مساعد تجريبي مع تحليلات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي [ملخص الندوة عبر الويب]

قدم ريان أوتا، مدير المنتجات لدينا، هذه الندوة عبر الإنترنت حول أحدث التطورات في التحليلات وكيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحويل صناعة التحليلات.

إعادة تصور التحليلات: مستقبل الذكاء الاصطناعي لتحليلات العملاء

أولاً، أريد أن أشارك بسرعة بعض الإحصائيات حول اعتماد الذكاء الاصطناعي والطلب عليه. وفقًا لاستطلاعات ماكنزي لعامي 2022 و2023، فقد تضاعف اعتماد واستخدام الذكاء الاصطناعي منذ عام 2017.

يشير الاستطلاع أيضًا إلى أن المجالات الثلاثة الأولى الأكثر طلبًا على الذكاء الاصطناعي تدور حول موضوعنا اليوم حول رؤى العملاء وتحليلاتهم.

تُظهر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا أن 24% من المستخدمين الذين شملهم الاستطلاع كانوا مهتمين باستخدام الذكاء الاصطناعي لنجاح العملاء وخدمتهم، يليه 20% في تطوير المنتجات وتحسينها، و19% في التسويق والتجزئة والعملاء المحتملين.

مع استمرار نمو استخدام الذكاء الاصطناعي، تواجه معظم الشركات صعوبة في التعامل مع التعقيد المتزايد للبيانات.

يجد الكثيرون أنفسهم يواجهون تحديات في اختيار أفضل الأدوات والاستراتيجيات لتبني الاتجاه الناشئ لرؤى الذكاء الاصطناعي. في الواقع، أظهر استطلاع أجرته مؤسسة IDC أن 30% فقط من الشركات شعرت فعليًا بأنها مستعدة تقنيًا لركوب الموجة الجديدة من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

بعد ذلك، سنلقي نظرة على الاتجاهات المستقبلية في تحليلات العملاء في Woopra. وكما نرى، ستجلب اتجاهات الذكاء الاصطناعي نموًا متسارعًا مع توفير وقت أسرع للرؤية الثاقبة.

نقوم باستمرار بتحليل اتجاهات ميزات الذكاء الاصطناعي واحتياجات العملاء التحليلية للمساعدة في بناء رؤية منتجاتنا. نحن نؤمن بأن الجيل الجديد من تحليلات العملاء يجب أن يتمحور حول ثلاثة مجالات لنجاح العميل.

الأول هو القدرة على جمع البيانات المتباينة معًا؛ أن يكون لها مصدر واحد للحقيقة. وكذلك القدرة على تحليل تلك البيانات في الوقت الحقيقي.

تمتلك معظم الشركات اليوم بيانات في عدة أماكن مختلفة، مثل تطبيقات الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت وحتى تطبيقات الطرف الثالث. لذا فإن القدرة على جمع كل هذه البيانات معًا تساعد حقًا في فهم رحلة العميل الكاملة.

والثاني هو تقديم رؤى متكاملة لتمكين كل فريق، مثل فرق نجاح العملاء والمبيعات والتسويق والمنتجات لتحسين النمو.

وأخيرًا، استخدام الرؤى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحقيق النمو والتحسين على نطاق واسع.

على مدار العقد الماضي، كان من دواعي سروري حل مجموعة واسعة من المشكلات مع العملاء بدءًا من فرق المنتجات والتسويق ونجاح العملاء والمبيعات.

ونتيجة لذلك، غالبًا ما يلجأون إلينا للتعاون ونعمل معًا لمعالجة أسئلة فريدة ومترابطة.

تتيح لنا هذه الشراكة تعزيز النمو من خلال رؤى العملاء المستندة إلى البيانات.

مثل فريق المنتج، قد يسألون عن ميزات المنتج التي يستخدمها العملاء ذوو القيمة العالية أو يسوقونها، أو بمعنى آخر، ما هي قنوات التسويق التي تؤدي إلى أكبر عدد من التحويلات لفرق المبيعات.

مع تركيز كل فريق على مجالات مختلفة، من المهم العثور على الأداة التي يمكنها الإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة لفهم رحلة العميل الكاملة من البداية إلى النهاية.

في المستقبل المنظور، سيعمل الذكاء الاصطناعي على زيادة الإنتاجية في العديد من المجالات عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات.

ستصبح قرارات رحلة العميل في الوقت الفعلي وستسمح لك باتخاذ أفضل إجراء في أجزاء من الثانية. ما تستثمره الآن سيؤثر بشكل كبير على قرارات العمل المستقبلية.

ويبدأ كل شيء باتخاذ الاختيارات الصحيحة في البنية الأساسية والأدوات لديك في المجالات الثلاثة التالية. سنساعدك على إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي في تحليلات العملاء.

أولاً، انظر إلى اتجاهات الذكاء الاصطناعي المختلفة. ثم انظر إلى البيانات في الوقت الحقيقي من مصادر مختلفة. وبمساعدة التتبع بالذكاء الاصطناعي، أصبح الأمر أسهل من أي وقت مضى.

على سبيل المثال، من خلال وضع العلامات التلقائي الذكي بواسطة الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يستغرق تتبع الأحداث المخصص، والذي قد يستغرق المطور عدة أسابيع لتنفيذه، ثوانٍ مع الذكاء الاصطناعي.

والثاني هو التحليل الذكي وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي للخدمة الذاتية. يمكن أن تساعد ميزة رؤى العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي الجميع في فريقك. ويمكنه أيضًا مساعدة المستخدمين التقنيين وغير التقنيين في الوصول إلى رؤى قيمة باستخدام بياناتك.

للمقارنة، في الماضي، ربما كنت بحاجة إلى فريق كامل للمساعدة في الإجابة على الأسئلة. الآن، يمكننا ببساطة أن نطلب من الذكاء الاصطناعي إخراج إجابة في ثوانٍ.

وأخيرًا، الرقم الثالث هو تحسين العملاء على نطاق واسع والقدرة على التصرف بناءً على البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي. ومع هذا التخصيص للمنتج والنمو، يصعب حاليًا تحقيق التحسين على نطاق واسع ويمكن أن يستغرق وقتًا وجهدًا في كثير من الأحيان.

لذلك، من خلال تطوير الذكاء الاصطناعي المتوقع والمولّد، يتم تبسيط قرارات وتحسينات نمو العملاء وحتى أتمتتها لتحقيق أقصى قدر من عائد الاستثمار.

الإعداد للنجاح: التنقل في أدوات التحليلات في عصر الذكاء الاصطناعي

أولاً، ذكرنا ربط البيانات في الوقت الفعلي والقابلة للتنفيذ. كل شيء يبدأ بجمع البيانات.

وفقًا لعملائنا وتعليقات العملاء من المستخدمين الذين يستخدمون المنصات التقليدية، مثل Google Analytics، فقد وجدوا أن هذه الأدوات كانت بطيئة في اتخاذ القرار بسبب اتصالات البيانات غير المكتملة، والشبكات المحدودة، ونقص الأحداث أو صعوبة العثور عليها أو الجماهير.

يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قابلاً للتخصيص في الوقت الفعلي ويمكن أن يتكامل مع نقاط البيانات عبر رحلة العميل. باستخدام الوقت الفعلي، يمكن أن تعمل فرق البيانات والمبيعات والدعم وفرق التسويق بشكل أسرع لتجنب الفرص الضائعة.

لقد سمعنا جميعًا مقولة "الأقل هو الأكثر". لكن في البيانات، أميل إلى الميل أكثر نحو المزيد. غالبًا ما لا تعرف الشركات ما لا تعرفه، وستجد أن تتبع المزيد من البيانات يمكن أن يجدك في كثير من الأحيان ويمنحك المزيد من الأفكار التي لم تفكر بها حتى.

على سبيل المثال، قد يكون فريق التسويق مهتمًا فقط بتتبع أحداث الجزء العلوي من مسار التحويل.

ولكن إذا قمت بتتبع المزيد من البيانات بعد أن يصبح شخص ما عميلاً، فيمكنك البدء في تقسيم هؤلاء المستخدمين إلى عملاء ذوي قيمة عالية أو عملاء منخفضي القيمة. يمكن أن يمنحك هذا رؤى حول الحملات التسويقية التي تجذب العملاء ذوي القيمة العالية.

يمكن أن تكون هذه الرؤية ذات قيمة كبيرة لفرق التفاوض والتي قد تفوتك إذا كنت تتبع فقط تحليل قمة مسار التحويل.

إن جوهر القوة الإجمالية لتحليلات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي هو تتبع رحلة العميل الكاملة، الأمر الذي يتطلب المراقبة والتحسين في الوقت الفعلي.

تعد القدرة على تتبع الأحداث المخصصة من خلال تقسيم الجمهور والقدرة على الاتصال بعمليات تكامل الجهات الخارجية ومصادر البيانات الخارجية بمثابة تحليلات ذكية ذاتية الخدمة.

مع الاتجاه المتزايد للقدرة على الخدمة الذاتية، فأنت تريد العثور على منصة تمكن كل فرد في فريقك من الحصول على الإجابات. يمكن لتحليلات العملاء التقليدية أن تعرض فقط تقارير عن جزء صغير من رحلة العميل الخاصة بك وتوفر وقتًا بطيئًا للرؤية.

في كثير من الأحيان، إذا كنت تريد التعمق في تلك البيانات، فلا يزال يتعين عليك تصدير تلك البيانات إلى قاعدة بيانات ثم تشغيل استعلامات تكملة معقدة للحصول على أي نوع من المعرفة.

لذلك، مع التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، سيكون من الرائع أن يكون لديك ميزات الذكاء الاصطناعي التي توفر رؤى تنبؤية يمكن أن تسمح لك بتحليل رحلة العميل الكاملة دون أي خبرة فنية عن طريق طرح أسئلة باللغة الطبيعية حول بياناتك.

ابحث أيضًا عن واجهة سهلة الاستخدام تتيح للفرق متعددة الأقسام الحصول على إجابات فورية وحل مشكلات عملك.

الرقم الثالث هو كيف يمكنك التصرف بناءً على بياناتك من خلال التحسين والتخصيص على نطاق واسع.

توفر تحليلات العملاء التقليدية قنوات محدودة فقط، والتي تحتوي على خيارات محدودة لتحسين رحلة العميل مع منتجك وغالبًا ما تحتوي على خيارات تقسيم محدودة ورؤية أقل للملف الشخصي.

باستخدام التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، من المهم العثور على أداة يمكنها أتمتة الإجراءات لتحسين قناة التسويق المتبادل مع القدرة على تخصيص تقسيم الجمهور الدقيق لتخصيص المنتج أو التسويق.

ويتلخص الأمر في العثور على الأداة المناسبة التي يمكنها اتخاذ إجراءات فورية، واغتنام الفرص مع القدرة على تحديد جماهير محددة، واستهداف العملاء المحتملين من خلال قنوات متعددة.

لتلخيص ذلك، سيكون اختيار أداة يمكنها الاتصال ببياناتك وتحليلها والتصرف بناءً عليها أمرًا حيويًا للحصول على أكبر قيمة من التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال الاتصال الذي يركز على البيانات في الوقت الفعلي مع بيانات الطرف الثالث في عمليات التكامل والتتبع والتجزئة المخصصة، يمكن للعملاء تحليل تنبؤات الذكاء الاصطناعي والتعاون بكفاءة لتحليلات العملاء الشاملة والبيانات المرئية سهلة الاستخدام.

تقديم Woopra: دراسات الحالة والعرض التوضيحي

Woopra عبارة عن منصة تحليلية للعملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي تمكن الشركات من فهم رحلة المستخدم الكاملة للعملاء. مع Woopra، يمكننا التنبؤ بالعملاء البارزين واتخاذ القرارات الأكثر استنارة المستندة إلى البيانات.

يمكن لـ Woopra الإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة للمساعدة في زيادة عائد الاستثمار إلى أقصى حد. فيما يلي أربعة أسئلة نموذجية قد تطرحها الشركات.

ما هي القنوات والصفحات التي تقوم بتحويل العملاء ذوي القيمة العالية في الوقت الفعلي؟

كيف يمكنني تقسيم عملائي ذوي القيمة العالية والمنخفضة حسب سلوكياتهم واهتماماتهم؟

كيف يمكنني أتمتة عملية التواصل الخاصة بي وتخصيصها للمستخدمين ذوي القيمة العالية وتاركي سلة التسوق؟

وما هي المنتجات الرئيسية التي تنسب أكثر إلى مبيعات العملاء الجدد؟

في حين أن بعض الأدوات الأخرى قد تركز فقط على التتبع، فإن Woopra تتوسع في ما هو ممكن مع بيانات التتبع من خلال السماح لك بالإجابة على الأسئلة المعقدة والتصرف بناءً على بيانات التتبع تلك.

لذلك دعونا نتعمق قليلاً ونرى كيف يمكن تطبيق Woopra على هذه الأسئلة المختلفة.

بالنظر إلى الوقت الفعلي، يمكن للرؤى المتعلقة برحلات العملاء المثالية تحليل رحلة المستخدم الكاملة بدءًا من كيفية وصولهم إلى موقعك والقنوات التي تعمل بشكل أفضل وحتى كيفية تفاعلهم مع منتجك.

وأخيرًا، النظر في الأسباب التي تؤدي إلى تلك التحويلات واستمرار استخدام المنتج بمجرد أن يقوم المستخدم بشيء ما على موقعك. ومن خلال ملف تعريف Woopra، يتم تحديثه على الفور. يتيح ذلك للفرق عبر مؤسستك التصرف على الفور.

يمتلك أحد عملائنا نموذج اشتراك في صناعة السلع، وتقوم Woopra بتمكين فرق المبيعات الخاصة بهم من خلال منحهم إمكانية الوصول الفوري إلى الأفكار حول هؤلاء العملاء المحتملين.

يمكنهم بعد ذلك تتبع أشياء مثل القنوات التسويقية التي تجلب أكبر عدد من الزوار، والمقالات التي يتم عرضها أكثر، ومدة بقائها في كل صفحة.

يمكنهم أيضًا النظر في أتمتة التواصل عبر البريد الإلكتروني مع العملاء المحتملين استنادًا إلى شرائح العملاء التي تركز على العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية.

يتم أيضًا تخصيص رسائل البريد الإلكتروني لتشمل المقالات التي يهتم بها العملاء المتوقعون، استنادًا إلى جميع البيانات التي يتتبعونها في Woopra بعد إرسال رسائل البريد الإلكتروني الآلية.

يمكنهم أيضًا تتبع رسائل البريد الإلكتروني هذه ومعرفة من سيعود. بمجرد عودتهم، لديهم أتمتة أخرى في Woopra تعمل على تحديث قناة Slack حتى يتم إخطار فرق المبيعات الخاصة بهم على الفور عند عودة العميل المتوقع عالي القيمة.

أدى هذا النوع من التتبع والأتمتة الشاملة إلى زيادة معدلات التحويل بشكل كبير من خلال السماح لفريق المبيعات لديهم بالتصرف بسرعة وتركيز المزيد من الوقت على العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية ووقت أقل لإرسال رسائل البريد الإلكتروني العمياء.

كيف يمكنني تقسيم عملائي ذوي القيمة العالية والمنخفضة حسب سلوكياتهم واهتماماتهم؟

من خلال ميزة التجزئة لدينا، يمكننا استخدام الصيغ والمرشحات الدقيقة للغاية لتحديد أي عدد من الشرائح أو الجماهير المخصصة بناءً على نشاط المستخدم.

لا تتطلب هذه المقاطع أي تعليمات برمجية ويمكن للأعضاء غير التقنيين إجراؤها بسهولة خلال دقائق.

تسمح هذه القطاعات بمجموعة واسعة من الرؤى القابلة للتنفيذ.

لقد ساعدت أحد عملائنا، الذي يقدم دروسًا وشهادات للمسوقين الرقميين، على إنشاء نموذج تسجيل كامل لمستخدميه.

باستخدام الصيغ، تمكنا من تعيين النقاط بناءً على مجموعة واسعة من الأنشطة التي يمكن لعملائهم القيام بها على موقعهم. مثل خمس نقاط لإكمال الدرس أو 10 نقاط للحصول على الشهادة.

بعد ذلك، قمنا بإنشاء مقاييس مخصصة تعمل على تحديث الإجماليات لكل مستخدم في الوقت الفعلي. وبعد ذلك، واستنادًا إلى هذه النتائج، تمكنا من تصنيف هؤلاء المستخدمين إلى شرائح مختلفة، مثل العملاء ذوي القيمة العالية والمتوسطين والمنخفضين.

وتمكن العملاء بعد ذلك من تتبع الدروس أو الأنشطة التي كانت تحفز أكبر قدر من التفاعل وأتمتة المحتوى والتواصل بناءً على أنشطة المستخدم.

يمكنهم الآن تخصيص الشرائح التي تتيح لهم فهم سلوكيات المستخدمين بشكل أفضل ومساعدة فرق المنتجات الخاصة بهم على التركيز على الدروس والمحتوى الذي يؤدي إلى أكبر قدر من التفاعلات.

دعونا نلقي نظرة بعد ذلك على كيفية أتمتة وتخصيص تواصلي مع المستخدمين ذوي القيمة العالية مقابل تاركي سلة التسوق.

لقد تطرقت إلى بعض حالات المستخدم هذه سابقًا. لكنني سأتوسع في ميزات التشغيل الآلي لـ Woopra. يمكننا إنشاء سير عمل كامل بناءً على سلوكيات المستخدم.

يمكن للمستخدم الدخول إلى سير عمل تلقائي عن طريق إضافة عنصر إلى سلة التسوق ومن ثم يمكننا تحديد فترة المهلة إذا لم يكمل عملية الشراء. يمكننا بعد ذلك استخدام التكامل الخاص بنا لإرسال بريد إلكتروني آلي إلى ذلك المستخدم.

أحد عملائنا الذين يستخدمون هذه الميزة بكثافة هو شركة طيران نعمل معها. إنهم يستخدمون مسارات العمل الآلية الخاصة بنا لإرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة إلى هؤلاء المستخدمين الذين يقومون بالخروج، ولديهم أيضًا مسارات عمل للمستخدمين الذين يتخلون عن عربات التسوق الخاصة بهم.

تقوم مسارات العمل هذه بسحب البيانات التي يتم تتبعها من اختيارات المستخدم مثل تفضيلات المقاعد أو عدد المسافرين من وإلى الوجهات وأوقات المغادرة المقدرة.

يتم تعقب كل هذه البيانات في مثيل Woopra الخاص بهم. ويستخدمون هذه البيانات لإدخال هذه المعلومات في رسائل البريد الإلكتروني المخصصة التي يرسلونها من خلال تكامل شبكة الإرسال لدينا.

بالنسبة لسير عمل التخلي الحالي، إذا قام المستخدم بإدخال جميع تفاصيل صفقة الرحلة الخاصة به ولكن انتهى به الأمر إلى عدم التحقق، فيمكنه في الواقع تخصيص رسالة بريد إلكتروني تقوم بإدخال جميع تفاصيل الرحلة في البريد الإلكتروني الآلي لمحاولة استعادة التحويلات المحتملة.

باستخدام Woopra، يمكنهم إجراء اختبار AV عشوائي باستخدام الأتمتة لدينا التي تحاول تنسيقات مختلفة للبريد الإلكتروني عند إرسال رسائل البريد الإلكتروني الحالية الخاصة بالتخلي عن الخدمة ثم تتبع أدائها أيضًا.

تتبع البيانات هو جانب واحد من هذه النقطة. الجانب الآخر هو القدرة على التصرف بناءً على بيانات المسار تلك.

هناك مجموعة واسعة من الإمكانيات للمساعدة في زيادة المشاركة والإيرادات من خلال أحدث ميزات Woopra وتطويرها: AI Woopra Co-Pilot.

يمكننا طرح أسئلة باللغة الطبيعية ومساعد الطيار، ثم تحديد التقرير وتكوينه تلقائيًا لتزويدك بالإجابات التي تحتاج إليها.

تهدف هذه الميزة إلى الوصول إلى أسرع الإجابات الممكنة دون الحاجة إلى إنشاء تقرير يدويًا. وهذا من شأنه أن يسمح لأي شخص في فريقك بالحصول على رؤى وثواني قيمة دون الحاجة إلى الاعتماد على خبير بيانات داخلي.

تواصل معنا للحصول على عرض توضيحي لـ Woopra Copilot: تقارير ورؤى Gen-AI.