منصّة رؤى العملاء: ما يجب أن تبحث عنه وكيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي اللعبة

رؤى العملاء هي أساس كلّ قرار منتج جيّد، وحملة تسويقية، واستراتيجية أعمال. لكن بالنسبة لمعظم المؤسّسات، الوصول إلى تلك الرؤى بطيء ومُكلِف ومعتمد على موارد متخصّصة.

تُغيّر منصّة رؤى العملاء هذا بجعل استخبارات العملاء مستمرّة ومتاحة وذات خدمة ذاتية. تأخذ المنصّات المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذا أبعد بتوليد رؤى اصطناعية بجزء من تكلفة ووقت الطرق التقليدية.

ما هي منصّة رؤى العملاء؟

منصّة رؤى العملاء برنامج يُساعد المؤسّسات على فهم عملائها: كيف يُفكّرون، ما يريدون، كيف يتّخذون القرارات، وكيف يُدركون علامتك التجارية بالنسبة للبدائل.

أفضل المنصّات تفعل أكثر من تخزين البيانات وعرضها. تُساعد الفرق فعلياً على توليد رؤى من تفاعلات العملاء، والأنماط السلوكية، وجلسات الأبحاث. تجعل استخبارات العملاء متاحة لفرق المنتجات والتسويق والمبيعات والاستراتيجية بدون مطالبة كلّ فريق بأن يكون لديه دعم أبحاث مخصّص.

ركّزت منصّات رؤى العملاء التقليدية على تجميع البيانات: جمع بيانات إدارة علاقات العملاء، وردود الاستبيانات، وتذاكر الدعم، والتحليلات السلوكية معاً في لوحات معلومات تكشف الأنماط في سلوك العملاء الحالي. هذا قيّم، لكن له قيوده.

الرؤى المستندة إلى البيانات تُخبرك بما فعله العملاء. نادراً ما تُخبرك لماذا. ولا يمكنها مساعدتك على فهم العملاء الذين لم تكتسبهم بعد.

تُعالج منصّات رؤى العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي كلتا الفجوتين.

ما يُضيفه الذكاء الاصطناعي إلى منصّات رؤى العملاء

يُغيّر الذكاء الاصطناعي ما يمكن لمنصّة رؤى العملاء فعله بعدّة طرق مهمّة:

قدرة الأبحاث الاصطناعية. تتيح منصّات الذكاء الاصطناعي مثل Minds للفرق إنشاء شخصيات ذكاء اصطناعي تُمثّل أنواع عملاء محدّدة وتشغيل جلسات أبحاث ضدّها. هذا يعني أنّ الفرق يمكنها استكشاف علم نفس العملاء لشرائح لم تصل إليها بعد، وفهم الدوافع وراء السلوكيات الملاحَظة، واختبار الأفكار ضدّ ردود فعل عملاء اصطناعيين.

التفاعل بلغة طبيعية. بدلاً من الاستعلام عن قاعدة بيانات بمرشّحات، يمكن للفرق إجراء محادثات مع عقول ذكاء اصطناعي تُمثّل عملاءها. هذا يُنتج رؤى أغنى وأكثر دقّة من الاستعلامات المنظّمة وحدها.

أبحاث فورية عند الطلب. تتطلّب منصّات الرؤى التقليدية تراكم البيانات قبل ظهور الأنماط. تُنتج منصّات الرؤى بالذكاء الاصطناعي استخبارات قابلة للتنفيذ فوراً، حول أيّ موضوع، بدون انتظار تراكم البيانات السلوكية.

العمق النوعي على نطاق واسع. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميّات كبيرة من البيانات النوعية (المقابلات، تذاكر الدعم، المراجعات، الملاحظات) وتركيبها في مواضيع منظّمة بشكل أسرع من أيّ محلّل بشري، مُوسّعاً نطاق برامج الرؤى النوعية.

القدرات الرئيسية التي يجب البحث عنها في منصّة رؤى عملاء بالذكاء الاصطناعي

إنشاء الشخصيات وإدارتها

يجب أن تتيح لك المنصّة إنشاء شخصيات ذكاء اصطناعي مفصّلة تُمثّل أنواع عملاء مختلفة. ابحث عن: تكوين ديموغرافي ونفسي، تحديد الدور والسياق، تعريف السمات السلوكية، والقدرة على حفظ الشخصيات وإعادة استخدامها عبر جلسات الأبحاث.

دعم جلسات الأبحاث

يجب أن تدعم المنصّة كلّاً من الجلسات الفردية مع الشخصيات الفردية وجلسات اللوحات متعدّدة الشخصيات حيث تستجيب أنواع عملاء مختلفة للأسئلة ذاتها في الوقت ذاته. جلسات اللوحات قيّمة بشكل خاص لأبحاث التقسيم وعند فهم كيف تتفاعل جماهير مختلفة بشكل مختلف مع الرسالة ذاتها.

واجهة محادثاتية

يجب أن تدعم واجهة الأبحاث المحادثة المفتوحة، لا الاستبيانات المنظّمة فقط. القدرة على طرح أسئلة متابعة، وسبر الإجابات غير المتوقّعة، واستكشاف التعرّجات هي ما يجعل أبحاث شخصيات الذكاء الاصطناعي مختلفة نوعياً عن أدوات الاستبيانات التقليدية.

التكامل مع الأبحاث الحقيقية

منصّات رؤى الذكاء الاصطناعي الجيّدة مصمّمة لتكمل الأبحاث الحقيقية لا لاستبدالها. ابحث عن ميزات تجعل الصلة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والأبحاث الحقيقية صريحة: القدرة على تصدير مخرجات الجلسات لاستخدامها في تصميم المقابلات الحقيقية، على سبيل المثال، أو إرشادات صريحة حول متى تتحقّق من نتائج الذكاء الاصطناعي مع عملاء حقيقيين.

GDPR وخصوصية البيانات

لأيّ مؤسّسة تعمل تحت لوائح حماية البيانات، يجب أن تُعالج المنصّة البيانات بشكل مناسب. يجب على الفرق الأوروبية البحث عن تخزين بيانات يقع في الاتّحاد الأوروبي، وامتثال GDPR صريح، وسياسات معالجة بيانات شفّافة. منصّات مثل Minds، المبنيّة في ألمانيا، مصمّمة بهذه المتطلّبات في الأساس.

إمكانية الوصول وتصميم الخدمة الذاتية

يجب أن تكون المنصّة قابلة للاستخدام من قِبَل مديري المنتجات والمسوّقين وقادة المبيعات، ليس فقط الباحثين المتفرّغين. إذا تطلّبت الأداة معرفة متخصّصة للتشغيل، سيكون التبنّي محدوداً بوظيفة أبحاث صغيرة. ابحث عن واجهات بديهية، وتصميم جلسات موجَّه، ونتائج قابلة للتفسير بدون خبرة في تحليل البيانات.

كيف تستخدم الفرق منصّات رؤى العملاء يومياً

تصبح أفضل منصّات رؤى العملاء مدمجة في إيقاع اتّخاذ القرار اليومي لفرق المنتجات والتسويق. هذا ما يبدو عليه الأمر في الممارسة:

تخطيط سباق الإثنين: قبل كتابة المواصفات للسباق، يُجري فريق المنتج جلسة شخصية ذكاء اصطناعي مدّتها 30 دقيقة للتحقّق من قيمة المستخدم لأعلى القصص أولوية. أيّ منها تفشل في التحقّق يُعلَّم لمزيد من الأبحاث.

تطوير الحملات: قبل إنهاء أيّ موجز تسويقي، يُجري فريق التسويق جلسات شخصية ذكاء اصطناعي لاختبار الرسالة الأساسية وافتراضات الجمهور المستهدف. تُغذّي مخرجات الجلسة الموجز.

التحضير للمبيعات: قبل عرض مؤسّسي مهمّ، يُجري المسؤول التنفيذي للحساب جلسة ذكاء اصطناعي مع شخصية تُمثّل نوع المشتري لتحضير ردود على الاعتراضات وتحديد حالات الاستخدام الأكثر إقناعاً لذلك المشتري.

الاستراتيجية الفصلية: قبل مراجعة الاستراتيجية، تستكشف جلسة لوحة متعدّدة الشخصيات كيف تُدرك شرائح العملاء المختلفة اتّجاه الشركة، وتُظهر الاحتياجات الناشئة، وتُحدّد مخاطر التموضع.

التعلّم بعد الإطلاق: بعد إطلاق منتج، تُولّد جلسات شخصية الذكاء الاصطناعي فرضيات حول لماذا مقاييس التبنّي ما هي عليه. توجّه هذه الفرضيات أبحاث المستخدم الحقيقية التي تتبع.

تقييم منصّات رؤى العملاء

عند تقييم المنصّات، أعطِ الأولوية لـ:

1. جودة ناتج الشخصية. شغّل جلسة اختبار مع شخصية تُمثّل نوع عميلك الأساسي. هل الردود واقعية ومحدّدة ومفيدة؟ الردود العامّة أو غير المتسقة تُشير إلى نموذج أساسي ضعيف.
2. مرونة جلسة الأبحاث. هل يمكنك طرح أسئلة متابعة؟ هل يمكنك تشغيل جلسات لوحات بشخصيات متعدّدة؟ هل يمكنك استكشاف موضوعات خارج بنية محدّدة مسبقاً؟
3. الوقت حتى أوّل رؤية. كم من الوقت من التسجيل إلى أوّل جلسة أبحاث مفيدة لديك؟ يجب أن تُقدّم منصّات الخدمة الذاتية القيمة في غضون ساعة.
4. الامتثال للبيانات. هل تستوفي المنصّة متطلّبات حماية البيانات المحدّدة لديك؟ أين تُخزَّن البيانات؟ من له الوصول؟
5. إمكانية وصول الفريق. هل يمكن لمدير منتجك ومدير تسويقك وقائد مبيعاتك جميعاً استخدامها بدون تدريب؟ إذا كانت الإجابة لا، سيكون التبنّي محدوداً بصرف النظر عن الجودة.

استكشف Minds كمنصّة رؤى عملاء بالذكاء الاصطناعي.