قد يبدو الأمر وكأن أحدث حلول الذكاء الاصطناعي مطبقة بالفعل في كل مكان، ولكن هذا ليس هو الحال – حتى الآن. على الرغم من المناقشات الإعلامية والصناعية في عام 2023 حول التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي والتطورات في تكنولوجيا التحليلات، إلا أننا لا نزال على أعتاب اعتماد واسع النطاق في الأعمال التجارية. على سبيل المثال، في نهاية عام 2023، أظهر استطلاع رأي ذلك وافقت أكثر من 80٪ من الشركات أن القدرة على الحفاظ على القدرة التنافسية ستعتمد على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليلات العملاء لتحسين تجربة العملاء (CX)، ولكن أقل من الربع كانوا يفعلون ذلك. لقد أظهرت لنا تجربتنا مع الشركات المصنعة للسلع المعبأة للمستهلكين (CPG) أن هناك تباينًا واسعًا في نضج تحليلات العملاء عبر الصناعات وداخلها.
يقوم عدد قليل من المؤسسات بالفعل بإنشاء رؤى متقدمة باستخدام أحدث حلول الذكاء الاصطناعي، والاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية للتحليلات التنبؤية، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو محركات التوصيات. ومع ذلك، فإن الكثيرين لا يفعلون ذلك لأنهم يعانون من المكونات الأساسية الأخرى لبرنامج تحليلات العملاء الناجح. على سبيل المثال، قد يفتقرون إلى استراتيجية بيانات محددة جيدًا، أو لديهم بيانات منعزلة تمنع وجهة نظر تتمحور حول العملاء، أو يحتاجون إلى موهبة ماهرة لاستخدام أدوات التحليلات الرقمية. إذا تمكنت المؤسسات من سد هذه الفجوات الأساسية، فقد يكون هذا هو العام الذي تكتسب فيه حلول الذكاء الاصطناعي زخماً كافياً لتحويل الطريقة التي تقوم بها الشركات بتحليلات العملاء.
تقديم تجربة تجربة أفضل
تتيح الرؤى الأكثر وضوحًا للشركات تقديم تجارب أفضل في العديد من النقاط في رحلة العميل. يمكن أن يؤدي الاستفادة من تحليلات العملاء بشكل فعال إلى تعزيز مشاعر التقدير لدى العملاء وضمان استهداف العروض والاتصالات بشكل أفضل وفي الوقت المناسب. من خلال تحليل استجابات العملاء لتوصيات المنتجات المحسنة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات التنبؤ بالطلب بشكل أكثر دقة، وتقليل احتمالية نفاد المخزون، والحصول على معلومات قيمة حول الخدمات وتجارب المنتجات. إن الاستفادة من هذه البيانات للتحسين المستمر تسمح للشركات بتحسين عروضها وتعزيز رضا العملاء.
تستخدم بعض العلامات التجارية للسلع الاستهلاكية المعبأة بالفعل التحليلات والذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء. تقوم إحدى شركات السلع الاستهلاكية المعبأة العالمية بجمع بيانات العملاء وتحليلها لفهم احتياجات العملاء وكيف يفكر العملاء في مقارنة منتجاتهم بعروض المنافسين، والمشاعر حول مكونات محددة، وكيف يتحدث العملاء عن منتجات الشركة عبر الإنترنت، وأي من المؤثرين يجب على الشركة العمل معهم.
اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع
توفر تحليلات العملاء في الوقت الفعلي للشركات رؤى فورية يمكنهم استخدامها لتحسين تفاعلاتهم مع العملاء أو مشاركتها لمساعدة عملائهم على تحسين تجربة العملاء الخاصة بهم.
تستخدم بعض شركات B2C بالفعل تقنية الذكاء الاصطناعي في قنوات دعم العملاء الخاصة بها لتحليل جهات الاتصال لمعرفة مستويات ضغط العملاء وجودة الدعم المقدم. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إنشاء نصوص ذات صلة بالسياق تشبه النصوص البشرية للرد على المستهلكين في الوقت الفعلي – مما يؤدي إلى توسيع وتحسين خدمة العملاء والمشورة. لاحقًا، يمكن أن تساعد الرؤى الناتجة عن هذه التفاعلات في تعديل تجربة الدعم لتقليل الضغط وتقليل حاجة العملاء لطلب المساعدة.
تحسين الاستدامة
يمكن أن تساعد القدرات التحليلية الأفضل للعملاء أيضًا الشركات على معالجة أولويات الاستدامة الملحة بشكل متزايد. وفقًا للبيانات الحديثة، ترى 61% من المؤسسات أ – الافتقار إلى الممارسات المستدامة باعتباره “تهديدًا وجوديًا”، ويعتقد ما يقرب من النصف أن تغير المناخ سيكون العامل الرئيسي المعطل للعمليات التجارية على مدى السنوات العشر المقبلة. ونتيجة لذلك، يستثمر 52% من قادة الأعمال بشكل أكبر في مبادرات الاستدامة هذا العام.
يمكن أن يوفر تحليل تعليقات العملاء وتفضيلاتهم رؤى قيمة حول ميزات المنتج المرغوبة ووظائفه وسمات الاستدامة. يمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لتصميم وتطوير المنتجات التي تلبي احتياجات العملاء مع تقليل التأثيرات البيئية طوال دورة حياة المنتج، بدءًا من تحديد مصادر المواد وحتى التخلص منها في نهاية عمرها الافتراضي. على سبيل المثال، تستخدم إحدى العلامات التجارية الفاخرة العالمية التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب لتجنب الإفراط في الإنتاج الذي قد يؤدي إلى هدر ونفقات إضافية تتعلق بالتخلص من المنتجات غير المباعة.
يمكن أن تساعد تحليلات العملاء أيضًا الشركات على تتبع مقاييس الاستدامة الرئيسية ومؤشرات الأداء الرئيسية مثل البصمة الكربونية، واستخدام الطاقة، وتوليد النفايات، ومعدلات إعادة التدوير. ومن خلال مراقبة الأداء خلال العمل الإضافي ومقارنته بمعايير الصناعة، يمكن للشركات تحديد مجالات التحسين وتنفيذ استراتيجيات لتعزيز الاستدامة عبر عملياتها.
أكثر من مجرد أدوات الذكاء الاصطناعي: النجاح مع تحليلات العملاء
الذكاء الاصطناعي هو المحرك الذي يدعم حالات استخدام تحليلات العملاء هذه، ولكن العناصر الأخرى توفر الوقود. بدون هذه المكونات المهمة لبرنامج قوي لتحليلات العملاء، لا يمكن لاستثمارات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال زيادة عائد الاستثمار إلى الحد الأقصى.
التمركز حول العملاء: تحتاج المنظمة إلى عقلية وثقافة تركز على العملاء حقًا وتعطي الأولوية للتفكير في بيانات العملاء بطرق تسمح بالابتكار.
بناء: تحتاج المؤسسات التي لا تزال لديها بيانات في صوامعها إلى تفكيكها أخيرًا وإضفاء الطابع الديمقراطي عليها حتى تتمكن الفرق من استخلاص الرؤى عبر سلسلة القيمة الكاملة للعملاء. يعكس هذا النوع من إعادة الهيكلة ويعزز الإستراتيجية والثقافة التي تركز على العملاء.
الموهبة والخبرة: تحتاج فرق التحليلات لديك إلى مهارات بيانات قوية وعقلية تركز على العملاء. سواء كانوا متخصصين داخليين يعملون في مركز للتميز أو دعمًا خارجيًا من شريك ذي خبرة، فإن المزيج من الدقة التحليلية والتركيز على العملاء أمر بالغ الأهمية.
حلول جمع البيانات وتحليلها: يعد جمع البيانات ودمجها وتحليلها من نقاط الاتصال الحالية والناشئة أحد أكبر التحديات التي تواجه العديد من المؤسسات.
تكنولوجيا: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة أن تساعد المؤسسات في الوصول إلى العديد من النتائج التي تمت مناقشتها أعلاه. ومع ذلك، فإن عائد الاستثمار في حلول التحليلات سيعتمد إلى حد كبير على جودة العناصر الأخرى في برنامج التحليلات.
الأمثلة التي شاركناها أعلاه، للشركات التي تستخدم بيانات العملاء والذكاء الاصطناعي لتحسينات وابتكارات تجربة العملاء، ممكنة لأن هذه الشركات لديها أيضًا عناصر برنامج تحليلات العملاء. مع تحرك المزيد من الشركات لتبني الذكاء الاصطناعي والتقنيات ذات الصلة هذا العام، ستكون العناصر الأساسية المذكورة أعلاه هي المفاتيح لتحقيق أقصى استفادة من استثمارات الجيل التالي. إن الحصول على الأساسيات الصحيحة سيساعد الشركات على تحقيق المزيد وبشكل أسرع من خلال استثماراتها التكنولوجية الجديدة لتجربة العملاء واتخاذ القرارات التجارية.
