كيفية بناء نظام قوي لتحليل بيانات العملاء وزيادة الأرباح والمبيعات
في عالم رقمي سريع وتنافسي أصبحت الطريقة التي تتعامل بها المؤسسات والشركات مع العملاء لتلبية احتياجاتهم في تطور مستمر، فالعملاء لديهم الكثير من الرغبات والتوقعات المتغيرة.
فعلى سبيل المثال لا يريد العميل الإجابة على نفس السؤال مرارًا وتكرارًا، كذلك ينزعج من التحدث إلى روبوت بدائي لا يفهم احتياجه واستفساراته، ولا يريد في نفس الوقت أن ينتقل من شخص لآخر.
وعندما يواجه العميل هذه العقبات، يتراكم الإحباط ويتم إعاقة الاتصال الناجح بين الشركة والعميل. لقد كنا جميعًا عملاء في مكان ما، ويمكننا التفهم الجيد لهذه الإحباطات!
إذًا فما الحل؟ 🤔
يكمن الحل في تحليل بيانات العملاء، فلقد أصبح تحليل بيانات العملاء الآن أكثر قيمة من أي وقت مضى، وقد وصلنا إلى مرحلة التحليلات والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) حيث يمكننا الحصول على رؤى عميقة حول ما يريده العميل.
كما أصبح من الممكن الآن استخدام تحليلات البيانات وإعداد التقارير لتلبية احتياجات العملاء، والنتيجة كانت تحسين قوي لتجربة العميل ككل.
نتناول معكم في السطور القادمة تعريف تحليل بيانات العملاء ولماذا تحتاج إليه في عملك؟ وما هي أفضل الاستراتيجيات التي تساعدك على بناء نظام قوي لتحليل البيانات.
ما هو تحليل بيانات العملاء؟ وما الذي يجعله أولوية لجميع الأعمال؟
تحليلات العملاء هي عملية جمع بيانات العميل وتحليلها للوقوف على رؤى واضحة حول سلوك هذا العميل. تتطلب تلك التحليلات أدوات متنوعة لجمع وتنظيم البيانات من أجل عمل إطار منهجي واضح لتحليل وفهم تلك البيانات.
تستخدم الشركات هذه التحليلات لاتخاذ قرارات متعلقة بالتسويق أو تطوير المنتجات والمبيعات وغيرها الكثير.
قد تكون القرارات التي يتم اتخاذها بناءً على تحليلات العملاء قرارات تجارية كبيرة ومعقدة مثل اكتشاف رحلة العميل بالكامل ثم إنشاء حملات تسويقية مناسبة مطابقة لها. وقد تكون قرارات بسيطة مثل الوقوف على أفضل نظام إعلاني يمنحك عائد جيد على الاستثمار.
وتبعًا لآخر استطلاع رأي أجرته شركة McKinsey فقد تبين أن الشركات التي تستخدم تحليلات العملاء على نطاق واسع تحقق عائد على الاستثمار أكبر بنسبة 115% وتحقق أرباحًا أعلى بنسبة 93%.
هناك نوعين من البيانات التي يتم تحليلها:
أولًا: البيانات الكمية
يتم التعبير عن هذه البيانات من خلال الأرقام التي يمكن عدها وقياسها؛ وغالبًا ما يتم تقديمها بشكل مرئي في جداول ورسوم بيانية.
لذلك يكون من المفيد تحليل هذه البيانات لتعزيز ودعم عملية صنع القرار، ولكنها على الأغلب لن تطلعك على كيفية حل مشكلة ما وهذا يأخذنا للنوع الثاني.
ثانيًا: البيانات الكيفية/النوعية
تُعد هذه البيانات توضيحية ويمكن تصنيفها من أجل تحديد مشكلة ما والمساعدة على إيجاد حلول، وغالبًا ما يتم استخدامها أيضًا لإضافة سياق مناسب إلى النتائج الكمية.
لذلك البيانات النوعية ليست أرقام واحصائيات هي عبارة عن المعلومات الشخصية للعميل فـ (الجنس، العنوان، السن، إلخ) هي أمثلة على البيانات النوعية.
انهض بعملك وتواصل مع عملائك بفاعلية على جميع المنصات وكذلك تطبيق الهاتف المحمول.
انشيء متجرك الآن عبر منصة اكسباند كارت وتمتع بخطة عمل مجانية بالكامل وتجربة عميل سهلة ورائعة، وكذلك تقارير دورية لأداء متجرك الإلكتروني.
بدون بيانات بنكية
وقبل البدء في شرح الطرق التي تساعدك على بناء نظام قوي لتحليل العملاء ينعكس بشكل كبير على تحسين العائد في الاستثمار لشركتك دعنا نفهم أولًا 👇
لماذا تحتاج إلى تحليل بيانات العملاء؟
الأسئلة التي ستساعدك تحليلات العملاء في الإجابة عليها لا حصر لها، وسوف تكون مساعد كبير تقريبًا لكل قسم داخل شركتك، فمن خلال تحليل بيانات العملاء سوف تتمكن من:
- إنشاء حملات تسويقية قوية أكثر تخصيصًا وفي الوقت المناسب.
- مساعدة فريق المبيعات بشكل هائل من أجل فهم العمليات الشرائية وتقليل دورة المبيعات الخاصة بهم.
- يستطيع فريق الإنتاج الاستفادة من نتائج تلك التحليلات لعمل منتجات أفضل عبر معرفة المميزات التي يفضلها العملاء وما لا يحبونه.
- خدمة العملاء تستطيع أيضًا الاستفادة منها بشكل كبير من أجل التنبؤ بردود أفعال العملاء والتعامل بشكل فعال مع ردود الفعل السلبية.
والآن ننتقل إلى النقطة الأساسية 🧐 👇
كيف يمكنك بناء نظام قوي لـ تحليل بيانات العملاء ؟
هناك مجموعة من الممارسات الأساسية التي يجب اتباعها حتى تستطيع تحليل بيانات العملاء بشكل فعال لمساعدة علامتك التجارية على التطوير وتعزيز فهم العملاء. ومن أهمها ما يلي:
1. الوضوح في تحديد أهدافك
نظرًا لأن إجراء تحليل بيانات العملاء والانخراط في إدارة تلك البيانات يستغرق وقتًا وطاقة والعديد من الموارد الأخرى التي لا تستطيع الشركات تحمل تبديدها دون الحصول على عائد جيد، لذلك قبل أن تقوم بعمل أي تحليل جاد للبيانات عليك أن تكون واضحًا تمامًا بشأن النتائج التي تريد تحقيقها.
على سبيل المثال،
- هل الهدف الأساسي لعلامتك التجارية هو كسب مزيد من العملاء مستقبلًا أم الاحتفاظ بالعملاء الحاليين؟
- هل ترغب شركتك في بيع المزيد من منتج معين أم زيادة المبيعات على خط إنتاجها بالكامل؟
وهكذا…
كذلك قم بالتحدث مع أصحاب القرار أو المصلحة في الشركة Stakeholders، وتحديد هدفك الاستراتيجي الرئيسي. والحصول على فهم واضح لأنواع الأفكار التي يبحثون عنها وكيف يمكنك استخدامها لتحقيق الهدف.
بعد ذلك، من المهم حقًا أن يكون لدى الفريق الذي سيجري تحليل البيانات فهم مشترك لهذا الهدف. فإذا كان لكل شخص تعريفات مختلفة للهدف، فسوف يذهب الجميع في اتجاهات مختلفة وعندما تصبح الأمور باهظة الثمن وصعبة ومحبطة.
نصائح الخبراء ✌️
عليك الحذر من افتراض أي توقعات مسبقة أو التحيز لأنك بذلك سوف تستخدم البيانات فقط من أجل تأكيد أفكارك الخاصة؛ وللمساعدة في التخلص من تلك المشكلة بشكل كامل يُفضل أن يكون لديك فريق تحليل بيانات من خارج مراكز التأثير والاتصال المباشر… Click To Tweet2. التخلص من البيانات الغير هامة
سوف تتمكن علامتك التجارية على الأغلب من الوصول إلى بيانات كثيرة جدًا أكثر قد تحتار في معرفة كيفية الاستفادة من معظمها. لذلك بدلًا من محاولة توظيف كل تلك البيانات ودمجها في عملية تحليل البيانات الخاصة بك، عليك أن تقوم بالتخلص من الأشياء الغير هامة.
كن واضحًا بشأن البيانات التي تعني بشكل أفضل لعلامتك لأنها سوف تكون المؤشر الأساسي الذي تعتمد عليه شركتك في اتخاذ الكثير من القرارات الهامة.
كذلك يجب الوضع في الاعتبار أن ما يهم فريق التسويق يختلف عما يهم فريق المبيعات أو خدمة العملاء. فكل فريق يحتاج إلى مؤشرات أداء وتحليلات رئيسية مختلفة.
عليك الانتباه⚠️
تجاهل احتياجات بيانات العملاء لأي قسم سوف يترتب عليه إبطال عملية تحليل بيانات العملاء بالكامل.
3. قم بجمع البيانات التي تحتاجها
بعد وقوفك على أهدافك الرئيسية ومعرفة مؤشرات الأداء الأكثر أهمية اللازمة لتحقيق تلك الأهداف، فقد حان الوقت لبدء جمع بيانات العملاء التي تحتاجها.
وهناك العديد من أدوات التسويق التي يمكن استخدامها للحصول على معلومات هامة حول سلوك العملاء وخصائصهم ومن أهمها Google Analytics و Mailchimp و HubSpot و Optimizely.
4. ترتيب البيانات وفحصها
بعد أن جمعت بياناتك وقمت بتخزينها وتنظيمها، حان الوقت لترتيبها. مما يجعل النتائج والرؤى التي تحصل عليها من تحليل بيانات العميل أكثر دقة وثقة.
هناك أربع مراحل أساسية في ترتيب البيانات وتنقيتها وهي:
- فحص البيانات للبحث عن الأخطاء والتناقضات.
- إصلاح أو إزالة القيم المتطرفة outliers –وهي البيانات التي تتواجد وسط مجموعة من البيانات ولا تتوافق أو لا تشبه في سلوكها السلوك العام لبقية البيانات-.
- اختبار التغييرات بك للتحقق من صحتها وقابليتها للتنفيذ.
- تسجيل التغييرات والإبلاغ عن جودة البيانات الإجمالية.
نصيحة خبير 📋
قم بعمل قائمة تدقيق Checklist لتتأكد من أنك اتخذت جميع الخطوات اللازمة في عملية تصفية وتطهير البيانات. وباستخدامها، يمكنك ضمان أن الجميع يتبع نفس العملية بالضبط مما يساعد على الحماية من النتائج المتضاربة. Click To Tweet5. التحسين والتكرار
في نهاية كل مرحلة لتحليل البيانات، من الهام أن تتساءل عما كان يمكنك القيام به بشكل أفضل أو بشكل مختلف، من أجل تحسين العملية في المستقبل.
فمن الممكن أن تقوم بالبحث عن أدوات جديدة لجمع البيانات أو طرق أفضل لترتيبها وفحصها. ومن الممكن أيضًا تخيل تقنيات أفضل لتصور البيانات من أجل توضيح الرؤى بشكل أفضل.
قد تتساءل الآن كيف يمكن لتحليلات البيانات أن يعمل على تغيير استراتيجية عملك بشكل فعال؟ 🤔
باختصار يساعدك تحليل البيانات على إعادة تشكيل طريقة تفاعلك مع العملاء وفهمهم بشكل أفضل بالتالي القدرة على التسويق بشكل أكثر فعالية، مما يدفع حركة البيع ويحقق المزيد من المبيعات. وهذا يأخذنا إلى النقطة التالية 🤝
كيف يساعد تحليل بيانات العملاء على تنشيط المبيعات؟
هناك أربع عوامل رئيسية تساعد في تنشيط المبيعات باستخدام تحليل البيانات، نتناولها بالتفصيل فيما يلي…
1. إمكانية التقسيم Segmentation
التقسيم هو مفتاح بناء خط إنتاج جيد. فإذا كنت تحاول بيع منتجاتك لكل الشرائح السكانية، فمن المحتمل أن تفشل استراتيجيتك التسويقية في الوصول إلى بعض العملاء. حيث تختلف شعبية المنتج بناءً على عدة عوامل، مثل العادات الشرائية والعمر والجنس وطريقة استخدام المنتج وما إلى ذلك.
لذلك من خلال التقسيم الفعال، يمكنك تخصيص استراتيجيتك التسويقية وفقًا لاحتياجات شريحة معينة من العملاء. سوف تساعدك هذه التقنية على قطع شوط طويل في تحديد المنتج الأنسب لمجموعة معينة من العملاء، وبالتالي توسيع قاعدة عملائك وزيادة أرقام مبيعات شركتك.
2. تطوير المنتجات
التخصيص Customization هو مفتاحك لعمل استراتيجية مبيعات جيدة. لذلك تحتاج الشركات إلى تجميع وتحليل البيانات المتعلقة بعملائها. ويعد فحص ودراسة رد فعل العملاء طريقة فعالة لتطوير المنتجات وتحديد كيفية بيع منتجك حيث يمكنك استخدام هذه المعلومات لدعم استراتيجيتك التسويقية.
على سبيل المثال تدرس منصات مثل Netflix معدل استجابة المشاهدين لعروضها، ثم تستخدم هذه البيانات لتحديد العروض التي يجب إبرازها في الصفحات الرئيسية لخدمات البث الخاصة بها.
3. التنبؤ بسلوك العملاء
أفضل شيء في تحليلات البيانات هو قدرتها على عمل تنبؤات دقيقة. باستخدام خوارزميات، حيث يمكن للشركات توقع ما قد يريده العملاء في المستقبل.
لا يعد هذا جزءًا لا يتجزأ من نموذج التنبؤ بالمبيعات فحسب، بل يمكنه أيضًا أن يقطع شوطًا طويلاً في المساعدة على الاحتفاظ بالعملاء المثاليين. مما يعزز في النهاية إيرادات الشركة وأرباحها.
يساعد هذا النهج الشركات على الاحتفاظ بالعملاء حيث يتم من خلاله التواصل معهم بشكل مخصص وفعال وتذكيرهم بالمنتجات التي قد يجدونها جذابة ومناسبة لهم دون غيرهم.
4. التسعير الجيد للمنتجات
أصبح السوق في الآونة الأخيرة تنافسي للغاية والجميع يحاول طرق أسعار منافسة وعروض جذابة، لذلك لا شك أن التسعير عامل أساسي في مساعدة الشركات على النجاح وطرح منتجاتها بشكل مناسب للعملاء.
لذلك يمكن أن تفشل الشركات بشكل كبير إذا لم يكن لديها البيانات الجيدة التي تساعدها على وضع سعر مناسب لكل منتج، حيث تعتمد استراتيجيات التسعير بشكل أساسي على البيانات، ويمكن بسهولة وضع سعر مناسب من خلال التحليل الجيد للمنافسين.
وكذلك تتأثر قرارات التسعير بناءً على أنماط إنفاق العملاء. وبالتالي يضمن تحليل البيانات لفرق المبيعات في الشركة تحديد سعر مربح للمنتج وفي نفس الوقت مقبول لدى الجمهور.
حتى أصغر التغييرات قد تحدث فرقًا كبيرًا 💪🚀
من أجل مزيد من التعامل الفعّال مع عملائك قم بتحميل نسختك المجانية من كتاب التجارة الإلكترونية من البداية إلى الاحتراف، وتعرف على جميع الأسرار التي تضمن لك تجربة عميل مميزة ورائعة
بدون بيانات بنكية
في النهاية نريد التأكيد على أن تحليل بيانات العملاء، هو بوابتك الأولى لضمان استهداف العملاء بشكل فعال وزيادة تأثيرك التسويقي و بالتالي تحسين الخدمة التي تقدمها. ولكن التحول بعلامتك أو شركتك نحو جعلها علامة تتمحور حول العملاء وتفضيلاتهم هو أمر معقد قليلًا ويأخذ وقت ومجهود حتى تصل للنتائج المطلوبة.
لذلك مهما كان الأمر طويل، عليك الصبر والتأكد أن أصغر التغييرات التي قد تحدثها على استراتيجيتك وأساليب عملك من الممكن أن تنعكس بشكل إيجابي كبير وتحقق فوائد ملحوظة على عملائك وبالتالي زيادة أرباحك.
