سبب أهمية إدارة البيانات: تحويل رؤى التحليلات إلى دخل
في عصر توسع التكنولوجيا الرقمية، تقوم الشركات بتجميع كميات كبيرة من البيانات حول أنشطة المستهلكين سواء عبر الإنترنت أو خارجها.
في الوقت نفسه، يتزايد الاعتراف بالقيمة الهائلة لبيانات العملاء وقدرتها على دفع نمو الإيرادات حيث تدرك الشركات أنه بدون البيانات المناسبة – وإدارة البيانات – تخاطر المبادرات بالفشل في تحقيق إمكاناتها.
يحمل تقديم تجربة عملاء شاملة أهمية كبيرة. إنها تلعب دورًا مهمًا في اكتساب عملاء جدد والاحتفاظ بالعملاء الحاليين في المشهد الرقمي المزدحم اليوم.
في عالم يتسم بالعولمة المتزايدة ووفرة الخيارات، تكتسب تجربة العملاء أهمية أكبر.
وفقًا لتقرير Salesforce’s Connected Customer ، يقول 88٪ من العملاء إن تجربتهم مع الشركة لا تقل أهمية عن منتجاتها أو خدماتها.
وفي الوقت نفسه، يقول 8 من كل 10 من قادة الأعمال إن البيانات مهمة في صنع القرار في مؤسستهم.
وبالتالي، فإن قادة الأعمال يعطون الأولوية لاتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، بهدف تقديم تجربة عملاء استثنائية تنشئ ميزة تنافسية.
ولكن لتلبية توقعات العملاء المتطورة وتجاوزها مع تحسين عائد الاستثمار (ROI)، يجب أن تمتلك العلامات التجارية بيانات عالية الجودة لجهودها التسويقية والإعلانية.
“يؤدي جمع بيانات العملاء الصحيحة إلى زيادة قدرة الشركة على البناء لتقديم منتجات مخصصة للعملاء بدلاً من إنتاج مخزون عام.
قال ناثان سايجيسر، مدير ورئيس قسم البيانات والتحليلات في استشارات الصفقات والاستراتيجيات في شركة KPMG، لموقع VentureBeat، إن الشركات اليوم بحاجة إلى نهج هجين.
“إن وجود مجموعة كبيرة من البيانات جيدة المعالجة يمكّن الشركات من الحصول على فهم أكبر لعملائها، ويمكنهم استخدام هذه المعلومات لتقديم منتج أو خدمة أفضل لزيادة المبيعات.”
يتطلب تحقيق التخصيص الحصول على بيانات العميل الصحيحة، بما في ذلك الفهم الشامل لموقع العميل وتفاعلاته مع المؤسسة أو العلامة التجارية، وعلى وجه الخصوص عرض في الوقت الفعلي لسلوك العميل.
لمواجهة تحديات إدارة البيانات الحديثة، تقوم الشركات بدمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات إدارة بيانات العملاء الخاصة بهم.
يمكّنهم هذا النهج الاستباقي من تعزيز التفاعلات الحقيقية وتطوير تجارب مخصصة للغاية تتوافق مع متطلبات العملاء المتطورة.
يمكن للشركات الآن تقديم توصيات مخصصة وتقديم محتوى ذي صلة من خلال استخدام خوارزميات معقدة. هذا لا يحسن رضا العملاء فحسب، بل يزيد المبيعات ويقلل من اضطراب العملاء.
جوهر الإدارة الفعالة للبيانات لرسم خرائط لرحلة العميل
تقليديًا، اعتمدت المؤسسات على تقسيم العملاء كجزء من إستراتيجيتها التسويقية لضمان تلقي العملاء الاتصالات والعروض ذات الصلة.
ومع ذلك، غالبًا ما يكافحون لتحقيق مستويات أعمق من التخصيص باستخدام هذه الطريقة المجربة والصحيحة. في حين أن زيادة جهود التجزئة قد تبدو وكأنها نهج قابل للتطبيق، إلا أنها لا تحقق بالضرورة أفضل عائد على الاستثمار (ROI) أو تزيد من فعالية البرنامج.
يكمن مفتاح تحسين رحلة العميل في البيانات. لسوء الحظ، انتهى عصر الرسائل الإلكترونية الجماعية ذات الحجم الواحد الذي يناسب الجميع منذ فترة طويلة.
قال كيم هيرين تون، كبير المحللين في شركة Forrester ، لموقع VentureBeat: “وجدنا أن أقل من 10 ٪ من المؤسسات قد وصلت إلى مرحلة النضج المتقدم فيما يتعلق بقدراتها القائمة على الرؤى”.
“الهدف الأساسي المتمثل في أن تصبح مدفوعًا بالرؤى يتم مشاركته من قبل مسؤولي البيانات (CDOs) والرؤساء التنفيذيين (CEOs) – لمساعدة الموظفين على اتخاذ قرارات عمل أكثر ذكاءً بشكل أسرع.
للقيام بذلك، يجب أن يكون الموظفون قادرين على الانتقال من طالب المعرفة إلى الرؤى، إلى العمل. “
يتمثل أحد التحديات الرئيسية التي تواجهها العلامات التجارية اليوم في تطوير وتنفيذ استراتيجية شاملة لجمع البيانات وتنظيمها – وهي بيانات ظلت تقليديًا مقسمة إلى حد كبير.
غالبًا ما تكون البيانات مشتتة عبر جداول البيانات والأنظمة الأساسية، وهناك نقاش متزايد حول التعقيدات المرتبطة بالبيانات، بما في ذلك حجمها الهائل ونقص التنظيم، مما يمثل تحديات للمؤسسات وفرقها.
قالت كلير جريبين، رئيسة SMB Worldwide في Amazon Web Services: “المزيد من البيانات ليس بالضرورة أفضل – ما لم تكن متصلة ويمكن الوصول إليها بسهولة”.
شدد جريبين على أهمية البنية التحتية الموحدة للبيانات في تمكين الشركات من جمع البيانات وتخزينها والوصول إليها بشكل فعال.
وأضاف جريبين: “إن استراتيجية البيانات جيدة التخطيط، إلى جانب البيانات الموحدة والنظيفة، لديها القدرة على توليد قيمة قابلة للقياس وتحقيق تحسينات ملموسة للأعمال التجارية”.
وفقًا لراج دي داتا، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لمنصة الخبرة التجارية Bloomreach ، يجب على المؤسسات أن تبدأ بفهم شامل للأنواع المختلفة من البيانات التي تجمعها بالفعل ومصادرها الخاصة.
وقال إنه عادةً ما تمتلك الشركات صوامع مميزة لبيانات العملاء. هذا يستلزم اعتماد نظام أساسي لبيانات العملاء لدمج كل هذه البيانات في موقع موحد.
قال دي داتا: “هذا لا يساعد فقط في جمع وتخزين أكثر كفاءة، ولكنه أيضًا يجعل من السهل تحليل تلك البيانات لمزيد من رؤى العملاء”.
“مع القانون العام لحماية البيانات (GDPR) ولوائح الامتثال الأخرى، أصبح استخدام بيانات الجهات الخارجية أكثر صعوبة.
إن تحقيق المزيد من الاستثمار في جمع بيانات الطرف الصفري وبيانات الطرف الأول سيسمح للشركات بمنح المستهلكين خيار الكشف عن بيانات عن أنفسهم مقابل قيمة – تبادل مثالي لكلا الطرفين “.
وبالمثل، قال كريس كومستوك ، كبير مسؤولي النمو في منصة تحليل بيانات التسويق Claravine ، إن استراتيجية بيانات العملاء القوية يمكن أن تساعد في بناء علاقة موثوقة مع عملائك وتجعلهم عملاء مخلصين مدى الحياة.
ومع ذلك، لاحتضان إمكانات معايير البيانات بالكامل للتخفيف من المشكلات الإجرائية الشائعة، يقترح أنه يجب على الشركات أولاً التوافق مع اصطلاحات وتصنيفات تسمية البيانات الصحيحة وتطبيقها.
“حيث تميل الشركات إلى الخطأ في محاولة تحقيق مخرجات بيانات عالية الجودة عن طريق زيادة مقدار الوقت المخصص لإضافة المدخلات.
ومع ذلك، إذا كانت المدخلات غير متسقة عبر مجموعات البيانات، فلن تكون الاستنتاجات المستخلصة من الجانب الآخر جديرة بالثقة، وبالتالي [ستكون] غير قابلة للاستخدام “، قال كومستوك. “في مثل هذه الحالات، من الأفضل تخصيص الموارد لتكريس الوقت لتوحيد البيانات عبر جميع جوانب العمل بدلاً من التركيز مرتين على إصلاح النتائج المعيبة.”
أكد كومستوك أن اتساق البيانات أمر بالغ الأهمية في جميع الصناعات. يمكن أن تؤدي البيانات غير المتسقة أو غير الموحدة إلى استنتاجات غير واضحة وغير مفيدة، مما قد يؤدي إلى مشاكل كبيرة.
وحذر من أنه “بدون معايير بيانات مناسبة لضمان الاتساق بين بيانات الطرف الأول للعلامة التجارية، قد يجد المسوقون أنفسهم يبدؤون من جديد”.
زيادة ولاء العملاء من خلال التجارب الشخصية للغاية
يمكن أن تساعد البيانات السلوكية في توقع قرارات الشراء للعملاء. كما أن الوصول في الوقت الفعلي إلى هذه الرؤى السلوكية يمكّن الشركات من تحديد العملاء المعرضين بشكل كبير لخطر الاضطراب.
من خلال الجمع بين إدارة البيانات الفعالة وذكاء الأعمال (BI)، يمكن للشركات تقليل معدلات التغيير وفهم كيفية تفاعل العملاء مع منتجاتهم بشكل أفضل.
تتبنى الشركات بشكل متزايد تقنيات التخصيص الفائق المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج استثنائية وتقديم تجارب متعددة القنوات سلسة.
يعزز هذا النهج من قدرات ذكاء الأعمال الخاصة بهم ويمكّنهم من تخصيص جهودهم التسويقية على المستوى الفردي باستخدام بيانات العملاء التي تم جمعها بعناية.
“يشعر العملاء بالإحباط بسبب العروض ورسائل البريد الإلكتروني التي يتلقونها والتي ليست خاصة باحتياجاتهم، وإذا لم يتم التحقق منها، يمكن أن تؤدي هذه الطلبات الواردة إلى سمعة العلامة التجارية التالفة وتأثيرات المبيعات على المدى الطويل.
قال كلارافين كومستوك إن نهج التخصيص المرتكز على العميل والمدفوع بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من ولاء العملاء. “يمكن أن يكون العثور على عملاء جدد أمرًا صعبًا ومكلفًا، لذا فإن الأساليب التي تتمحور حول العملاء هي المفتاح لتقليل الاضطراب؛ من خلال تقديم خدمة فائقة وعروض منتجات مخصصة وتجربة رائعة شاملة. “
من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحسين استراتيجيات الاستهداف الخاصة بها وتخصيص رسائلها لتناسب التفضيلات والسلوكيات الفريدة لكل عميل، وبالتالي تعزيز ولاء العملاء للعلامة التجارية.
“في Walmart ، نستخدم خوارزمية سلة تنبؤية مدفوعة بنماذج التعلم العميق للتنبؤ بطلب كامل يحتوي على عناصر متعددة لعميل متكرر، إلى جانب كمية إعادة الطلب،” Mangalakumar Vanmanthai ، نائب رئيس هندسة تحليل البيانات والعملاء في Walmart Global Tech ، قال لـ VentureBeat. “
يتم عرض هذا للعملاء عبر الإنترنت على الصفحة الرئيسية لتطبيق Walmart.com. يتم تخصيص هذه التوصيات والبدائل حسب الحاجة باستخدام الزخارف العصبية عالية الأبعاد لسلوك العميل.
“من خلال الجمع بين تقنية علوم بيانات العملاء وسلوك العملاء، نهدف إلى إنشاء تجارب ممتعة سواء كان العملاء يتسوقون معنا في متاجرنا أو عبر الإنترنت – مما يؤدي في النهاية إلى زيادة قيمة عمر العميل”.
أوضح Vanmanthai أيضًا أن Walmart تستخدم البدائل الذكية، وهي واحدة من خوارزميات التوصية المتخصصة لشركة Walmart Global Tech.
تساعد هذه الخوارزمية شركاء المتجر والعملاء في إجراء بدائل محسّنة للعناصر، مع مراعاة تفضيلاتهم الشخصية بالإضافة إلى تفضيلات العملاء المماثلين.
قال Vanmanthai: “إنه مبني على رسم بياني لشبكة عصبية تلافيفية يتم تدريبها باستخدام البيانات التاريخية المتعلقة بقبول الاستبدال والنماذج الدلالية للفهرس”. “بعد تقديم البدائل الذكية، وجدنا أن قبول عملائنا لاستبدال العناصر قد زاد إلى أكثر من 95٪.”
يؤمن آرون لي، الرئيس التنفيذي ومؤسس Smith .ai ، وهي منصة توفر وكلاء افتراضية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، أن أدوات التحليلات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي هي المفتاح لفهم الكميات الهائلة من بيانات العملاء.
وقال إن Smith.ai تستخدم تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمسح بيانات العملاء، مما ساعد الشركة على تحديد مشاعر العملاء وفهم نقاط الألم لديهم.
“لقد أتاح لنا استخدام الذكاء الاصطناعي تقديم دعم أفضل وتوقع المتطلبات المستقبلية. من خلال فهم كل حالة من المواقف الفريدة لعملائنا، فإننا نقدم حلولًا مصممة ومناسبة أكثر “، أوضح لي.
سلط لي الضوء على مثال بارز لاكتساب رؤى من بيانات العملاء أثناء جائحة COVID-19. ونتيجة لذلك، حددت الشركة انخفاضًا في حجم المكالمات وقدمت للعملاء بشكل استباقي خططًا أصغر وخيارات دفع مرنة.
قال لي: “استجاب عملاؤنا بشكل إيجابي لهذا النهج الاستباقي، والذي ساهم بشكل كبير في ولاء العملاء بعد COVID”.
وأكد كذلك على إمكانات الاستراتيجيات التي تعتمد على البيانات، حيث يمكن للشركات استخدام بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب لتحديد توقيت تجديد العملاء وأنماط الاستخدام ورضا المنتج.
باستخدام هذه المعلومات، يمكن للشركات الوصول إلى العملاء من خلال العروض الترويجية والخصومات المستهدفة، وتقليل استنزاف العملاء وزيادة الإيرادات.
الاعتبارات الرئيسية لزيادة الإيرادات من خلال إدارة البيانات
صرح بيدرو أريلانو، نائب الرئيس الأول والمدير العام لشركة Tableau في Salesforce، لـ VentureBeat أن التحدي الذي تواجهه الشركات اليوم لا يكمن في جمع البيانات ولكن في فهم أهميتها.
لتحسين كفاءة جمع البيانات وتخزينها وتحليلها، ينصح المؤسسات بمواءمة استراتيجية إدارة البيانات مع أهداف أعمالها.
أكد أريلانو على أن التعامل مع إدارة البيانات من منظور الأعمال يمكن أن يوفر الوضوح بشأن العمليات والأدوات المناسبة والحوكمة المطلوبة.
يؤدي هذا التوافق في النهاية إلى تحسين توليد الإيرادات، وتوفير الوقت والموارد القيمة على طول الطريق.
“الأدوات المناسبة – من البرامج والأجهزة إلى الأنظمة الأساسية والحلول التقنية – ضرورية لبناء استراتيجية إدارة البيانات.
ستساعد التكنولوجيا التي تناسب أي مؤسسة في إدارة البيانات ضمن بيئة التحليلات الحالية الخاصة بها وتبسيط العمليات حتى يتمكن الأشخاص من الوصول إلى المعلومات التي يحتاجون إليها متى وأينما يحتاجون إليها مباشرة في تدفق العمل “.
أوضح أريلانو: “غالبًا ما ترجع التحديات الكبيرة الأخرى في استخدام البيانات بفعالية إلى معرفة البيانات – إن مالكي البيانات ليسوا دائمًا خبراء في البيانات”.
“يجب أن تستثمر الشركات في التدريب الذي يحتاجه الموظفون [من أجل] القيام بعملهم وأن يصبحوا صانعي قرار يعتمدون على البيانات، والتأكد من فهم الجميع لاستراتيجية إدارة بيانات الشركة.”
يتوقع Arellano أيضًا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيحدث ثورة في إجراءات العمل، ويقول إنه أثبت بالفعل فعاليته في تخفيف نقاط الألم والقضاء على الاختناقات التشغيلية في مختلف الصناعات.
ومع ذلك، سلط الضوء على أهمية إنشاء بنية قوية لإدارة البيانات عند اعتماد مثل هذه التقنيات.
“ يمكن لبرامج حوكمة البيانات القوية أن تمكّن الشركات وفرق تكنولوجيا المعلومات من التفاعل مع البيانات – من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً قائمة على البيانات إلى أمن البيانات.
كل فائدة من الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ تأتي من وجود إدارة بيانات سليمة. “يجب أن تستثمر الشركات في تطوير السياسات والتواصل من أجل الاستخدام المناسب للبيانات فيما يتعلق بجودة البيانات والأمان والخصوصية والشفافية.”
إقراء ايضا:
