أدوات تقسيم العملاء
Posted: Mon Dec 23, 2024 10:22 am
وفقًا لـ Campaign Monitor، تؤدي الحملات المجزأة إلى زيادة هائلة في الإيرادات تصل إلى 760% .
في حين يمكنك تقسيم قاعدة عملائك يدويًا إذا كانت تتألف من بضع مئات فقط، فإن الأمر يختلف بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية التي تضم آلاف المشترين أو جمهورًا ضخمًا. وغالبًا ما تكون العملية عرضة للأخطاء وتستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب موارد بشرية ضخمة.
في هذه الحالة، يمكنك استخدام أدوات التجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للقيام بالعمل الشاق. تستطيع هذه الأدوات التعامل مع المزيد من البيانات وتحليلها في دقائق وتقسيمها إلى فئات بناءً على التركيبة السكانية أو سلوك الشراء أو الموقع أو الاهتمامات أو معايير أخرى ذات صلة.
علاوة على ذلك، يمكنهم القضاء على التحيزات المسبقة، مثل فكرة أن الفساتين الوردية مخصصة للإناث الشابات والفساتين الزرقاء للسيدات الأكبر سنا.
بدوره، يتيح لك هذا التكامل تقديم تجارب تسوق مخصصة للغاية، بدءًا من رسائلأرقام هواتف الدول البريد الإلكتروني المخصصة وتوصيات المنتجات التي تركز على المستهلك إلى التسعير الديناميكي والعروض الترويجية المستهدفة، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز رضا العملاء وتعزيز التحويلات.
5. اكتشاف المراجعات المزيفة
تضيف المراجعات عبر الإنترنت مصداقية إلى شركات التجارة الإلكترونية وتساعد في إقناع المتسوقين في مراحل الشراء النهائية. يقرأ ما لا يقل عن 93% من المتسوقين المراجعات عبر الإنترنت قبل إجراء عملية شراء، ويقول أكثر من 31% إنهم سينفقون المزيد مع العلامات التجارية التي تتمتع بمراجعات إيجابية.
نعم، يمكن للتقييمات السيئة أن تلحق الضرر بسمعتك، وليس كل شخص يهتم بالتأكد من كونها مزيفة أو حقيقية.
ولمعالجة هذه المشكلة، تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من المراجعات على موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك استنادًا إلى النية والأنماط وبيانات العملاء وتنسيق الكتابة والبيانات في الوقت الفعلي لتصنيف التعليقات الشبيهة بالاحتيال.
وقد طبقت جوجل نفس النهج لإزالة 170 مليون تقييم مزيف في عام 2023.
رسم توضيحي لمراجعات العملاء التي تم تصنيفها على أنها احتيالية
تؤثر آراء العملاء على تصورات العملاء وتؤثر على سمعة الشركة
6. اكتشاف الاحتيال والوقاية منه
يُظهر تقرير حالة برامج الفدية في قطاع التجزئة لعام 2024 الذي أصدرته شركة Sopho أن 69% من شركات التجزئة تعرضت لبرامج الفدية في عام 2023. وتستمر هذه الهجمات، بدءًا من أسلوب الفدية المعتاد إلى سرقة بيانات البطاقات وتعطيل العمليات الحرجة أثناء المبيعات الإلكترونية، في فرض مخاطر مالية على شركات التجارة الإلكترونية.
ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد مثل هذه التهديدات مسبقًا من خلال تحليل حركة الشبكة بدقة بحثًا عن أنماط غير عادية، وتتبع نقاط الضعف، ورصد الأنشطة الضارة في الوقت الفعلي. وهذا مفيد للتنبؤ بالتهديدات المحتملة، وعزل الأنظمة المتأثرة، وأتمتة الاستجابات.
تحلل أدوات الكشف المدعومة بالذكاء الاصطناعي أنماط المعاملات للكشف عن المشتريات عالية القيمة أو محاولات تسجيل الدخول الفاشلة المتكررة والإشارة إلى السلوك المشبوه. على سبيل المثال، إذا ارتفعت إنفاقات العميل فجأة بمقدار 10 أضعاف مقارنة بأشهر من المشتريات الثابتة، فقد يشير هذا إلى خرق الحساب ويتطلب تدخلاً فوريًا.
ومن الأمثلة المثالية على ذلك شركة ماستركارد، التي تمكنت من تقليل الإيجابيات الخاطئة في الكشف عن الاحتيال في الدفع بنحو 200% وتحديد التجار المتضررين بشكل أسرع بنحو 300%.
وتستخدم خدمة الدفع الذكاء الاصطناعي لمسح ملايين المعاملات دفعة واحدة، واكتشاف العمليات الاحتيالية المحتملة، وإيقاف أي تحويل داخل أو خارج، وتنبيه البنوك المعنية.
يمكن لهذه البرامج الذكية أيضًا تعيين درجات المخاطر للإجراءات استنادًا إلى بيانات مثل عناوين IP والموقع الجغرافي وطرق الدفع وسلوك العملاء.
على سبيل المثال، إذا اكتشف النظام أن شخصًا ما يعيد استخدام رموز الترويج والخصومات من خلال وكلاء ديناميكيين، فسيتم تعيين درجة مخاطرة عالية، ويتم حظر الحساب.
7.تحسين البحث الصوتي
في عام 2024، سيستخدم أكثر من 56% من مستخدمي الهواتف الذكية و28% من مستخدمي أجهزة الكمبيوتر المحمولة البحث الصوتي للعثور على المعلومات والعلامات التجارية. وتتوقع الدراسات أيضًا أن يصل عدد مستخدمي البحث الصوتي في الولايات المتحدة إلى 157 مليونًا بحلول عام 2026، مما يسلط الضوء على اعتماده المتزايد من قبل المستهلكين.
رسم توضيحي يوضح ما يستخدمه المستهلكون للبحث الصوتي
يتم استخدام تقنية الصوت في المقام الأول لأبحاث المنتجات والمساعدة في التسوق
مع لجوء المزيد من الأشخاص إلى البحث الصوتي بدلاً من البحث النصي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تبسيط تجربة عملائك من خلال السماح لهم بتقديم الطلبات باستخدام الأوامر الصوتية، أو التحقق من المخزون، أو البحث عن منتج دون تحريك إصبع.
8. البحث المرئي
لنفترض أنك التقطت صورة مع صديقتك مرتديةً فستانًا مخططًا بلون الفراولة في وقت ما من العام الماضي، والآن تريدين ارتداء نفس الفستان. لكنك لا تستطيعين العثور على الكلمة المناسبة لوصف ذلك، فتبحثين عنها على الرغم من معرفتك بمظهر الفستان.
يأتي البحث البصري للإنقاذ هنا - ما عليك سوى تحميل الصورة.
قدمت أمازون StyleSnap ، وهي ميزة بحث بصرية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمستخدمين التسوق باستخدام صور المنتجات التي لديهم. وهذا مشابه أيضًا لوظيفة Lens في Pinterest ، والتي تستخدم التعرف على الصور وتحلل مليارات مجموعات البيانات الخاصة بها لتوفير صور ذات صلة في المقابل.
يمكنك أيضًا تنفيذ نفس النهج لتعزيز تجربة البحث لعملائك من خلال وضع ميزة الكاميرا بالقرب من أيقونة البحث النصي. كما يمكن تحقيق البحث البصري من خلال برامج الدردشة الآلية.
في حين يمكنك تقسيم قاعدة عملائك يدويًا إذا كانت تتألف من بضع مئات فقط، فإن الأمر يختلف بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية التي تضم آلاف المشترين أو جمهورًا ضخمًا. وغالبًا ما تكون العملية عرضة للأخطاء وتستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب موارد بشرية ضخمة.
في هذه الحالة، يمكنك استخدام أدوات التجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للقيام بالعمل الشاق. تستطيع هذه الأدوات التعامل مع المزيد من البيانات وتحليلها في دقائق وتقسيمها إلى فئات بناءً على التركيبة السكانية أو سلوك الشراء أو الموقع أو الاهتمامات أو معايير أخرى ذات صلة.
علاوة على ذلك، يمكنهم القضاء على التحيزات المسبقة، مثل فكرة أن الفساتين الوردية مخصصة للإناث الشابات والفساتين الزرقاء للسيدات الأكبر سنا.
بدوره، يتيح لك هذا التكامل تقديم تجارب تسوق مخصصة للغاية، بدءًا من رسائلأرقام هواتف الدول البريد الإلكتروني المخصصة وتوصيات المنتجات التي تركز على المستهلك إلى التسعير الديناميكي والعروض الترويجية المستهدفة، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز رضا العملاء وتعزيز التحويلات.
5. اكتشاف المراجعات المزيفة
تضيف المراجعات عبر الإنترنت مصداقية إلى شركات التجارة الإلكترونية وتساعد في إقناع المتسوقين في مراحل الشراء النهائية. يقرأ ما لا يقل عن 93% من المتسوقين المراجعات عبر الإنترنت قبل إجراء عملية شراء، ويقول أكثر من 31% إنهم سينفقون المزيد مع العلامات التجارية التي تتمتع بمراجعات إيجابية.
نعم، يمكن للتقييمات السيئة أن تلحق الضرر بسمعتك، وليس كل شخص يهتم بالتأكد من كونها مزيفة أو حقيقية.
ولمعالجة هذه المشكلة، تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من المراجعات على موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك استنادًا إلى النية والأنماط وبيانات العملاء وتنسيق الكتابة والبيانات في الوقت الفعلي لتصنيف التعليقات الشبيهة بالاحتيال.
وقد طبقت جوجل نفس النهج لإزالة 170 مليون تقييم مزيف في عام 2023.
رسم توضيحي لمراجعات العملاء التي تم تصنيفها على أنها احتيالية
تؤثر آراء العملاء على تصورات العملاء وتؤثر على سمعة الشركة
6. اكتشاف الاحتيال والوقاية منه
يُظهر تقرير حالة برامج الفدية في قطاع التجزئة لعام 2024 الذي أصدرته شركة Sopho أن 69% من شركات التجزئة تعرضت لبرامج الفدية في عام 2023. وتستمر هذه الهجمات، بدءًا من أسلوب الفدية المعتاد إلى سرقة بيانات البطاقات وتعطيل العمليات الحرجة أثناء المبيعات الإلكترونية، في فرض مخاطر مالية على شركات التجارة الإلكترونية.
ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد مثل هذه التهديدات مسبقًا من خلال تحليل حركة الشبكة بدقة بحثًا عن أنماط غير عادية، وتتبع نقاط الضعف، ورصد الأنشطة الضارة في الوقت الفعلي. وهذا مفيد للتنبؤ بالتهديدات المحتملة، وعزل الأنظمة المتأثرة، وأتمتة الاستجابات.
تحلل أدوات الكشف المدعومة بالذكاء الاصطناعي أنماط المعاملات للكشف عن المشتريات عالية القيمة أو محاولات تسجيل الدخول الفاشلة المتكررة والإشارة إلى السلوك المشبوه. على سبيل المثال، إذا ارتفعت إنفاقات العميل فجأة بمقدار 10 أضعاف مقارنة بأشهر من المشتريات الثابتة، فقد يشير هذا إلى خرق الحساب ويتطلب تدخلاً فوريًا.
ومن الأمثلة المثالية على ذلك شركة ماستركارد، التي تمكنت من تقليل الإيجابيات الخاطئة في الكشف عن الاحتيال في الدفع بنحو 200% وتحديد التجار المتضررين بشكل أسرع بنحو 300%.
وتستخدم خدمة الدفع الذكاء الاصطناعي لمسح ملايين المعاملات دفعة واحدة، واكتشاف العمليات الاحتيالية المحتملة، وإيقاف أي تحويل داخل أو خارج، وتنبيه البنوك المعنية.
يمكن لهذه البرامج الذكية أيضًا تعيين درجات المخاطر للإجراءات استنادًا إلى بيانات مثل عناوين IP والموقع الجغرافي وطرق الدفع وسلوك العملاء.
على سبيل المثال، إذا اكتشف النظام أن شخصًا ما يعيد استخدام رموز الترويج والخصومات من خلال وكلاء ديناميكيين، فسيتم تعيين درجة مخاطرة عالية، ويتم حظر الحساب.
7.تحسين البحث الصوتي
في عام 2024، سيستخدم أكثر من 56% من مستخدمي الهواتف الذكية و28% من مستخدمي أجهزة الكمبيوتر المحمولة البحث الصوتي للعثور على المعلومات والعلامات التجارية. وتتوقع الدراسات أيضًا أن يصل عدد مستخدمي البحث الصوتي في الولايات المتحدة إلى 157 مليونًا بحلول عام 2026، مما يسلط الضوء على اعتماده المتزايد من قبل المستهلكين.
رسم توضيحي يوضح ما يستخدمه المستهلكون للبحث الصوتي
يتم استخدام تقنية الصوت في المقام الأول لأبحاث المنتجات والمساعدة في التسوق
مع لجوء المزيد من الأشخاص إلى البحث الصوتي بدلاً من البحث النصي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تبسيط تجربة عملائك من خلال السماح لهم بتقديم الطلبات باستخدام الأوامر الصوتية، أو التحقق من المخزون، أو البحث عن منتج دون تحريك إصبع.
8. البحث المرئي
لنفترض أنك التقطت صورة مع صديقتك مرتديةً فستانًا مخططًا بلون الفراولة في وقت ما من العام الماضي، والآن تريدين ارتداء نفس الفستان. لكنك لا تستطيعين العثور على الكلمة المناسبة لوصف ذلك، فتبحثين عنها على الرغم من معرفتك بمظهر الفستان.
يأتي البحث البصري للإنقاذ هنا - ما عليك سوى تحميل الصورة.
قدمت أمازون StyleSnap ، وهي ميزة بحث بصرية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمستخدمين التسوق باستخدام صور المنتجات التي لديهم. وهذا مشابه أيضًا لوظيفة Lens في Pinterest ، والتي تستخدم التعرف على الصور وتحلل مليارات مجموعات البيانات الخاصة بها لتوفير صور ذات صلة في المقابل.
يمكنك أيضًا تنفيذ نفس النهج لتعزيز تجربة البحث لعملائك من خلال وضع ميزة الكاميرا بالقرب من أيقونة البحث النصي. كما يمكن تحقيق البحث البصري من خلال برامج الدردشة الآلية.