In this Article
تستخدم الحملات التنبؤية البيانات التاريخية لاستشراف سلوك العملاء، ومن ثم تعديل الاستراتيجية والخطوات التالية استباقياً. ويساعد الذكاء الاصطناعي كثيراً في ذلك، إذ يتيح معالجة كم هائل من البيانات في وقت قصير وإجراء تنبؤات أدق. في هذا المقال، نتعمق في الموضوع ونناقش جميع جوانب التحسين بالذكاء الاصطناعي: كيف يفيد تسويقك تحديداً، وما حالات الاستخدام التي تحتاج إليه، والأدوات المناسبة، والتحديات المحتملة.
كيف يرتقي الذكاء الاصطناعي بالحملات التنبؤية إلى مستوى جديد
لم تظهر الحملات التنبؤية مع الذكاء الاصطناعي، بل كانت موجودة قبله بزمن طويل وتعتمد على تحليل البيانات التاريخية لاستشراف الاحتمالات. لكنها كانت تعتمد على التقسيم الأساسي والمنطق القائم على القواعد والتعرّف اليدوي إلى الأنماط السلوكية وإجراء التنبؤات. ولم تكن مخصصة، وكان عليك قضاء وقت طويل في تنظيم البيانات قبل إدخالها إلى التطبيقات والمنصات لتحليلها. ولأن التطبيقات كانت تستخدم البيانات التاريخية فقط من دون مراعاة التغيرات الراهنة، لم تتمكن من تعديل تنبؤاتها ديناميكياً بما يلائم الحاضر. وكانت الأنماط المعقدة، وكذلك الدقة، عرضة للضياع، وخصوصاً عند التوسع.
غيّر ظهور الذكاء الاصطناعي الأمور. فنماذج التعلّم الآلي لا تحلل معلومات أكثر بكثير وبسرعة أكبر فحسب، بل يمكنها التعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة، ما يخلصك من ضرورة تنظيم البيانات مسبقاً. وهي لا تراعي البيانات التاريخية فقط، بل الوضع الحالي أيضاً للتنبؤ بالتغيرات ديناميكياً، وتعديل توقعاتها واستراتيجية التسويق أثناء ذلك. وبمرور الوقت، تصبح هذه النماذج أدق لأنها تتدرّب وتتعلم. ويمكنها اكتشاف الأنماط الخفية وتحليلها، وهو ما لا تستطيع تطبيقات ما قبل الذكاء الاصطناعي فعله، والتنبؤ بأمور عديدة:
- احتمال الشراء
- مخاطر فقدان العميل
- أفضل محتوى أو قناة أو عرض تالٍ
- الوقت الأمثل للإرسال
- حساسية السعر
باختصار، يساعد الذكاء الاصطناعي في الأمور الآتية:
- تقسيم دقيق
في السابق، كنت تنشئ شرائح عامة مثل: اشترى خلال آخر 30 يوماً. أما الذكاء الاصطناعي فيحدّث التقسيم تلقائياً بناءً على السلوك الحالي.
- تخصيص عالي المستوى
يساعد الذكاء الاصطناعي في تقديم توصيات مصممة لكل عميل، بما يشمل توصيات المنتجات ونبرة التواصل وأفضل القنوات والتوقيت. وتوصيات Netflix أو YouTube أمثلة على ذلك. تتعلم خوارزمياتها ما تشاهده وما يعجبك، وتحسب الوقت الذي تقضيه في أنواع المحتوى المختلفة، ثم تصمم التوصيات وفقاً لذلك.
- اكتساب عملاء جدد
يتبع اكتساب عميل جديد النهج نفسه: حدّد أفضل 5% من عملائك من حيث LTV (القيمة الدائمة)، واعمل على استهداف أشخاص مماثلين في حملاتك. لكن الأمر كان سابقاً في مستوى «لديهم العمر نفسه»، وغالباً ما كان هذا الاستهداف غير دقيق. أما الآن، فتبحث خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن أشخاص يملكون الأنماط السلوكية نفسها عبر متغيرات عديدة. ويرتفع احتمال شرائهم منك، وتنخفض CAC (تكلفة اكتساب العميل).
- تحليل مسار التحويل
نادراً ما يشتري الناس بعد تفاعل واحد. يرون إعلانك، ويزورون موقع الويب الخاص بك، ثم يرون إعلانك مجدداً، ثم يتلقون بريدك الإلكتروني، وعندها قد يصبح الشراء ممكناً. لكن أي من تلك القنوات يقود إلى الشراء وأيها كان عديم الجدوى؟ سابقاً، كانت جميع نقاط التماس تنال التقدير نفسه. أما الآن، فيحسب الذكاء الاصطناعي ذلك باستخدام نمذجة السلاسل ونمذجة المزيج الإعلامي وغيرهما. وببساطة، يجرّب ويحاكي مواقف مختلفة، مثل إزالة إحدى القنوات. تخيل موقفاً: ترى أن 70% من المشترين لديك تفاعلوا مع YouTube قبل الشراء، لكن 5% منهم فقط أتموا التحويل مباشرة من المنصة. مع النموذج التقليدي، كنت ستتوقف عن استخدام YouTube. لكن محاكاة الذكاء الاصطناعي تتيح لك معرفة مدى الانخفاض الكبير أو الضئيل الذي قد يسببه ذلك في التحويلات واتخاذ القرار. يساعد الذكاء الاصطناعي على تحديد هذه الإشارات غير المباشرة ويمنع التمويل الناقص أو المفرط للقنوات.
- اتخاذ القرارات آلياً
يحدد الذكاء الاصطناعي أفضل إجراء تالٍ لكل فرد تلقائياً، موفراً عليك الوقت.
تحسّن هذه الرؤى الأشخاص الذين تستهدفهم، وكيفية فعل ذلك، والقنوات التي تستخدمها، وطريقة استثمار الأموال.
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي للحملات التنبؤية
توجد أدوات كثيرة، ويعتمد الاختيار بدرجة كبيرة على مجال عملك، مثل SaaS أو التجارة الإلكترونية، وعلى ميزانيتك. ومع ذلك، توجد عدة أدوات رائدة تحتل مكانة متقدمة. وللتسهيل، نقسمها إلى فئات.
منصات أتمتة التسويق
Salesforce Marketing Cloud مع Einstein
يحمل الذكاء الاصطناعي فيها اسم Einstein لسبب وجيه، فهو مدمج أصلاً داخل CRM. توفر الأداة عرضاً بزاوية 360 درجة للعميل، وJourney Builder مع تقسيمات تنبؤية، وتوصيات لتخصيص المحتوى والمنتجات، وتكاملاً عميقاً مع السحب الأخرى، مثل المبيعات والخدمة. ونتيجة لذلك، تحصل على فهم واضح لـ CTV للعملاء، واحتمال الشراء، ومخاطر فقدان العميل، وأفضل خطوة تالية. كما تنفذ التقسيم والتقييم في الوقت الفعلي.
Adobe Experience Platform مع Sensei
هذا خيار على مستوى المؤسسات لتخصيص المحتوى والتجربة. ينشئ ملفات تعريف للعملاء في الوقت الفعلي ويحسب احتمال الشراء. والأداة جيدة بوجه خاص للتسويق عبر القنوات المختلفة. ويمنحك التكامل مع Adobe Analytics وCampaign فهماً كاملاً لفعالية إجراءاتك.
بُنيت هذه المنصة للعلامات التجارية في التجارة الإلكترونية متوسطة السوق، وتوفر خيارات سهلة للتكامل مع Shopify/Magento. كما تقدم تنبؤات مهمة مثل LTV ومخاطر فقدان العميل أو تاريخ الطلب التالي المتوقع. وتظهر الشرائح التنبؤية في لوحات معلومات مرئية.
منصات بيانات العملاء (CDPs)
تجمع المنصة البيانات من نقاط تماس متعددة، من مواقع الويب إلى أنظمة CRM. وما إن ينفذ العميل أي إجراء، سواء نقرة أو تسجيل اشتراك، حتى تحدّث الأداة ملف العميل، وتربط معرّف المستخدم والبريد الإلكتروني وغيرهما في ملف موحد واحد، ثم ترسل تلك البيانات الحديثة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي لإجراء التنبؤات. ويسهل على الفرق التقنية ربط Segment بالأنظمة الأخرى، وبما أنها تتصل بمنصات الإعلان أو الذكاء الاصطناعي، فإنها تساعد في تحديد عميلك المثالي والعثور على الجمهور المستهدف.
هذا حل للمؤسسات الكبيرة التي تستخدم قنوات عديدة، وهو مرن ويعمل في وضع الوقت الفعلي. ينظف البيانات الواردة من نقاط التماس ويحسنها تلقائياً، ثم يحدّث ملفات العملاء. ويمكنك أيضاً إنشاء الشرائح وتقييم الجماهير في الوقت الفعلي. ومن أسباب جودة Tealium الأخرى أنها تتعقب المستخدمين عبر الأنظمة من جانب الخادم والويب وتطبيقات الجوال.
أدوات تحسين الوسائط
رغم أن المنصة مجانية، فهي قابلة للتوسع وتوفر مقاييس تنبؤية مهمة مثل احتمال الشراء ومخاطر فقدان العميل، إضافة إلى تكامل سلس مع Google Ads.
تجمع الأداة بين النهجين الحتمي والاحتمالي، وتوفر تحليل مساهمة القنوات ورؤى حول استخدام الميزانية.
الإعلان
تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي لتحسين إنفاق الميزانية والتنبؤ بأفضل المواضع والمواد الإبداعية. ومن ميزاتها بنية حملات موحدة وإشارات النية لإجراء التنبؤات. ويعمل GPM عبر البحث والعرض وDiscover وGmail وYouTube.
منصات التعلّم الآلي
هذه الأدوات ليست ضرورية، بل هي خيار إذا كنت تحتاج إلى نمذجة مخصصة تتجاوز إمكانات الذكاء الاصطناعي القياسية لدى المورّدين.
تتعامل الأداة مع كميات هائلة من البيانات ضمن نظام واحد، وتساعدك على بناء نماذج متطورة لتنبؤات فقدان العملاء وLTV وحساب أفضل عرض تالٍ. وهي تجمع أساساً بين الذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات ومعالجتها في مكان واحد، ما يجعل التطبيق مناسباً للعمل الجماعي.
هذا حل متكامل: يتيح بناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها وإطلاقها، حتى لو كنت مبتدئاً. يعمل التطبيق جيداً مع بيانات BigQuery، ويوفر ميزات كثيرة وخيار AutoML للفرق غير التقنية.
تحديات التحسين بالذكاء الاصطناعي
ثمة بعض العقبات التي قد تواجهها عند إضافة الذكاء الاصطناعي إلى سير عملك:
- جودة البيانات: لا يكون أي نموذج أفضل من البيانات التي تغذيه بها. هدفك هو بيانات دقيقة وموثوقة، وقد يصعب الحصول عليها. وإذا كانت البيانات متحيزة أو غير مكتملة أو قديمة وغير ذلك، فلن تفيدك.
- البيانات غير المنظمة: المعلومات المبعثرة عبر الأنظمة أقل فائدة بكثير.
- مخاوف الخصوصية: أثناء جمع البيانات واستخدامها وتدريب نموذجك، يجب أن تمتثل لـ قوانين تنظيم البيانات مثل GDPR وغيرها؛ وفي أوروبا، يقترب تطبيق EU AI Act أيضاً.
- غياب الشفافية: قد يصعب أحياناً شرح سبب اتخاذ نموذج ما لهذا القرار أو ذاك أو فهمه.
- مشكلات النشر: تحتاج إلى تدريب فرقك.
- تكاليف إضافية: لاستخدام الذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى مهندسي ML وبنية تحتية تقنية حديثة، وقد يتطلب ذلك استثمارات.
كلمات أخيرة
يرتقي الذكاء الاصطناعي بالحملات التنبؤية بالفعل إلى مستوى آخر، إذ يتيح لك بلوغ درجة من الدقة وقابلية التوسع كانت مستحيلة باستخدام الأدوات التقليدية أو التحليل اليدوي. لكن يظهر هنا تحدٍ آخر، هو البيانات. تحتاج إلى بيانات عالية الجودة لتدريب نموذجك ومنحه ما يعمل عليه. وفي الوقت نفسه، عليك الالتزام بالقوانين أثناء الحصول على البيانات واستخدامها وتخزينها. وهنا يمكن أن تساعدك DataImpulse. فمع بروكسياتنا السكنية المستمدة أخلاقياً والمتوافقة مع GDPR، والتي تبدأ من $0.7 لكل GB، يمكنك جمع البيانات بسلاسة وسرعة. تواصل مع فريق الدعم لدينا أو اضغط زر جرّب الآن للبدء.