5 طرق تعمل تحليلات البيانات والنصوص على تحسين الاحتفاظ بالعملاء

تؤثر استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء التي تغذيها البيانات في النهاية على كيفية تعامل فريقك مع العملاء - فقد ثبت أنها تؤدي إلى زيادة الأرباح. في الواقع ، "ترى الفرق التنفيذية التي تستخدم بشكل مكثف تحليلات بيانات العملاء في جميع قرارات الأعمال تحسنًا في الأرباح بنسبة 126٪ مقارنة بالشركات التي لا تفعل ذلك" (McKinsey ، 2014).

هذه ليست أخبار. من بين 334 من المديرين التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع من قبل Bain ، قال أكثر من الثلثين أن شركاتهم تستثمر في البيانات والتحليلات. والتوقعات عالية. 40٪ يتوقعون عوائد "إيجابية بشكل ملحوظ" ، بينما يتوقع 8٪ نتائج "تحويلية" (Bain & Co ، 2017).

في حين أن النية موجودة ، وفقًا لشركة Forrester ، "يستخدم 15٪ فقط من كبار القادة بالفعل بيانات العملاء بشكل متسق لإبلاغ قرارات العمل" ("دليل المسوقين B2B لقياس مستوى نضج العملاء" ، Forrester ، 2017). إذن ، تدرك الشركات الحاجة إلى البيانات ولكنها تتوقع حدوث نوع من السحر من أجل التنفيذ؟

"لا يتطلب التأثير على ولاء العملاء [...] سحرًا ، بل يتطلب بيانات - عادةً ما تكون بيانات لديك بالفعل ولكنك لا تستخدمها لتحقيق أقصى استفادة. بغض النظر عن الصناعة ، تولد معظم المؤسسات اليوم جبالًا من البيانات. يقول مايك فلاناغان ، نائب الرئيس والمدير العام لشركة سيسكو: "في الواقع ، يخبرني العديد من العملاء أن لديهم قدرًا هائلاً من البيانات لدرجة أن مشكلتهم الأكبر هي كيفية إدارة جميع البيانات التي لديهم".

5 طرق لتحليلات البيانات والنصوص لتحسين الاحتفاظ بالعملاء

1. تطوير خارطة طريق البيانات والتزم بها

قال ما يصل إلى 30٪ من المديرين التنفيذيين في دراسة Bain & Co المذكورة أعلاه إنهم يفتقرون إلى استراتيجية واضحة لتضمين البيانات والتحليلات في شركاتهم. تُظهر نتائج ماكنزي أن اتباع نهج تكاملي ، أي رؤية التحليلات كمحرك استراتيجي للنمو بدلاً من استخدامها في صومعة أو كجزء من تكنولوجيا المعلومات فقط ، يؤدي في النهاية إلى تحقيق النتيجة المرجوة (McKinsey ، 2014).

تقوم الشركات الناجحة بأمرين مختلفين: أولاً ، تستفيد من البيانات التي تمتلكها. ثانيًا ، يقومون بتنفيذ التغييرات التنظيمية بمجرد فهمهم لما تخبرهم به البيانات. لذلك ، لديك البيانات - تأكد من استخدامها فعليًا وفرض أي تغييرات مطلوبة في العمل لتحقيق ذلك بسرعة.

النهج الجيد هو تطوير خارطة طريق البيانات والالتزام بها. يمكن أن تكون الخطوات التي تتخذها داخل المنظمة هي:

1. تأكد من أن مؤشرات الأداء الرئيسية للشركة مؤتمتة وقابلة للتطوير والتكرار.
2. اجمع أصحاب المصلحة الرئيسيين وحدد أهم 3 مشاكل تجارية تريد حلها.
3. صنف المشكلات في البيانات مقابل مشكلات الأنظمة (ستجد غالبًا أن المشكلة ليست متعلقة "بالبيانات" على الإطلاق ، ولكن بكيفية استخدام الأشخاص لها أو كيفية إدارتها).
4. مطلوب تحديد أولويات المهام جنبًا إلى جنب مع تقييم الجدوى الفنية لخطتك.
5. للبقاء على المسار الصحيح ، أعد تقييم التقدم كل 3 أشهر.
6. العامل البشري - ضمان التغيير السلوكي

عامل رئيسي آخر هو تعيين كبار المديرين التنفيذيين الذين يتبعون نهجًا عمليًا لتحليلات العملاء. لا يحتاجون فقط إلى فهم أهمية التحليلات ولكن لديهم أيضًا المهارات اللازمة لتحليلها بأنفسهم ، لذا استخدم هذا كمعيار عند التوظيف.

على الرغم من أن 70٪ من الشركات لديها إستراتيجيات بيانات مطبقة ، إلا أن العديد منها سيفشل في تقديم ما هو مطلوب بسبب عامل واحد فقط: الأشخاص. قد يكون لديك أكثر الأدوات تقدمًا وعلماء بيانات ممتازين ؛ ومع ذلك ، تفشل جميع الجهود دون التغييرات السلوكية الصحيحة اللازمة داخليًا لاتخاذ الإجراءات في النهاية (Bain & Co 2017).

قد لا يلتزم الموظفون باستخدام تحليلات البيانات ، وقد لا تتواصل الفرق الداخلية مع بعضها البعض ، أو أن حلول البيانات المعتمدة ليست سهلة الاستخدام. هناك حاجة إلى التغيير السلوكي ، والرصد المستمر للنتائج ، جنبًا إلى جنب مع "نهج الفريق الواحد" لضمان استمرار التحليلات المتقدمة داخل المنظمة وازدهارها (Bain & Co ، 2017). لا توجد مفاجآت هنا ، تغيير السلوك هو الجزء الأصعب في أي خطة لتحسين الأداء ولماذا تفشل جهود التغيير بنسبة تصل إلى 38٪ (Bain & Co ، 2016).

2. التركيز فقط على العملاء المتوقعين عالية الجودة

من غير المرجح أن يتخبط العملاء إذا كانوا مشابهين لعملائك المستهدفين الأساسيين. إذا كان لديك حق الوصول إلى البيانات المتعلقة بكل من عملائك وقائمة العملاء المحتملين ، فهذه فرصة رائعة للتركيز فقط على أولئك الذين هم أقل عرضة للتخبط.

كيف؟ من خلال تطبيق الخوارزميات التي تقارن ميزات وخصائص عملائك بتلك الخاصة بعملائك المحتملين. أولئك الذين لديهم خصائص مماثلة (حجم FTE ، والإنفاق السنوي ، والمسمى الوظيفي ، ونوع الصناعة) لعملائك الحاليين هم على الأرجح أولئك الذين يرغبون في الحصول على منتجك على الأرجح ، ليجدوه ذا قيمة ، وبالتالي يظلون قائمين. تجزئة الخاص بك الآن يصبح حاسما. يوفر لك كل قسم من شرائح العملاء ميزات مميزة تساعد في التعرف على عملائك التاليين بسهولة.

على سبيل المثال ، توفر أدوات مثل HubSpot هذا النوع من المعلومات بطريقة متكاملة ، حيث يمكنك رؤية الخصائص والأنماط بسهولة.

3. استخدم أساليب التعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية

تقوم الشركات بتحليل البيانات باستخدام أنواع مختلفة من التحليلات ، بما في ذلك التحليلات التنبؤية ، والتي تُستخدم للنظر في العلاقات بين المقاييس المختلفة.

لإنشاء استراتيجيات قوية للاحتفاظ بالعملاء ، يمكننا استخدام التحليلات التنبؤية لعمل تنبؤات حول المستقبل ، من خلال النظر في البيانات التاريخية ، لمعرفة ما قد يعجب العملاء أو لا يعجبهم.

في كثير من الأحيان ، قد يطغى عليك عدد المتغيرات التي يتعين عليك إدارتها وتحليلها كلها مرة واحدة. على الرغم من أنه قد يكون لديك محلل بيانات ذو مهارات عالية في متناول اليد ، إلا أن غربلة الحجم الهائل للبيانات يدويًا وبسرعة لا تزال تستغرق وقتًا طويلاً وتحتاج إلى عمالة كثيفة للعثور على النموذج التنبئي الأمثل.

لإنشاء أفضل النماذج التنبؤية للاحتفاظ بالبيانات ، اعتمد على قوة التعلم الآلي للكشف بسرعة وبدقة عن الأسباب الكامنة وراء تغير العملاء أو سبب ولائهم لعلامتك التجارية.

يستخدم التعلم الآلي الرياضيات والإحصاءات والاحتمالات للعثور على روابط بين المتغيرات التي تساعد في تحسين النتائج المهمة مثل الاحتفاظ. ثم يتم تطبيق هذه النماذج على بيانات العملاء الجدد لعمل تنبؤات.

خوارزميات التعلم الآلي تكرارية وتتعلم على أساس مستمر. كلما زاد عدد البيانات التي يستوعبونها ، كان ذلك أفضل. مقارنة بالأداء البشري ، يمكنهم تقديم رؤى بسرعة بفضل قدرة المعالجة الحالية.

على سبيل المثال ، يمكنك استخدام التحليلات لتحديد أي المنتجات المباعة أو المكملة ستكون الأكثر صلة بناءً على تاريخ الشراء أو تاريخ التصفح السابق لعميلك.

في كثير من الأحيان ، لا يوجد لدى الشركات موظفين يتمتعون بمهارات تحليل عالية المستوى (علم البيانات). يمكن لموفري الطرف الثالث توفير حل يقوم بأتمتة تكامل البيانات وتحليلها.

4. احصل على رؤى قائمة على البيانات باستخدام تحليلات النص

للحصول على رؤى عميقة تعتمد على البيانات ، لا تنسَ تحليل ردود النص الحر على أسئلة الاستبيان المفتوحة. إذا لم تفعل ، فقد تفوتك!

يمكنك القيام بذلك باستخدام حلول تحليلات النص. باستخدام أداة تحليلات النص التي تستخدم تحليل المشاعر ، من السهل تحديد نقاط الألم لدى العميل.

وإذا جمعت الكثير من البيانات ، فتأكد من استخدامها بالفعل. وجدت إحدى الدراسات أن 15٪ فقط من كبار القادة يستخدمون بالفعل بيانات العملاء بشكل ثابت لإبلاغ قرارات العمل (Harvard Business Review).

في Thematic ، قمنا بتطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي تعمل تلقائيًا على تحليل تعليقات النص الحر في الاستطلاعات باستخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ، وفي جوهرها ، قمنا بتبسيط الطريقة التي تحصل بها الشركات على رؤى من بيانات العملاء الخاصة بهم.

5. جزء للتركيز على الاحتفاظ بالعملاء المناسبين

يعني استخدام تحليلات البيانات لتقسيم الأشخاص إلى مجموعات مختلفة أنه يمكنك تحديد كيفية تفاعل كل شريحة مع علامتك التجارية ومنتجك. يتيح لك ذلك بعد ذلك إلقاء نظرة على كل مجموعة فرعية ورسم الأفكار ، متبوعة بتبني استراتيجيات اتصال وخدمة مختلفة لزيادة الاحتفاظ بالعملاء المطلوبين.

قم بتحليل البيانات مثل التركيبة السكانية لعملائك ، ونمط الحياة ، والمنتجات المشتراة حسب كل فئة ونوع العميل ، وتكرار الشراء وقيمة الشراء. بهذه الطريقة ، ستكتشف نوع العملاء الذين يحققون أكبر قدر من الأرباح. يكلف بعضها الكثير لتحقيق إيرادات ، لذلك ستعرف ما إذا كنت تريد تركيز جهودك عليه.

يمكن أن يؤدي فهم الفرق بين هذه الأنواع من العملاء في بعض الحالات إلى إنشاء نشاط تجاري أو كسره ، خاصةً إذا كنت قد بدأت للتو. معرفة قيمة العميل أمر بالغ الأهمية لتكون قادرًا على اتخاذ قرارات حاسمة. يمكنك التقسيم حسب القيمة التاريخية أو القيمة الدائمة أو القيمة على مدار العام التالي أو متوسط ​​قيمة العميل حسب المقطع. باستخدام التقسيم الصحيح ، ستقوم بعد ذلك بإنشاء عروض توصية منتج عالية الاستهداف. قسّم عملائك لتقديم خصومات مناسبة لقنوات مختلفة (في المتجر ، عبر الإنترنت ، عبر الهاتف المحمول). اخلطها قليلاً ، لا يتعين على كل عميل تلقي نفس العرض.

هناك طريقة أخرى مفيدة لاستخدام التجزئة وهي مراقبة الحساسية الزمنية والموسمية لشفراتك الترويجية. من خلال مراقبة بيانات المبيعات ، يمكنك معرفة ما إذا كان يتم استرداد هذه الرموز في كثير من الأحيان في الصباح أو بعد الظهر أو ربما مباشرة بعد اتصال المبيعات. كلما زادت معرفتك بما تستجيب له مجموعة ديموغرافية ، زادت قدرتك على التركيز على اتخاذ الإجراءات الصحيحة.

أهم 3 نصائح للتحليل

اجمع نقاط بيانات متعددة لتكون قادرًا على تقديم التوصيات ذات الصلة.

كن عمليًا وتجنب وضع افتراضات من قطعة واحدة فقط من البيانات. لأن شخصًا يعيش في كاليفورنيا يشتري أحذية شتوية لا يعني أنه يريد أن يتعرض للقصف بمنتجات مماثلة. ربما اشتروها لأختهم التي تعيش في شيكاغو!

استفد من الدليل الاجتماعي حيثما تستطيع.

إذا كان عملاؤك لا يستجيبون لمنتجات معينة ، فربما كل ما يحتاجون إليه هو تذكير بسيط بأن آخرين مثلهم يستخدمونها ويسعدون بها. استفد من الشهادات الإيجابية من الاستطلاعات وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي إلى اتصالاتك التسويقية وموقعك الإلكتروني.

تذكر: القدرة على ترجمة البيانات الثاقبة بسرعة إلى عمل ملموس هي المهمة.

إنها حقيقة: البيانات الأفضل تعني نتائج أفضل. إذا لم يكن لديك بيانات جيدة الآن ، يمكنك اختبار طريقك للحصول على بيانات أفضل. بمجرد تحسين عملية جمع البيانات الداخلية ، يمكنك غالبًا الوصول إلى بيانات أفضل. في حالات أخرى ، قد تضطر إلى شراء بيانات أفضل. البيانات الجيدة ليست ثابتة ، إنها عملية مستمرة للمراقبة والتمثيل والتعلم.

أخيرًا ، التحدي المتمثل في حجم البيانات الهائل الذي تمتلكه الشركات الكبيرة ، هو أيضًا الفرصة. إن الجمع بين البيانات التاريخية المهيكلة وغير المهيكلة عبر الصوامع التنظيمية ، ودمجها مع البيانات الأساسية حول التفاعل المستمر مع العملاء يوفر فرصة مقنعة للتأثير على تجربة العميل في الوقت الفعلي.

تم نشر هذه المقالة هنا أولا.