الذكاء الاصطناعي في تحليل سلوك المستهلك

عناصر الموضوع

1- استخدام التعلم الآلي لتحديد أنماط شراء العملاء

2- تحليل البيانات لتوقع احتياجات المستهلكين المستقبلية

3- تخصيص العروض التسويقية بناءً على تفضيلات العملاء

4- استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة المستخدم على المواقع والتطبيقات

5- تطبيقات تحليل المشاعر لفهم ردود فعل العملاء على المنتجات

تستفيد برامج الذكاء الاصطناعي. مثل التعلم الآلي. من تحليل كميات هائلة من البيانات لاستخراج الاتجاهات منها. أيضا يمكن استخدام هذه الأدوات في تقسيم السوق بطرق متنوعة.بالتالي يسهم في تحديد الفئات المميزة من العملاء واحتياجاتهم.

1- استخدام التعلم الآلي لتحديد أنماط شراء العملاء

يمكن لخوارزمية التعلم الآلي تحليل بيانات العملاء. مثل سجلات المشتريات السابقة وسجل التصفح. لتحديد أنماط الشراء. بالإضافة إلى ذلك استنادًا إلى هذه الأنماط. يقوم النظام بالتنبؤ بالعملاء الذين من المرجح أن يكملوا عملية الشراء. ومع قيام العملاء بشراء منتجك أو عدمه. يتعلم النظام ويعمل على تحسين دقة تنبؤاته بشكل مستمر.

تحسين خدمة العملاء من خلال استخدام منصات الذكاء الاصطناعي

يعتبر تعزيز خدمة العملاء عبر منصات الذكاء الاصطناعي خطوة استراتيجية في العصر الرقمي الراهن. بالإضافة إلى ذلك فهذه المنصات. التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة. قادرة على الاستجابة الفورية لاستفسارات العملاء. وتوفير معلومات قيمة. بالإضافة إلى تقديم دعم شخصي مخصص.

• التفاعلات الشخصية

يعتبر استخدام التعلم الآلي لجمع البيانات التاريخية والسلوكية أكثر فعالية بشكل ملحوظ مقارنة بالأساليب التقليدية. حيث يقوم التعلم الآلي بتحليل بيانات العملاء لفهم تفضيلاتهم من خلال سجلات الشراء وأنماط التصفح وسلوكيات الشراء الأخرى. بالتالي مما يمكّن الشركات من تقديم تفاعلات مخصصة.

• حل المشكلات بكفاءة

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للتعلم الآلي في خدمة العملاء في قدرته الكبيرة على التنبؤ بالمشكلات ومنعها. حيث تستطيع خوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط التي قد تؤدي إلى مشكلات محتملة من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات التاريخية.

• برامج المحادثة والمساعدون الافتراضيين

تعتبر برامج المحادثة الآلية والمساعدون الافتراضيين المعتمدون على التعلم الآلي من العناصر الأساسية في خدمة العملاء الحديثة. بالإضافة إلى ذلك تستفيد هذه الأنظمة من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لفهم استفسارات العملاء والرد عليها بفعالية.

• تحليل المشاعر

يوفر التعلم الآلي أداة متقدمة لتحليل المشاعر. بالإضافة إلى ذلك يمكن للشركات قياس المشاعر المرتبطة بعلامتها التجارية من خلال تحليل تعليقات العملاء والمراجعات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. أيضا يمكن تعزيز المشاعر الإيجابية. بينما يتم التعامل مع المشاعر السلبية بشكل فوري. من خلال استخدام تحليل المشاعر. تستطيع الشركات التي تعتمد على DevRev تقييم ملاحظات العملاء والمراجعات ومنشورات. بالإضافة إلى ذلك وسائل التواصل الاجتماعي بسهولة لفهم المشاعر المحيطة بعلامتها التجارية.

يتجاوز أداة تقييم المشاعر مجرد التعريف. حيث تقدم تصنيفًا دقيقًا لخمس مشاعر رئيسية: محبط. غير سعيد. محايد. سعيد. أو مسرور. بينما يمكّن هذا الفهم الفوري الشركات من تعزيز المشاعر الإيجابية ومعالجة أي ردود فعل سلبية بشكل سريع. [1]

2- تحليل البيانات لتوقع احتياجات المستهلكين المستقبلية

تحليلات البيانات تعزز من رؤى الأعمال

تستطيع التحليلات الكشف عن معلومات خفية مثل تفضيلات العملاء. الصفحات الأكثر زيارة على الموقع. الوقت الذي يقضيه العملاء في التصفح. تعليقاتهم. وتفاعلهم مع نماذج المواقع. بالإضافة إلى ذلك هذا يمكّن الشركات من الاستجابة بفعالية لاحتياجات العملاء وزيادة مستوى رضاهم.

تحليل البيانات لتوقع احتياجات المستهلكين المستقبلية هو عملية تعتمد على تقنيات التحليل والتعلم الآلي لدراسة البيانات المتعلقة بسلوك واهتمامات المستهلكين. بالتالي بهدف التنبؤ باحتياجاتهم المستقبلية.

أهمية تحليل البيانات:

فهم احتياجات المستهلكين: يساهم تحليل البيانات في التعرف على احتياجات المستهلكين الحالية والمستقبلية.

تطوير منتجات وخدمات جديدة: يساعد تحليل البيانات في ابتكار منتجات وخدمات جديدة تلبي احتياجات المستهلكين المستقبلية.

تحسين تجربة المستهلك: يسهم تحليل البيانات في تعزيز تجربة المستهلك من خلال تقديم منتجات وخدمات تتناسب مع احتياجاتهم.

خطوات تحليل البيانات:

• جمع البيانات: يتم جمع المعلومات المتعلقة بسلوك المستهلكين واهتماماتهم من مصادر متنوعة. مثل المواقع الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي. بالإضافة إلى ذلك البيانات المالية.
• تنظيف البيانات: يتضمن ذلك إزالة الأخطاء والبيانات غير الضرورية لضمان دقة المعلومات.
• تحليل البيانات: يتم استخدام تقنيات التحليل والتعلم الآلي. مثل التحليل الإحصائي. لفهم البيانات بشكل أعمق.
• تفسير النتائج: يتم تفسير النتائج المستخلصة لتحديد احتياجات المستهلكين المستقبلية.

أدوات تحليل البيانات:

أ- برامج التحليل الإحصائي: مثل R وPython وSPSS.

ب- أدوات التعلم الآلي: مثل TensorFlow وPyTorch.

ج- أدوات تحليل البيانات السحابية: مثل Google Analytics وAmazon Web Services.

مخاطر تحليل البيانات:

• الخصوصية: المخاطر المرتبطة بجمع وتحليل البيانات الشخصية.
• الدقة: المخاطر المتعلقة بتحليل البيانات غير الدقيقة.
• الاستخدام غير القانوني: المخاطر الناتجة عن الاستخدام غير المشروع للبيانات. [2]

3- تخصيص العروض التسويقية بناءً على تفضيلات العملاء

ما هو التخصيص في التسويق؟

تخصيص التسويق هو عملية تعتمد على استخدام البيانات لاستهداف وإعادة استهداف العملاء المحتملين من خلال رسائل العلامة التجارية التي تتناسب بشكل مباشر مع اهتماماتهم المحددة. بالإضافة إلى ذلك تركيبتهم السكانية. وسلوكياتهم الشرائية.

لماذا يعتبر التخصيص أمرًا بالغ الأهمية؟

• تحسين التواصل مع العملاء: يواجه المستخدمون يوميًا سيلًا هائلًا من الإعلانات المتنوعة. لذلك يجب أن تكون رسالتك قادرة على التميز وسط هذه الضوضاء. وليس من خلال زيادة حجم الصوت. بل من خلال جعلها أكثر ارتباطًا باهتماماتهم.
• زيادة الإيرادات: تُحفز تجارب التسوق المخصصة المستهلكين على أن يصبحوا عملاء دائمين. وتُظهر العلامات التجارية التي تقدم تجارب مخصصة زيادة في معدلات المعاملات. بالإضافة إلى ذلك احتفاظ العملاء. والإيرادات لكل عملية شراء.

تعزيز استهداف العملاء

متى يفضل عملاؤك التواصل معك؟ وما هو مستوى التواصل الذي يرغبون فيه؟ إن فهم جمهورك يعد جزءًا أساسيًا من عملية التخصيص.

تعزيز سمعة العلامة التجارية

يميل الناس إلى شراء المنتجات من العلامات التجارية التي تقدم لهم تجربة عملاء مرضية. إن إظهارك لفهم مشاعر عملائك سيزيد من رغبتهم في التعامل معك. على سبيل المثال. تعتبر شركة Chewy لمستلزمات الحيوانات الأليفة نموذجًا يحتذى به. حيث تقوم بتتبع الطلبات والتفاعل مع سلوكيات الشراء لعملائها من خلال استراتيجيات تواصل مصممة خصيصًا لذلك. [3]

4- استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة المستخدم على المواقع والتطبيقات

هناك العديد من الأسباب التي تجعل من الضروري استخدام الذكاء الاصطناعي في المواقع الإلكترونية. ومن أبرزها:

• تحسين تجربة البحث داخل الموقع: يسهم الذكاء الاصطناعي في تسهيل وصول الزوار إلى المعلومات والتفاصيل بسرعة وسهولة. على سبيل المثال. يمكن لبوتات الدردشة أن تساعد المستخدمين في العثور على المنتجات التي يبحثون عنها بشكل أسرع. . بالإضافة إلى ذلك تقديم اقتراحات ذكية للمنتجات استنادًا إلى تجاربهم السابقة. مما يعزز من تجربة البحث بشكل احترافي.
• تعزيز تفاعل المستخدمين مع الموقع.
• زيادة معدل التحويل والمبيعات.
• تحليل سلوك المستخدم. [4]

5- تطبيقات تحليل المشاعر لفهم ردود فعل العملاء على المنتجات

تحليل المشاعر: فهم مشاعر العملاء عبر الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي

في عصرنا الحالي. تُعتبر تجربة العملاء عنصرًا أساسيًا في نجاح أي مؤسسة. بالإضافة إلى ذلك مع تزايد الاعتماد على التكنولوجيا وتحليل البيانات. أصبح من السهل والدقيق فهم مشاعر العملاء وآرائهم تجاه المنتجات والخدمات. بالإضافة إلى ذلك يلعب تحليل مشاعر العملاء دورًا حيويًا في قياس مستوى رضاهم واستجابتهم. مما يساعد الشركات على تحسين منتجاتها وتقديم خدمات أفضل.

جمع البيانات من مصادر متنوعة

تبدأ عملية التحليل بجمع البيانات من عدة مصادر تشمل:

• وسائل التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك. تويتر. وإنستغرام.
• تقييمات العملاء على مواقع التجارة الإلكترونية.
• استطلاعات الرأي وتعليقات العملاء على الموقع الإلكتروني.

تُصنف المشاعر المكتشفة إلى فئات متنوعة. كما يمكن تحديد الاتجاهات العامة على مر الزمن. على سبيل المثال. إذا لوحظ زيادة في التعليقات السلبية حول منتج معين. بالإضافة إلى ذلك فإن ذلك يدل على وجود مشكلة تحتاج إلى معالجة.

وفي الختام، يؤثر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على حياتنا، حيث يسهم في تعزيز كفاءة العمل وتوفير الوقت والجهد. يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة مثل الطب، التعليم، النقل، والتسوق عبر الإنترنت. كما يتمكن من تحليل البيانات بسرعة ودقة، مما يساعد في اتخاذ القرارات المثلى.

• DevRevالارتقاء بخدمة العملاء عبر منصات الذكاء الاصطناعي-بتصرف
• Diggrowthكيف يؤثر تحليل البيانات في التسويق على تفاعل المستهلكين-بتصرف
• Adobe Experience cloudما هو التخصيص التسويقي؟-بتصرف
• ويب وينر لماذا من الجيد استخدام الذكاء الاصطناعي في المواقع ؟-بتصرف

مشاركة المقال

وسوم