كيفية استخدام تحليلات العملاء التنبؤية لتحويل المستخدمين

نشرت: 2022-09-27

تستخدم تحليلات العملاء التنبؤية التعلم الآلي لتحليل البيانات التاريخية وبناء خوارزمية. ثم يتم تطبيق هذه الخوارزمية على البيانات الحالية للتنبؤ بما سيحدث بعد ذلك.

في حين أن هذه التنبؤات لا يمكن أن تتنبأ بالمستقبل بدقة 100 في المائة ، فإنها يمكن أن تكشف عن الاتجاهات والأنماط التي تقدم لك أدلة مدعومة بالبيانات حول أفضل طريقة لتحقيق أهدافك ، بما في ذلك التحويلات.

يمكنك استخدام التحليلات التنبؤية لفهم سلوك العملاء وزيادة التحويلات. تابع القراءة لمعرفة كيفية القيام بذلك.

الماخذ الرئيسية

  • تحليلات العملاء التنبؤية ليست دقيقة بنسبة 100 في المائة ، ولكنها أداة سريعة وفعالة لسحق كميات هائلة من البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط المخفية في إجراءات العميل. تساعد رؤى العملاء هذه على ضمان أن عملية صنع قرارك مدفوعة بالبيانات وليس التخمين.
  • يمكنك اتخاذ قرارات العمل بشأن قنوات التسويق ونماذج التسعير وفرص البيع بناءً على ما تعلمه خوارزمية التحليلات التنبؤية عن عملائك وسلوكهم.
  • استخدم التحليلات التنبؤية لتوقع إشارات العميل الذي على وشك التدخل والتدخل بإرسال الرسالة الصحيحة في الوقت المناسب.
  • تكتسب التحليلات التنبؤية للعملاء زخمًا بين الشركات الكبيرة والصغيرة عبر الصناعات. ستحتاج إلى التكيف مع هذا المشهد المتغير للحفاظ على ميزة تنافسية.

ما مدى دقة تحليلات العملاء التنبؤية؟

تحليلات العملاء التنبؤية ليست مضمونة. تعتمد الخوارزميات التي تنتج تحليلات العملاء على كمية كبيرة من البيانات عالية الجودة لإخراج تنبؤات موثوقة.

من المرجح أن تتمتع الشركات التي لديها أكثر من 100000 مستخدم نشط شهريًا بالمزايا الكاملة لتحليلات العملاء التنبؤية لأن لديهم حجمًا كبيرًا بما يكفي من البيانات لضمان تنبؤات دقيقة. يجب على الشركات أيضًا تخطيط تفاعلات العملاء ليقوم المستخدمون بتشغيلها خلال رحلة العميل الخاصة بهم. يمكن أن تكون هذه المشغلات نقاط اتصال مثل النقرات أو الاشتراكات أو مشاهدات الفيديو أو الوصول إلى معالم معينة. هذه هي البيانات السلوكية التي ستحلها خوارزمية التحليلات التنبؤية.

ستعمل أداة التحليلات التنبؤية مثل Amplitude Audiences على قياس دقة النموذج وتعطيك درجة صحية بناءً على أشياء مثل جودة البيانات وكميتها. أي شيء يزيد عن 70٪ يعتبر نموذجًا صالحًا للاستخدام.

من المفيد التفكير في تحليلات العملاء التنبؤية من حيث الاتجاهات ولعب الاحتمالات بدلاً من الأرقام والنسب المئوية الدقيقة. على سبيل المثال ، لنفترض أن التحليلات التنبؤية تُظهر أن 45 بالمائة من عملائك الذين لم يشغّلوا أغنية في تطبيق بث الموسيقى الخاص بك بعد يومين سيتوقفون عن العمل. ومع ذلك ، فإن هذا الرقم يقفز إلى 65 في المائة بعد ثلاثة أيام من عدم النشاط.

بدلاً من القلق بشأن دقة النسب المئوية بين اليومين الثاني والثالث ، ركز على الاتجاه العام. تخبرك هذه البصيرة بوجود معلم هام حيث من الضروري إعادة إشراك العملاء للتأكد من أنك تلبي احتياجاتهم. على سبيل المثال ، يمكنك إرسال إشعار داخل التطبيق لدعوتهم للاستماع إلى أغنية جديدة صادرة عن فنانهم المفضل.

العلاقة بين التحليلات التنبؤية وسلوك العميل

تساعدك تحليلات العملاء التنبؤية على فهم سلوك المستخدم وكيف سيتفاعل العملاء مع محاولاتك لحثهم على اتخاذ إجراءات محددة. تساعدك أداة التحليلات التنبؤية على اختبار الاحتمالات المختلفة ، حتى تتمكن من اتخاذ قرار فعال من حيث التكلفة مع احتمالية أعلى للنجاح.

باستخدام خوارزمية التحليلات التنبؤية مثل توقعات Amplitude ، يمكنك ببساطة تحديد علامة تبويب التوقعات ، وإنشاء مجموعة أو مجموعة من المستخدمين ، واختيار الإجراء المستقبلي الذي تريده - أو لا تريد - أن تتخذه هذه المجموعة. بمجرد انتهاء تشغيل النموذج ، ستتمكن من معرفة العوامل الأكثر أهمية في توقع التحويل. تتضمن هذه العوامل السمات —السنة ، ونوع الجهاز ، وحجم الشركة — والسلوكيات —تشغيل أغنية ، ومشاركة قائمة التشغيل ، واستخدام الميزة المفضلة.

تساعدك معرفة الميزات والسلوكيات داخل المنتج التي تؤثر على التحويل على فهم ما يجب تعديله لتحسين معدلات التحويل.

حالات الاستخدام لتحليلات العملاء التنبؤية

يمكنك استخدام التحليلات التنبؤية للعملاء من أجل:

  • التسعير : تساعدك التحليلات التنبؤية على تحديد السعر المناسب لمنتجك. يمكنك تجربة بعض الأسعار المختلفة. إذا اكتشفت أن بعض الأشخاص يتخلون عن عربات التسوق الخاصة بهم بسعر أعلى ، فيمكنك اختيار إرسال بريد إلكتروني للمتابعة مع عرض خصم.
  • البيع التبادلي والبيع الإضافي: زيادة قيمة عمر العميل (CLV) من خلال البيع المتبادل والبيع الإضافي أسهل من خلال التحليلات التنبؤية للعملاء. استنادًا إلى البيانات التاريخية ، قد تنبهك الخوارزمية إلى أن اللاعبين الذين يشترون الأحجار الكريمة داخل اللعبة لرفع المستوى يرغبون أيضًا في شراء عناصر جديدة. يمكنك استغلال هذه الفرصة لإنشاء حزمة لعمليات تعزيز القوة داخل اللعبة عندما يشتري العملاء عددًا معينًا من الأحجار الكريمة.
  • الحملات التسويقية : من خلال تحليلات العملاء التنبؤية ، قد ترى أن الأشخاص الذين يصلون إلى صفحة مقصودة من TikTok هم أكثر عرضة لتنزيل تطبيقك من أولئك الذين ينقرون من Facebook. قد تأخذ هذه المعلومات وتقرر استثمار المزيد من ميزانية وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بك على TikTok. أو يمكنك تعديل الرسائل على إعلان Facebook لتقديم المزيد من الزوار المؤهلين والمهتمين.
  • التسعير العكسي : تساعدك تحليلات العملاء التنبؤية على توجيه الرسالة الصحيحة إلى العميل المناسب بناءً على احتمالية قيامه بإجراء ما. خذ الاشتراكات ، على سبيل المثال. يمكن أن تساعد الخوارزمية في تحديد ما إذا كان لدى المستخدمين احتمالية عالية أو متوسطة أو منخفضة للتسجيل في اشتراك شهري. يمكنك استخدام هذه المعلومات لوضع المستخدمين في ثلاث مجموعات وتخصيص متابعتك وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، قد يكون تذكير بريد إلكتروني بسيط أو إشعار داخل التطبيق كافيًا لمن يحتمل أن يقوم بالتسجيل. بالنسبة لأولئك الذين لديهم احتمالية منخفضة ، قد تفكر في منحهم الشهر الأول مجانًا وإهداء خصم بنسبة 10 بالمائة في الشهر الثاني.
مثال التسعير العكسي
التسعير العكسي لخدمة البث. يُمنح المستخدمون الذين لديهم احتمالية منخفضة للترقية بعد الإصدار التجريبي المجاني حافزًا أكبر من أولئك الذين لديهم احتمالية عالية للترقية.

الحد من اضطراب العملاء من خلال التحليلات التنبؤية

لا يهم مدى جودة محرك الاستحواذ الخاص بك ؛ إذا لم تتمكن من الاحتفاظ بالعملاء الحاليين ، فمن الصعب تنمية عملك.

تساعد تحليلات العملاء التنبؤية الشركات على تحديد العملاء المعرضين لمخاطر عالية من الاضطراب. لتحديد استنزاف العملاء قبل حدوثه ، انظر إلى سمات العملاء الذين تحركوا في الماضي باستخدام تحليل مجموعة معدل التغيير. يمكنك أيضًا إلقاء نظرة على دورة حياة العميل بحثًا عن أدلة حول من الذي من المحتمل أن يتخبط. قد تجد مؤشرات استنادًا إلى المدة التي كان فيها الشخص عميلاً ، والمدة التي مرت منذ آخر مرة تفاعلوا فيها مع منتجك قبل التغيير ، والميزات التي استخدموها - أو لم يستخدموها - قبل أن يقولوا وداعًا.

بعد ذلك ، يمكنك اختبار الرسائل والحوافز المختلفة لمعرفة ما هو الأكثر احتمالية للاحتفاظ بهؤلاء العملاء في المستقبل.

أخيرًا ، يمكنك تطبيق هذه الدروس على العملاء الحاليين الذين يظهرون علامات مماثلة على الاضطراب. من خلال التدخل المبكر ، يكون لديك فرصة أفضل لاستعادة الثقة وولاء العملاء.

أربع شركات تستخدم التحليلات التنبؤية (الطريقة الصحيحة)

من المتوقع أن ينمو سوق التحليلات التنبؤية إلى 41.5 مليار دولار بحلول عام 2028. الشركات التي لا تبدأ في استخدام أدوات التنبؤ هذه تخاطر الآن بالتراجع عن المنافسة. فيما يلي بعض حالات الاستخدام التي توضح كيف يستخدم قادة الصناعة التحليلات التنبؤية للعملاء لتنمية أعمالهم.

  1. حولت Jumbo أعمالها إلى آلة مربحة للبيع العابر بمساعدة الجماهير. تتعلم خوارزمية Amplitude من سلوك الشراء السابق وتحدد المنتجات التي يرغب العملاء في شرائها بعد ذلك. كلما زاد عدد البيانات التي تتضمنها لتوقعات المنتج ، زادت المبيعات التي يجرونها عندما يذهب العملاء للمغادرة.
  2. تستخدم أمازون مجموعات بياناتها الضخمة لتعظيم قيمة كل عملية شراء يقوم بها العملاء. يغير سعر المنتجات بشكل متكرر كل عشر دقائق. يرى العملاء أسعارًا مختلفة بناءً على ما يبيعه المنافسون لمنتجاتهم ، والمخزون المتاح ، ومدى شعبية العنصر ، والسلوك السابق من العميل والأشخاص الذين لديهم تفضيلات مماثلة.
  3. يستخدم Stitch Fix التحليلات التنبؤية لمطابقة الأنماط مع العملاء. يستخدمون مزيجًا من المعلومات الصريحة التي يقدمها العميل ، بالإضافة إلى سلوكيات مجموعات مماثلة من العملاء وكيفية تفاعلهم مع تلك الأنماط.
  4. يجعل Chick-fil-A من السهل تحديد العنصر المفضل لديك بسرعة لأنه يقدم تخطيطات قائمة مختلفة. يعتمدون في كل تصميم على تفضيلات العملاء المعروفة وتفضيلات العملاء المماثلين. تساعد التحليلات التنبؤية أيضًا Chick-fil-A في اتخاذ قرارات UX في التطبيق ، مثل نقل زر التسليم إلى شاشة الطلب الأولى. أدت هذه الخطوة إلى زيادة بنسبة 23 بالمائة في طلبات التسليم.

ضع التحليلات التنبؤية للعملاء موضع التنفيذ

أظهر استطلاع أجرته Harvard Business Review لعام 2019 أن 77٪ من المديرين التنفيذيين يعتقدون أن تنفيذ البيانات الضخمة عمل روتيني. لكنها ليست التكنولوجيا التي كانوا حذرين منها - اعتقد 93٪ أن تكييف موظفيهم وعملياتهم سيكون العقبة الحقيقية.

في حين أن العمليات الحسابية الكامنة وراء تحليلات العميل التنبؤية قد تكون معقدة ، إلا أن عملية إنشاء التنبؤ لا يجب أن تكون كذلك. أدوات التحليلات الرقمية مثل Amplitude هي خدمة ذاتية وتضع علم البيانات في أيدي مديري المنتجات والمسوقين الذين يحتاجون إليها لاتخاذ القرارات اليومية - دون إشراك فريق علوم البيانات. حوّل المزيد من الأشخاص في شركتك إلى محللي بيانات يمكنهم إنشاء تنبؤات حول سلوك العملاء - سريعًا ومن تلقاء أنفسهم - واتخاذ إجراءات تعتمد على البيانات.

اطلب عرضًا توضيحيًا لـ Amplitude Audiences اليوم وتعرف على مدى سهولة إجراء تنبؤات تفيد أسعارك وتخصيصات المنتج وحملات التسويق والمزيد.

مراجع

  • سوق التحليلات التنبؤية العالمية 2028 ، Statista
  • كيف استخدمت أمازون البيانات الضخمة لحكم التجارة الإلكترونية ، داخل البيانات الضخمة ، 2019
  • جولة الخوارزميات ، ستيتش فيكس
  • الشركات تفشل في جهودها لتصبح مدفوعة بالبيانات ، Harvard Business Review ، 2019
مبيعات الاتصال