تمكين التجزئة الزبون القائمة على الذكاء الاصطناعي للشركات في مجال بى بى: خارطة طريق

يقع مقر شركة Ingersoll Rand (IR ) في ولاية كارولاينا الشمالية، وهي واحدة من أكبر الشركات التكتل في العالم. وتتمتع الشركة bằng خطوط أعمال متعددة، بما في ذلك أنظمة الهواء المضغوط، وحلول التكييف، ومنتجات تقنية متقدمة تخدم صناعات متنوعة، مثل مختبرات العلوم ومشاريع النقل. كما أنها تتواجد في أكثر من 175 دولة، وتعمل بشكل رئيسي في قطاع بى بى.

مع ذلك، يمكننا تخيل كيف يمكن أن يكون الأمر معقدًا لتحقيق رضا جميع العملاء، لذلك لجأت شركة Ingersoll Rand إلى الذكاء الاصطناعي لفهمهم بشكل أفضل.

من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتجزئة قاعدة العملاء الواسعة والمتنوعة، تمكنت الشركة من إنشاء حملات مخصصة أدت إلى نتائج أفضل على معايير الأداء الرئيسية مثل معدل الافتتاح ومعدل النقر وعمليات التحويل. تم تقسيم بعض هذه الحملات حسب الجغرافيا، في حين تم تقسيم البعض الآخر حسب نوع أو حجم الأعمال، والبعض الآخر مزيج من كل ذلك. هذا ساعد قادة الشركة على فهم أن لديهم بعض القطاعات الفريدة التي لم يطوروها من قبل.

يظهر نجاح شركة Ingersoll Rand شيئًا يجب على جميع قادة الأعمال فهمه. المناظر الحالية هي منافسة شديدة، لذلك فهم العملاء أمر بالغ الأهمية. يمكن للعملاء الذين لا يشعرون بالتقدير أو الذين لا يحصلون على احتياجاتهم من خلال منتج أو خدمة بسهولة الانقلاب إلى عرض شركة منافسة.

لتحسين فرصك لفهم ما يتوقعه العملاء، يجب تقسيمهم إلى القطاعات الصحيحة، حيث ستعرف فقط من خلال ذلك السمات المشتركة والسلوك والتفضيلات المشتركة. بناءً على هذه القطاعات، يمكنك إنشاء حملات تسويقية مخصصة وعروض منتجات مخصصة، مما يزيد من معدلات التحويل بشكل كبير.

من خلال اعتماد تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للشركات تعزيز جهود التجزئة الزبون. ومع ذلك، مثل جميع الابتكارات التكنولوجية، يجب اعتمادها بشكل استراتيجي.

هنا دليل لمساعدتك في تحقيق ذلك.

لماذا يهم التجزئة الزبون، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟

بصورة أساسية، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا من خلال تجاوز التحيزات والأساليب التقليدية لتجزئة العملاء. لأن عملية التجزئة تتم فقط بالبيانات، يمكننا بعد ذلك معرفة قطاعات زبون لم نفكر فيها من قبل، وهذا يكشف عن معلومات فريدة حول العملاء.

لتوضيح أكثر، دعونا ننظر إلى المثال التالي.

شركة متخصصة في المعدات الزراعية والإمدادات تهدف إلى توسيع عروض المنتجات. تقوم الشركة بعمليات التجزئة لضمان صلاحية المنتجات الجديدة.

في الماضي، اعتمدت الشركة على نهج تقليدي للتجزئة، حيث تصنف العملاء حسب الموقع الجغرافي، بناءً على افتراض أن المزارعين من نفس المنطقة سيكونون لديهم احتياجات مماثلة. على سبيل المثال، سيكونون يعلنون عن جرار يركز على الميزات التي يعتقدون أنها مشتركة بين المزارع في منطقة أمريكا الوسطى، مثل ظروف الطقس.

然而، عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي، أدركت الشركة أن التجزئة الجغرافية لم تكن النهج الصحيح. من خلال جمع بيانات شاملة (بما في ذلك تاريخ الشراء، حجم المزرعة، أنواع المحاصيل المزروعة، أساليب الري المستخدمة، معدل التكنولوجيا، معدل الأتمتة، وغيرها)، وترك الذكاء الاصطناعي لتحليلها، اكتشفت الشركة أن حجم المزرعة هو واحد من العوامل الأكثر أهمية التي تؤثر على قرار الشراء للمزارع. قد يبدو هذا واضحًا: المزارعون الذين لديهم مزارع أكبر لديهم احتياجات مختلفة عن أولئك الذين لديهم ممتلكات أصغر. ومع ذلك، كان قادة شركة المعدات الزراعية لا يزالون يركزون على بيع المنتجات من خلال التجزئة الجغرافية، وربما لن يغيروا هذه العملية لوحدهم، على الرغم من أنها لم تكن تؤتي أفضل النتائج.

بعد ذلك، كيف يمكننا تشغيل هذه العملية؟

نهج مختلفة للتجزئة الزبون

لتحديد النموذج الذي يجب تطبيقه على نهج التجزئة الزبون، تحتاج إلى النظر في:

• ما هي البيانات المتاحة؟ بمعنى آخر، ماذا أعرف؟

• ما هي أهداف أعمالي؟

• ماذا أعرف عن العملاء؟

بناءً على ذلك، يمكنك تطبيق نموذج غير مُرقب أو نموذج مُرقب أو اتباع النهج المختلط.

• غير مُرقب (تجميع K-Means، DBSCAN، GMM): هذا النموذج لا يعتمد على علامات مُحددة مسبقًا وبيانات تدريبية، بل يحسب القطاعات المثالية من الصفر. يمكنك تطبيق الخوارزميات غير المُرقبة:

  • عندما لا تعرف قطاعات محددة في الاعتبار، خاصة عندما تطبق التجزئة بواسطة الذكاء الاصطناعي لأول مرة ولا تملك مجموعات بيانات مُدربة مسبقًا

  • عندما يكون لديك عمل تجاري ديناميكي مع قاعدة زبون تتغير بسرعة، وتريد تحديد قطاعات جديدة

• تعلم الآلة المُرقب (نموذج الانحدار، شجرة القرار، الغابة العشوائية): يمكن تطبيق هذا النهج إذا كان لديك مجموعة بيانات مُدربة مُرقبة، على سبيل المثال من التجزئة السابقة أو المعرفة بالمجال. يمكن بعد ذلك تطبيق نموذج التعلم المُرقب على عملاء جدد، أو على عملاء الذين لا يوجد لديهم قطاع واضح

النهج المختلط يجمع بين استخدام التعلم غير المُرقب لتحديد القطاعات ثم تطبيق هذه القطاعات كعلامات لتدريب نموذج مُرقب. يمكن بعد ذلك استخدام النموذج المُدرب لتصنيف عملاء جدد، أو لإنشاء قطاع للعملاء الذين لا تملك لديهم بيانات كاملة.

يرجى الحذر عند تطبيق النهج المختلط بدون عينة عشوائية. إذا اخترت فقط العملاء الذين لديك لديهم بيانات كاملة، فمن المحتمل أن تختار عملاءك الأكثر ولاءً، والذين قد لا يكونون تمثيلًا عادلًا للمجموعة بأكملها. هذا سوف يؤدي إلى اختيار متحيز، وستتم تمرير هذه التحيزات إلى الذكاء الاصطناعي.

التحديات والأخطاء الشائعة

الذكاء الاصطناعي ليس بدون تحديات. من تجاربي، هذه بعض العوائق التي ستواجهها بشكل أكبر أثناء تعلمك لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

• التجزئة الواضحة: العديد من الشركات ليست واضحة حول سبب التجزئة. بدون هذا الغرض، من الصعب على عملية تُدار بواسطة الذكاء الاصطناعي أن تكون فعالة. في تلك الحالات، يمكن أن يعمل النهج التقليدي بواسطة البشر بشكل أفضل، خاصة إذا كان لديك في الغالب بيانات نوعية. نفس الشيء يطبق إذا كان لديك عدد صغير من العملاء.

• جودة البيانات: جودة النتائج التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي ستكون جيدة فقط كما جودة البيانات التي تقدمها للنظام. لذلك، إذا كانت بياناتك غير دقيقة، لن تكون التجزئة دقيقة أيضًا.

• الاعتبارات الأخلاقية: تأكد من أنك لا تتضمن بيانات حساسة ومعايير في النموذج. هذا خطأ ارتكبته العديد من الشركات، وقد كلفها ذلك المال والسمعة. على سبيل المثال، في الولايات المتحدة، كانت شركات الرهن العقاري تحت النار للاشتباه في التمييز العرقي بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

• استعداد نظام إدارة علاقات العملاء: لأن التعلم الآلي هو تكنولوجيا حديثة، فإن العديد من أنظمة إدارة علاقات العملاء ليست مجهزة لمعالجته. لذلك، يتطلب التكامل الصحيح للقطاعات في العمليات التجارية (الحملات التسويقية، نقاط التouch، استراتيجية المبيعات) عملًا إضافيًا. غالبًا ما يقفز الملاك إلى العمل دون النظر في جميع العمليات المشاركة، وهذا يؤدي إلى مشاكل عند محاولة استغلال الذكاء الاصطناعي.

• تدريب الموظفين: يحتاج الموظفون إلى المزيد من التدريب حتى يتمكنوا من فهم نهج التجزئة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. كما أنه من المحتمل أن تجد بعض المقاومة لأن نتائج الذكاء الاصطناعي قد تتعارض مع直ورتهم. لتجاوز حاجز الثقة، أظهر بعض التطبيقات الإيجابية، واستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.

• جودة القطاع: مشابهة للتجزئة التقليدية، يجب أن ت满ي القطاعات التي تحصل عليها من نموذج التعلم الآلي معايير رئيسية ويتم التحقق منها:

  • يمكن تنفيذها

  • مستقر

  • حجم كاف

  • مُميز

• معرفة المجال وتفسير النتائج: من المهم جدًا دمج معرفة أعمالك وإدارتها بشكل جيد في كل خطوة من الطريق، من تحضير البيانات إلى التحقق من دقة نتائج النموذج. كما يجب أن تضع في الاعتبار أن حتى نموذج التعلم الآلي المثالي لن يعطيك دقة 100%. هنا يأتي دور خبرتك في المجال، والسبب في أن العمل معًا بين الذكاء الاصطناعي والبشر أمر مهم. كما أنني رأيت خطأً شائعًا هو أنصان القرار يفوضون كل شيء إلى الذكاء الاصطناعي، وينفذون اقتراحاته بدون سؤال إضافي. هذا من المحتمل أن يؤدي إلى نتائج غير مواتية. كما يجب أن نتذكر أننا في النهاية بشر، وأن تحيزاتنا لا تزال موجودة عند تفسير البيانات. أن تكون على دراية بذلك يمكن أن يساعدنا على أن نكون أقل عرضة للخطأ.

• تحديث النموذج: إذا كان لديك قاعدة زبون ديناميكية أو لديك معدل دوران زبون عالٍ، فإن سلوك العملاء وتفضيلاتهم غالبًا ما تتغير. لذلك، تأكد من تحديث النموذج بانتظام ولا تعتمد على قطاعات قديمة.

دليل خطوة بخطوة للتجزئة الزبون بواسطة الذكاء الاصطناعي

الآن بعد أن أصبحت على دراية بالتحديات، إليك دليل خطوة بخطوة لمساعدتك على تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتكاملها بنجاح في عمليات التجزئة الزبون.

1. حدد هدف التجزئة. هذا يشمل فهم المعايير المختلفة التي ستقسم العملاء وفقًا لها. هنا مرة أخرى، تحتاج إلى رؤية الخبراء في المجال، جنبًا إلى جنب مع الأفكار التي يولدها الذكاء الاصطناعي. معًا، ستكتشف قطاعات زبون جديدة وستتمكن من تخصيص حملات التسويق لتحقيق نتائج أفضل.

2. ضمان توافر البيانات: تأكد من أن الذكاء الاصطناعي لديه وصول إلى بيانات زبون شاملة، أو إذا كانت بياناتك غير كاملة، ابحث عن طريقة للتعامل معها. واحدة من الطرق التي يمكنك القيام بها هي استخدام نهج النمذجة المختلطة. لقد قيل ذلك من قبل، ولكن لا يمكن التأكيد عليه بما فيه الكفاية: النتائج ستكون جيدة فقط كما جودة البيانات التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي.

3. معالجة قيود البيانات: إذا كان لديك بيانات محدودة، اختر عينة عشوائية من قاعدة بيانات العملاء وجمع بيانات إضافية منهم. ثم، طبق النهج المختلط لتحقيق نتائج أفضل.

4. اختر نهج النمذجة وطبقه على البيانات التي تم الحصول عليها

5. اختر عدد القطاعات الأمثل: هناك تقنيات مختلفة لحساب عدد القطاعات الأمثل. أكثرها شعبية هي قاعدة الكوع وتحليل الفجوة.

6. افهم معايير التمييز بين القطاعات وتفسير النتائج: ما هي المتغيرات الرئيسية التي سيتم تحديد العملاء من خلالها؟ ما هي تصوراتهم، وكيف يمكن تسويقهم؟ من أجل جعل عملية التجزئة تعمل، بعد التحقق من دقة النموذج، تحتاج إلى استعراض القطاعات المختلفة وتحديد ما إذا كانت المتغيرات التي تدفع هذه القطاعات تنطبق بشكل جيد على نموذج أعمالك.

أخيرًا، ولكن ليس أقل أهمية، كمساعد لتحقيق التجزئة بشكل جيد، أستخدم الإحداثيات الموازية، حيث أحدد أربع قطاعات: متسوقي القيمة العالية، متسوقي الميزانية، عشاق التكنولوجيا، ومتسوقي العرض. أقيس فئات مثل الإنفاق الشهري وتواتر الشراء لكل واحدة من هذه القطاعات، حيث يساعدني ذلك على فهم العملاء بشكل أفضل.

أفكار ختامية

كما ناقشنا، يمكن للتجزئة الزبون القائمة على الذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات في مجال بى بى على الحصول على رؤية أوضح لمن هم العملاء وما هي العوامل التي تدفع قراراتهم. بمجرد حصولك على هذه المعلومات، يمكنك استخدامها لإنشاء حملات مخصصة وتجارب تزيد من قيمة العملاء.

من خلال اتباع خارطة الطريق المحددة في هذا الدليل، يمكنك استغلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعزيز عمليات التجزئة في أعمالك واتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات التي تعزز نمو أعمالك وزيادة مؤشرات رضا العملاء، مما يؤدي إلى اتصال أفضل مع العملاء وولاء أكثر صلابة لعلامتك التجارية.

هذا يزداد أهمية في عالم بى بى، وخاصة对于 المنتجات التكنولوجية المتقدمة، حيث تتغير احتياجات العملاء بسرعة وتتطور التوقعات التكنولوجية بسرعة. التجزئة الزبون بشكل كافٍ يمكن أن يجعل الفرق بين تقديم منتج من الدرجة الأولى وشيء يفشل في تحقيق التوافق السوقي المناسب.