للتحليلات التنبؤية التنبؤ بسلوك العملاء، مما يسمح للعلامات التجارية بتوقع احتياجات العملاء المستقبلية وتوقع أفعالهم.
على سبيل المثال، يمكن للنماذج التنبؤية أن تتوقع احتمالية رحيل العميل، مما يسمح للشركات بالتدخل بعرض أو اتصال مصمم خصيصًا للاحتفاظ بالعميل. وبالمثل، يمكنها التنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل، مما يسمح للشركات بإعطاء الأولوية لعملائها الأكثر قيمة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتحليلات التنبؤية قياس الفعالية المحتملة لاستراتيجيات التسويق المختلفة لمجموعات العملاء المختلفة. ويمكن لهذه الرؤية أن توجه عملية صنع القرار وتضمن استثمار الموارد في الاستراتيجيات الواعدة.
وفي نهاية المطاف، فإن دمج التحليلات التنبؤية في CDPs القابلة للتركيب يسمح للشركات بالانتقال من النهج التفاعلي إلى النهج الاستباقي في استراتيجيتها التسويقية، مما يجعلها متقدمة بخطوة عن احتياجات عملائها ورغباتهم.
أتمتة اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي
تعد الأتمتة جانبًا مهمًا يزيد من فعالية CDPs القابلة للتركيب والمدعومة بالذكاء الاصطناعي. بفضل القدرة على أتمتة العمليات، يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط المهام المعقدة، وتمكين اتخاذ القرار في الوقت الفعلي، وترك الحد الأدنى من المساحة للخطأ.
أحد أبرز استخدامات الأتمتة في هذا السياق هو تقديم العطاءات الإعلانية في الوقت الفعلي. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات بسرعة واتخاذ القرارات بشأن المساحة الإعلانية التي سيتم تقديم عرض عليها ومبلغ العرض الذي سيتم تقديمه. وهذا لا يؤدي إلى تحسين الإنفاق الإعلاني فحسب، بل يضمن أيضًا عرض الإعلانات للجمهور المناسب في الوقت المناسب.
وبالإضافة إلى ذلك، يمكن تطبيق الأتمتة على نشر في الوقت الحقيقي للمحتوى الشخصي والتوصيات. واستنادًا إلى البصمات الرقمية للعملاء، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل اهتماماتهم الحالية على الفور والتوصية بالمنتجات أو الخدمات أو المحتوى وفقًا لذلك.
وأخيرًا، يتيح اختبار A/B الآلي للشركات تجربة أشكال مختلفة من استراتيجياتها التسويقية، وتحليل النتائج، وتنفيذ النسخة الفائزة - كل ذلك في الوقت الفعلي. يؤدي هذا إلى تقليل الوقت اللازم للوصول إلى المعرفة بشكل كبير ويتيح تحسينات تسويقية سريعة.
الخلاصة: تأثير الذكاء الاصطناعي على تطور CDPs
لقد أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي في منصات بيانات العملاء القابلة للتركيب إلى تغيير الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع التسويق، مما يوفر لها مرونة وسرعة لا مثيل لهما. من الاستفادة من التعلم الآلي لرؤى البيانات إلى نشر البرمجة اللغوية العصبية لفهم السياق والتحليلات التنبؤية للتنبؤ بسلوك العملاء والأتمتة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، فإن دور الذكاء الاصطناعي في CDPs القابلة للتركيب متعدد الأوجه وقوي للغاية.
تتيح هذه الابتكارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للشركات تقديم تجارب مخصصة للعملاء على نطاق واسع، وتحسين استراتيجياتها التسويقية، والبقاء مرنين في مشهد السوق المتغير باستمرار. مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع رؤية تأثير متزايد على تطور CDPs، مما يجعلها أداة لا غنى عنها للمسوقين.
في الختام، بينما تسعى الشركات إلى التركيز بشكل أكبر على العملاء، أصبحت CDPs القابلة للتركيب والمدعومة بالذكاء الاصطناعي هي حجر الزاوية للتسويق الفعال والحديث. إنها تعد بمستقبل تستطيع فيه الشركات التكيف مع التغيرات في بيئة التسويق بنفس سهولة إعادة ترتيب قطع الليغو.
