مقال رأي: التحليل التنبؤي، حقيقة أم شعوذة؟

هذه المقالة مستلة من نشرتنا الإخبارية WETALK  في نهاية كل شهر، احصل على أفضل الأخبار لتحسين تجربة موقعك وأدائه!

الشهر الماضي تحدثنا عن التخصيص. تلقينا ردود فعل رائعة وقررنا اليوم التركيز على التحليل التنبؤي. إنه موضوع في نمو متسارع لكن القليل من الشركات لا تزال تستغله في استراتيجياتها… أعن حق أم عن خطأ؟

^ما هو التحليل التنبؤي؟

هدف التسويق التنبؤي هو الإجابة على السؤال التالي:

"كيف يمكن توقع احتياجات عملائي المحتملين/الحاليين المستقبلية والاستجابة لها حتى قبل أن يعبّروا عنها؟"

بشكل ملموس، يجمع هذا بين تقنيات معالجة ونمذجة سلوكيات العملاء التي تتيح توقع تصرفاتهم المستقبلية انطلاقاً من سلوكهم الحالي والسابق.

يعتمد هذا النهج على استغلال وتحليل كمية كبيرة من البيانات… إنها "Big Data" الشهيرة! 😊 تأتي هذه البيانات من مصادر متنوعة، ولا سيما من موقع الشركة.

يتيح التسويق التنبؤي للشركات تخصيص عروضها من خلال تقديم المنتج أو الخدمة المناسبة، في الوقت المناسب، للعميل المناسب.

لا أقل من ذلك! لقد ولّى الزمن الذي كنا فيه نخاطب جميع الزوار بالطريقة نفسها، وعلينا الآن التركيز على استراتيجية واحدة: تقديم تجربة عميل فريدة.

التسويق التنبؤي: كيف تتميز في عام 2024؟

تخيل هذا: أنت تعرف بالضبط أي العملاء جاهزون للشراء وأيهم قد يغادر علامتك التجارية. بالنسبة للأولين، ترسل هدية مخصصة لشكرهم على ولائهم وتشجيعهم على اتخاذ القرار. أما بالنسبة للآخرين، فتقدم رمز خصم خاص لإقناعهم بالعودة. في الوقت نفسه، تحلل محادثات خدمة العملاء لرصد اللحظات التي يتصاعد فيها الإحباط، لطمأنتهم فوراً برد مناسب ومخصص.

هذا هو التسويق التنبؤي. لم يعد الأمر يقتصر على الاستجابة لسلوكيات العملاء الماضية، بل أصبح يتعلق بتوقع تصرفاتهم المستقبلية وتخصيص كل تفاعل تبعاً لذلك. وإذا لم يكن هذا المفهوم جديداً في عام 2024، فإن الجدة الحقيقية تكمن في انتشار أدوات التعلم الآلي (ML) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على نطاق واسع.

1 - الاستهداف التنبؤي: التحديد والتوقع والتصرف:

كانت هذه التقنيات في السابق حكراً على الشركات الكبرى التي تملك فرقاً تقنية متخصصة، أما اليوم فهي في متناول جميع الشركات، حتى تلك ذات الموارد المحدودة. يتيح هذا الانفتاح لعدد أكبر من العلامات التجارية تطبيق استراتيجيات تسويق تنبؤي فعالة دون الحاجة إلى مهارات متقدمة في علم البيانات.

حلول مثل Google Analytics 4 (GA4) وBigQuery ML تجعل هذه التقنية في متناول جميع الشركات.

قد لا تعلم ذلك، لكن GA4 يقدم مجاناً 4 جماهير تنبؤية. تتيح هذه الجماهير التعرف تلقائياً على المستخدمين ذوي الإمكانية العالية للشراء أو أولئك المعرضين لخطر المغادرة (churn). وبذلك يمكن تعديل الحملات الإعلامية والاستهداف داخل الموقع تبعاً لذلك، من خلال تقديم عروض ترويجية موجهة للمستخدمين المعرضين للخطر أو عروض مخصصة للمشترين المحتملين على سبيل المثال.

أما BigQuery ML فيتيح إنشاء نماذج تنبؤية مخصصة بناءً على بياناتك الداخلية، للحصول على شرائح أكثر دقة، دون الحاجة للخوض في تعقيدات الخوارزميات. تتيح هذه الأدوات المتاحة للجميع إذاً استغلال الشرائح التنبؤية وتعديل استراتيجياتك التسويقية بشكل استباقي، دون الحاجة إلى مهارات في التعلم الآلي.

من بين الأدوات التي تساهم في إتاحة الاستهداف التنبؤي للجميع، يمكن أيضاً ذكر Emotion AI من AB Tasty التي تتيح تحليل مشاعر المستخدمين في الوقت الفعلي، وتكييف الرسائل والعروض وفقاً لحالتهم العاطفية. يعزز هذا النهج تخصيص الحملات، من خلال تحسين التفاعل بناءً على المشاعر الآنية للزوار.

2 - تخصيص المحتوى: فهم الاحتياجات وتوقعها

التحدي الثاني لعام 2024 في رأينا فيما يخص التسويق التنبؤي يتعلق بتخصيص المحتوى. هنا، لا يتعلق الأمر فقط بمعرفة متى ولمن نرسل رسالة، بل أيضًا كيف نخصص المحتوى بطريقة ملائمة وسياقية. هنا يأتي دور الـ LLMs (نماذج اللغة الكبيرة).

تحليل المشاعر والاحتياجات باستخدام الـ LLMs

تتيح نماذج الـ LLMs مثل GPT-4 تحليل كميات كبيرة من النصوص، سواء كانت ملاحظات العملاء أو محادثات مع خدمة العملاء أو حتى تعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي. هذه النماذج قادرة على تحديد ليس فقط النوايا بل أيضًا المشاعر الكامنة وراء كل تفاعل.

لنأخذ مثالًا: أنت تحلل نصوص التفاعلات مع خدمة العملاء لرصد إشارات الإحباط أو عدم الرضا. انطلاقًا من ذلك، يمكنك تعديل التوصيات أو نبرة اتصالاتك لطمأنة العملاء غير الراضين وتقديم حلول مخصصة لهم، مما يعزز رضاهم وولاءهم. في Welyft نستخدم بالفعل هذه النماذج لتحليل نصوص اختبارات المستخدمين واستخلاص رؤى عاطفية تثري فهمنا لرحلات المستخدم.

توصيات شديدة التخصيص باستخدام الوكلاء المحادثيين

تتألق نماذج الـ LLMs بشكل خاص في توليد تجربة فردية حقيقية (1to1) حيث يمكن للمستخدم التفاعل مع علامتك التجارية بطريقة طبيعية جدًا ومخصصة.

بفضل هذه القدرة على توليد المحتوى، تتيح نماذج الـ LLMs إنشاء رحلات عملاء فريدة حيث يستند كل اقتراح منتج أو محتوى إلى فهم عميق لاحتياجات المستخدم ومشاعره. لم نعد نكتفي بالتجزئة السلوكية، بل أصبحنا أمام فهم شامل وفي الوقت الفعلي لكل عميل، مما يعزز فرص التحويل والاحتفاظ بالعملاء.

لقد اهتمت بعض الجهات الفاعلة في مجال CRO مثل Dynamic Yield بهذا الأمر، على سبيل المثال من خلال Shopping Muse، باستخدام هذه النماذج لتقديم توصيات منتجات تتكيف في الوقت الفعلي مع تفضيلات المستخدمين.

التحديات التقنية والاستراتيجية والأخلاقية

إذا كان التسويق التنبؤي يوفر فرصًا مذهلة، فإنه لا يزال يواجه عدة تحديات من المهم أخذها بعين الاعتبار لضمان فعاليته.

هل تريد معرفة المزيد عن عروضنا في مجال CRO؟ اضغط هنا

1 - التحديات التقنية: جودة البيانات أولًا

جودة البيانات أمر بالغ الأهمية لأي نموذج تنبؤي. فبدون بيانات نظيفة ومتسقة ومهيكلة جيدًا، ستكون خوارزميات التعلم الآلي ونماذج الـ LLMs أقل فعالية. لذا يجب التأكد من أن خطة التتبع (tracking) لديك راسخة جيدًا وموحّدة، وذات اصطلاحات واضحة ومتابعة دقيقة للبيانات في الوقت الفعلي. هذا يضمن حصول النماذج على معلومات دقيقة تستند إليها في تنبؤاتها.

لكن احذر، فلكي تكون هذه التنبؤات فعالة حقًا، لا بد من توفر بيانات نظيفة ومهيكلة. تسهّل أدوات مثل GA4 جمع البيانات في الوقت الفعلي، ولكن لكي تعمل خوارزمياتها التنبؤية بشكل صحيح، يجب أن تكون خطة التتبع موحّدة بدقة. يجب أن تكون تسمية الأحداث والمتغيرات واضحة ومتجانسة حتى تتمكن الخوارزميات من تفسير المعلومات بشكل صحيح. فبدون خطة تتبع محددة جيدًا، قد تكون التنبؤات متحيزة وغير موثوقة.

2 - التحديات الاستراتيجية: تحديد أهداف واضحة

مهما كان التسويق التنبؤي قويًا، فلا يمكن أن ينجح دون أهداف واضحة. يجب أن تعرف ما الذي تسعى لتحسينه: هل هو معدل التحويل؟ الاحتفاظ بالعملاء؟ أم معدل التسرب (churn)؟ كل حالة استخدام تتطلب استراتيجية خاصة وإجراءات مناسبة. لا يتعلق الأمر باستخدام التنبؤات من أجل المتعة، بل بدمجها ضمن رؤية شاملة تلبي احتياجات محددة.

3 - التحديات الأخلاقية: احترام الخصوصية وتوقعات العملاء

أخيرًا، يبقى حماية البيانات الشخصية واحترام الخصوصية تحديًا محوريًا. فعند استخدام تقنيات تنبؤية تعتمد على بيانات المستخدمين، يجب على الشركات أن تبقى شفافة بشأن كيفية جمع هذه المعلومات واستخدامها. من الضروري احترام اللوائح مثل RGPD وعدم المساس أبدًا بثقة المستخدمين.

فلماذا يبدو الأمر معقدًا إلى هذا الحد؟

إذن نحن لسنا أمام سحر، لكن عددًا قليلًا جدًا من العلامات التجارية يعمل على هذه التحديات. إنه تحدٍّ حقيقي قد يكون معقدًا تنفيذه دون موارد أو كفاءات.

تتيح بعض الأدوات سد هذه الفجوة وقد تكون مفيدة جدًا، لكن نقص الموارد قد يظل محسوسًا أيضًا هناك.

إنها إحدى توصياتنا المفضلة: البدء صغيرًا قبل التسريع من خلال بناء هيكلية. هذه النصيحة صالحة بشكل خاص في مجال التسويق التنبؤي حيث تُعد الخطوات الأولى أساسية!

هل تعمل على هذه المشاريع في شركتك؟ لا تتردد في التواصل معي، يسعدني كثيرًا التحدث معك حول هذا الموضوع!