ما هو تحليل العملاء ولماذا هو مهم؟

نشرت: 2018-07-12

اليوم ، أصبح العملاء مرتبطين بالإنترنت أكثر من أي وقت مضى. هم نشطون دائمًا على وسائل التواصل الاجتماعي وبوابات التسوق عبر الإنترنت والمنصات عبر الإنترنت ذات المحتوى الإعلامي وما إلى ذلك. نتيجة لذلك ، يتم الآن تحديث المستهلكين دائمًا بأحدث الاتجاهات في السوق ، سواء كان ذلك فيما يتعلق بالتكنولوجيا أو المنتجات أو الخدمات أو الموضة أو التعليم - فهم يعرفون كل شيء. وقد زاد هذا من أهمية قيام الشركات والمؤسسات التجارية بجمع معرفة شاملة حول قاعدة عملائها ، وما يعجبهم وما يكرهون ، وأذواقهم وتفضيلاتهم.
في عالم الأعمال التنافسي الحاد ، إذا فشلت في "التعرف" على سلوك العملاء وتفضيلاتهم ، فقد تتأخر في السباق. إذا رأى العملاء أنك تفشل في فهم "نقاط الألم" لديهم ، فإنهم يعلمون أن لديهم خيارات أخرى للبحث عنها. وبالتالي ، للاحتفاظ بقاعدة عملاء مخلصين ، تحتاج إلى الاستثمار في تحليلات العملاء.

جدول المحتويات

ما هي تحليلات العملاء؟

تشير تحليلات العملاء بشكل أساسي إلى التقنيات التي تستخدمها مؤسسات الأعمال لاستخراج معلومات شاملة حول قاعدة عملائها مع مراقبة سلوك العملاء عن كثب. يسمح للشركات بتحديد العملاء المحتملين واستنباط استراتيجيات لجذب عملاء جدد وكذلك الاحتفاظ بالعملاء القدامى.
تشتمل تحليلات العملاء على العمود الفقري لاستراتيجيات التسويق للأعمال التجارية وتدمج التقنيات المتقدمة مثل تصور البيانات والنمذجة التنبؤية وإدارة المعلومات والتجزئة.
تحويل مشاكل الأعمال إلى مشاكل علوم البيانات

لماذا تحليلات العملاء مهمة؟

هناك منطق لا تشوبه شائبة ومباشر وراء الاستثمار في تحليلات العملاء - فكلما فهمت عملاءك ومعرفتهم بشكل أفضل (عاداتهم الشرائية ، وخياراتهم المفضلة ، والعروض التي يستجيبون لها) ، ستتمكن من رسم تنبؤات بشأنهم بدقة أكبر. أنماط سلوك الشراء المستقبلية.
وفقًا لمسح McKinsey & Company ، من المرجح أن تتفوق الشركات التي تستثمر بكثافة في تحليلات العملاء على منافسيها ، سواء كان ذلك على أساس المبيعات أو الإيرادات أو العائد على الاستثمار.
يؤدي الاستخدام المكثف لتحليلات العملاء إلى زيادة أداء الشركة بشكل كبير.
من المؤكد أن كل تفاعل فردي مع عملائك سيترك سلسلة من البيانات (المعلومات) التي تساعد عند دمجها في رسم صورة أوضح لما يتوقعه عملاؤك منك. إذا تم استخدامها بحكمة ، يمكن أن تكون تحليلات العملاء واحدة من أعظم نقاط القوة في عملك - ستسمح لك بتحويل البيانات (منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات والإشارات ؛ تفاعلات العملاء مع قنواتك وصفحات الوسائط ؛ سلوك العميل تجاه منتجاتك / خدماتك ، وما إلى ذلك) في رؤى واسعة الحيلة يمكن أن تزيد من أرباحك بشكل كبير.
يمكن أن تساعدك تحليلات العملاء -

  • قم بتقليل معدلات التناقص بشكل كبير من خلال التنبؤ الدقيق بالفترات الزمنية التي من المرجح أن يغادر فيها العملاء ، مما يتيح لك وضع خطط وحملات استباقية للاحتفاظ بها.
  • عزز معدلات الاستجابة وولاء العملاء وعائد الاستثمار من خلال السماح لك باستهداف الجمهور المناسب بعروض جذابة ومناسبة.
  • تقليل تكاليف الحملة عن طريق تبسيط الحملات لاستهداف قاعدة العملاء التي من المرجح أن تستجيب فقط.
  • قم بتحسين تجربة العميل الإجمالية من خلال إنشاء استراتيجيات بيع وتسويق مخصصة لشرائح العملاء المختلفة.
  • حدد الاتجاهات الحالية في البيانات الضخمة لزيادة المبيعات.
تحويل مشاكل الأعمال إلى مشاكل علوم البيانات

العوامل التي تضمن لك جني الفوائد المثلى من تحليلات العملاء

تؤكد شركة McKinsey & Company أنه يجب على كل شركة تعزيز ثلاثة جوانب لتسخير إمكانات تحليلات العملاء بالكامل. هم انهم:

  1. لا تتورط في الرداءة. تهدف إلى التميز.

تشير أكثر من 85٪ من الشركات إلى أنها فقط عندما تبدأ في استخدام تحليلات العملاء (تكنولوجيا المعلومات والتحليلات التنبؤية) على نطاق واسع ، فإنها تبدأ في رؤية زيادة ملحوظة ومثيرة للإعجاب في مساهمة القيمة من تحليلات العملاء ، مقارنةً بـ 20٪ و 30٪ من الشركات التي تستخدم فيها من تحليلات العملاء منخفضة نسبيًا ومتوسطة على التوالي. تثبت هذه الأرقام حقيقة أن الشركات لا يمكنها جني فائدة تحليلات العملاء إلا عندما تحقق عملياتها مستوى من التميز.
يؤدي التميز في تكنولوجيا المعلومات والتحليلات والتنفيذ إلى مساهمة قيمة لتحليلات العملاء.
وبالتالي ، من الضروري للجناح الإداري للمؤسسة أن يفهم أدوات تحليلات العملاء التي يحتاجون إليها للاستثمار في سد الفجوة بين البنية التحتية الحالية لتحليلات العملاء وأطر عمل تحليلات العملاء الحديثة التي يستخدمها الأقطاب في الصناعة.

  1. شجع صنع القرار المبني على الحقائق

على الرغم من أن تكنولوجيا المعلومات والتحليلات التنبؤية محورية لتحليلات العملاء ، إلا أن هذه وحدها لا تكفي لجذب تحليلات العملاء إلى المستوى الأمثل. يكمن مفتاح النجاح في اتباع نهج شامل لتحليلات العملاء. إن توجيهات القائد الذي يؤكد على اتخاذ القرار القائم على الحقائق أمر بالغ الأهمية أيضًا لتحليلات العملاء. لا يمكن ترجمة الرؤى التي تقدمها تحليلات العملاء إلى قرارات حقيقية وقابلة للتنفيذ إلا من خلال إطار تنظيمي له ثقافة منطقية وعقلانية في جوهره. على سبيل المثال ، بدلاً من التركيز على السرعة التي يتم بها تنفيذ الرؤى ، يجب أن تركز أولاً على التكامل السلس لجميع المبادئ المطلوبة لتحليلات العملاء بما في ذلك تكنولوجيا المعلومات والتحليلات والإطار التنظيمي.
5 أسباب لماذا يجب على المسوقين الاستثمار في تطوير مهارات البيانات

  1. تشجيع مشاركة الإدارة العليا في تحليلات العملاء

وفقًا لتقرير McKinsey & Company ، فإن الشركات التي لا تشارك فيها الإدارة العليا في تحليلات العملاء للمؤسسة تعرض مساهمة قيمة منخفضة تصل إلى 28٪ من خلال تحليلات العملاء. على عكس ذلك ، فإن ما يقرب من 69٪ من الشركات التي تشارك الإدارة العليا فيها بنشاط في تقارير تحليلات العملاء تفيد بأنها حققت قيمة كبيرة من تحليلات العملاء.
نظرًا لحقيقة أن جميع القرارات الحيوية المتعلقة باستراتيجيات المبيعات والتسويق للشركة ، واستراتيجيات تحسين المنتج / الخدمة ، والحملات ، وما إلى ذلك ، يتخذها جناح الإدارة العليا ، فمن الحكمة فقط إشراكهم في مراجعة جانب العملاء من الأشياء. بهذه الطريقة سيكونون قادرين على فهم ما يبحث عنه العملاء بشكل أفضل واتخاذ القرارات وفقًا لذلك.

أدوات تحليلات العملاء

أدوات تحليلات العملاء هي تطبيقات تم تصميمها لمساعدة الشركات على اكتساب رؤى مفيدة حول سلوك العملاء وتخصيص حملات واستراتيجيات التسويق لتناسب الاحتياجات والمتطلبات المحددة لشرائح العملاء المختلفة. يمكن لهذه الأدوات أداء مجموعة من المهام التي تتراوح من مصادر البيانات إلى تحليل البيانات والتصور.
فيما يلي خمس أدوات لتحليل العملاء ذات التصنيف الأعلى:

  • تحليلات Adobe
  • تحليلات جوجل 360
  • تحليلات تجربة العملاء في IBM Watson
  • سحابة تسويق SAP Hybris
  • ذكاء العملاء SAS 360

أدوات تحليلات العملاء من IBM و SAS و Adobe و Google و SAP
تلخيص علم البيانات في صورة واحدة

إذن ، لديك الآن الدليل الكامل للاستفادة من تحليلات العملاء لتوسيع نطاق عملك إلى آفاق جديدة من النجاح!

ما هي تحليلات العملاء؟

تحليلات العملاء المعروفة أيضًا باسم تحليلات بيانات العميل هي عملية الحصول على بيانات المستهلك وسلوكه وتحليلها والتي تتعهد بها الشركات لتحديد عملائها وجذبهم والاحتفاظ بهم. تساعد تحليلات العملاء الشركة على معرفة المزيد وفهم أفضل لما يلي:

1. احتياجات العملاء وتفضيلاتهم
2. عادات إنفاق العملاء
3. تفضيلات طريقة الدفع
4. أنماط استخدام المنتج / الخدمة للعميل
5. يكشف عن مشاكل العملاء وشكاواهم

لماذا تحليلات العملاء مهمة؟

في السوق اليوم ، يكون العميل هو الملك ، وكلما كان الفهم الأفضل لسلوك العميل وتفضيلاته ، كانت استراتيجية التسويق والمبيعات أكثر دقة. يتم تحديث المستهلكين دائمًا بأحدث اتجاهات السوق ، قد تكون الموضة ، والتكنولوجيا ، والتعليم ، والمنتجات والخدمات ، وما إلى ذلك. فهم يحصلون على جميع المعلومات من وسائل التواصل الاجتماعي ، وبوابات التسوق عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك.

لذلك ، فإن الاستثمار في تحليلات العملاء يساعد الشركات على تحسين اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم والمشاركة. لن يساعدك هذا فقط في معرفة وفهم عادات الشراء لدى عملائك وتفضيلاتهم وما إلى ذلك ، ولكنه يساعد أيضًا في توقع سلوك المستهلك باستخدام التحليلات التنبؤية. باختصار ، تساعد تحليلات العملاء الشركات في الحصول على عرض 360 درجة لعملائها لإنشاء أفضل الاستراتيجيات لـ

1. اكتساب العملاء
2. الاحتفاظ بالعميل
3. التفاعل الاستباقي مع العملاء

تستخدم الشركات تحليلات العملاء هذه في مبيعاتها وتسويقها وتطوير منتجاتها.

كيف تعمل تحليلات العملاء؟

إنها في الأساس عملية من ثلاث خطوات:

1. جمع البيانات: جمع البيانات هو عملية تجميع البيانات من جميع قنوات تفاعل العملاء ، بما في ذلك تحليلات مواقع الويب ومكالمات خدمة العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي وتعليقات العملاء.
2. التحقق من صحة البيانات: من الضروري التحقق من صحة البيانات بشكل صحيح لجميع البيانات التي جمعتها لضمان دقتها.
3. تحليل البيانات: بعد جمع البيانات والتحقق من صحتها ، تتمثل الخطوة الأخيرة في تحليل بياناتك. لهذا يجب أن يكون لديك شخصيات العملاء الخاصة بك في مكانها الصحيح. باستخدام تحليل البيانات ، يمكنك إنشاء نموذج تنبؤي لعملك. سيساعدك هذا في تحديد اختيارات العملاء التي تؤثر بشكل مباشر على عملك. يتم تحليل البيانات في الغالب من خلال أدوات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مثل Google Cloud ML Engine و Big ML و TensorFlow و Knime و PyTorch و IBM Watson Studio و Apache Mahout وغيرها الكثير.