لقد أصبح التخصيص كلمة رائجة. إن تخصيص تجربة المستخدم وفقاً لتفضيلات واهتمامات العملاء يُعد منطقاً تجارياً سليماً: فهو يبني الثقة والعلاقات بينما يبيع توصيات منتجات أكثر ملاءمة للعملاء. لسوء الحظ، فإن التخصيص كما نعرفه ليس كافياً. ولتحقيق الفوائد الحقيقية من التخصيص، يجب التواصل مع العملاء على مستوى دقيق للغاية وفردي بشكل كامل.
التخصيص هو تكييف المنتجات أو الخدمات أو التجارب لتناسب اختيارات ورغبات الأفراد. تشمل البيانات المستخدمة للتخصيص الديموغرافيات الخاصة بالمستخدم، السلوكيات السابقة، سجلات الشراء، وطريقة البحث عن الأشياء التي يتم جعلها أكثر ملاءمة للحالة الحالية. على سبيل المثال، عرض توصيات للأفلام على منصة بث بناءً على ما شاهدته في الماضي، أو عرض منتجات في جلسة تصفح متجر إلكتروني بناءً على العناصر التي بحثت عنها: كل ذلك يُعتبر تخصيصاً. هدفه هو توفير شعور بالفهم والقبول، مما يعزز التجربة العامة ويزيد من تفاعل المستخدمين.
التخصيص الفائق يأخذ كل شيء خطوة إضافية باستخدام تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، التعلم الآلي، وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي. يحاول التخصيص الفائق خلق أكثر التجارب فردية وفورية عبر أخذ رؤى أعمق بعين الاعتبار، مثل الموقع، الوقت الحالي، الجهاز المستخدم، الظروف الجوية، وحتى السلوك في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تطبيق يساعدك على حجز رحلة طيران بمجرد أن تبدأ البحث عن وجهات للعطلة، أو حملة بريد إلكتروني تُعدل محتوى الرسالة في اللحظة التي تفتحها فيها وفقاً لإجراء حديث قمت به. يهدف التخصيص الفائق إلى محاكاة التفاعل البشري مع المستخدمين من خلال لقاءات في الوقت المناسب وذات صلة سياقية لها تأثير إيجابي جداً على الرضا ومعدلات التحويل.
يشير التخصيص إلى توفير تجارب مخصصة وفقاً لتفضيلات وسلوك العملاء. إذا قامت شركة تجارة إلكترونية بالتوصية بمنتجات وفقاً لتاريخ الشراء الأخير، فسيُعتبر ذلك تخصيصاً. كما يمكن أن تُرسل حملات بريد إلكتروني موجهة إلى شرائح العملاء ذوي الاهتمامات المتشابهة.
أما التخصيص الفائق فيُعرف بأنه امتداد للتخصيص بدرجة أعلى بكثير. إذ يأخذ التخصيص الفائق التسويق إلى ما بعد الحملات التقليدية من خلال بيانات السلوك في الوقت الفعلي باستخدام خوارزميات معقدة لتفصيل التجارب على نحو أدق للأفراد. بينما يأخذ التخصيص بعين الاعتبار السلوكيات والتفضيلات السابقة، فإن التخصيص الفائق يراعي جميع السياقات الحالية، بما في ذلك الموقع، وقت اليوم، وأحياناً حتى الطقس، لتقديم محتويات وتوصيات وعروض مصممة خصيصاً للعميل.
الفرق الأساسي بين التخصيص والتخصيص الفائق يكمن في درجة التخصيص المُقدمة وفي استخدام البيانات في الوقت الفعلي. يأخذ التخصيص جميع بيانات العملاء التاريخية لصنع تجربة مخصصة، بينما يتقدم التخصيص الفائق خطوة للأمام باستخدام البيانات الفورية.
قد ترى حملة تخصيص تقوم فيها شركة تجارة إلكترونية بالتوصية بمنتجات استناداً إلى سجل الشراء وسلوك التصفح الخاص بالعميل، مقدمةً توصيات بما شاهده أو اشتراه العميل مسبقاً. أي أن الشركة تقدم تجربة مخصصة بناءً على السلوك السابق للعميل.
لكن الأمر سيختلف تماماً إذا قامت نفس الشركة بتنفيذ حملة تخصيص فائق، حيث يتم استخدام بيانات فورية مثل موقع العميل، وقت اليوم، أو الطقس لتقديم توصيات شخصية بدرجة أعلى. على سبيل المثال، متجر ملابس يقترح ملابس شتوية دافئة لشخص اشترى ملابس صيفية مؤخراً بسبب موجة برد حادة في مدينته.
يمكن القول إذاً إن التخصيص يقدم تجارب ملائمة استناداً إلى بيانات الماضي، بينما التخصيص الفائق يتجاوز ذلك بجعل البيانات الفورية مفيدة لتوفير تجارب أكثر تخصيصاً وملاءمةً للسياق.
يقدم التخصيص الفائق تجارب فردية للعملاء من خلال مزيج من البيانات في الوقت الفعلي، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتقنيات المتقدمة الأخرى بما في ذلك التحليلات التنبؤية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعة ضخمة من البيانات في الوقت الفعلي لتخصيص التوصيات المقدمة للأفراد. وفي الوقت نفسه، ومن خلال دراسة العادات والسلوكيات على مدى الزمن، ستعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحسين الصلة والدقة عند تخصيص المحتوى. اكتشف المركز الرائد في لندن للتدريب والاستشارات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي حيث تلتقي الرؤى القائمة على البيانات مع التخصيص الدقيق.
التحليلات
يعتمد التخصيص الفائق بشكل رئيسي على التحليل الفوري لبيانات العملاء، بما في ذلك سلوك التصفح، سجل الشراء، والمعلومات الديموغرافية. تعكس البيانات المجمعة صورة كاملة عما يحتاجه العميل وما يهتم به.
برمجيات إدارة علاقات العملاء (CRM)
تجمع برمجيات إدارة علاقات العملاء وتخزن معلومات عن العملاء، مثل من هم، ماذا يشترون، وتفاعلاتهم مع المؤسسة. تمكّن هذه البيانات من بعض التخصيص في الحملات التسويقية، وربما تُسهل أيضاً خلق تجارب فائقة التخصيص.
تقنيات قائمة على الموقع
تربط التكنولوجيا القائمة على الموقع العميل بسياقات محددة فيما يتعلق بمكانه من خلال تقنية GPS أو منارات Bluetooth. على سبيل المثال، قد يستخدم مطعم منارات البلوتوث لتخصيص عروض معينة للعملاء القريبين من المطعم، أو يستخدم بائع متعدد القنوات هذه التقنية لتخصيص العروض أو التنبيهات للعملاء أثناء مرورهم بالمتجر.
المحادثات الآلية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)
يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمحادثات الآلية لإنشاء تجارب مخصصة مع توصيات فورية. على سبيل المثال، المحادثات الآلية هي أنظمة تحلل بيانات العملاء لتقديم ردود شخصية على الاستفسارات، بينما تقوم معالجة اللغة الطبيعية بنفس الدور عبر تحليل المشاعر.
التحليلات التنبؤية
بمجرد أن يصبح حجم قاعدة البيانات كبيراً ومتنامياً، يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بما قد يفعله المستخدم لاحقاً، ليصبح أكثر استباقية، مقدماً تجربة قد تُعتبر "خاصة" لأن العميل لم يكن يعلم حتى أنه بحاجة إليها.
يمكن لشركات التجارة الإلكترونية اعتماد تطبيقات مختلفة للتخصيص الفائق. الأكثر شيوعاً هو استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تخصص توصيات المنتجات بأسلوب فائق التخصيص، كما في ميزة "موصى لك" الخاصة بأمازون التي تعرض المنتجات المرتبطة باهتمامات العميل كما ظهرت عبر الإنترنت.
يمكن أيضاً استخدام هذه البيانات لإرسال رسائل تسويقية للعملاء بناءً على ما فعلوه أو لم يفعلوه. على سبيل المثال، بدلاً من الاكتفاء بالقول بأن كل من اشترى حذاء رياضياً يحتاج الآن إلى شراء نفس الجوارب، يمكن للتخصيص الفائق أن يقترح نوعاً مختلفاً من الجوارب لكل عميل، وربما عصابات للرأس لأولئك الذين اشتروا هذه الجوارب خلال الأسابيع الأخيرة.
يمكن أن يحدث أيضاً أن يتم استهداف العملاء بإعلانات معاد توجيهها تُظهر محتويات مخصصة استناداً إلى سلوكيات التصفح والشراء السابقة عندما يكونون خارج الموقع، بينما توفر المحادثات الآلية دعماً لخدمة العملاء أثناء وجودهم على الإنترنت.
يمكن كذلك تطبيق التخصيص الفائق لتخصيص حوافز أو مكافآت معينة لعملاء أفراد؛ يتم اختيار الحافز المثالي لتحقيق أعلى فرص التحويل. وينطبق نفس المبدأ على الأسعار، مثل "مواقع حجز السفر التي تقدم أسعاراً مخصصة في اللحظة التي يكون فيها العميل أكثر استعداداً لإتمام الحجز."
حان الوقت للدخول في التخصيص الفائق، إذا لم تكن قد بدأت بالفعل. سنطرح هنا بعض الأفكار حول كيفية تنفيذه وبناء حملات تسويق رقمية عالية التخصيص للتواصل، التفاعل، والتحويل بكفاءة.
البيانات هي كل شيء: القول بأن البيانات هي كل شيء يكاد يكون تقليلاً من أهميتها عندما يتعلق الأمر بالتخصيص الفائق. فالمعلومات التي تجمعها من مستخدميك تحدد أساساً نجاح حملاتك. كلما عرفت أكثر عن مستخدميك، كلما تمكنت من تخصيص اتصالاتك معهم بشكل فائق.
الأتمتة: من المستحيل تماماً فهم واستخدام بيانات السلوك لكل فرد يدوياً. لذا يجب إعداد منصة أتمتة لجمع هذه البيانات تلقائياً. تجمع منصات مثل Frizbit جميع نقاط بيانات السلوك بحيث تحتاج فقط إلى إعداد حملاتك التسويقية متعددة القنوات مرة واحدة. وعند دمج ذلك مع معلمات ديناميكية، يُصبح من الممكن إرسال رسائل فائقة التخصيص تحتوي على محتوى عالي الصلة.
التواصل عبر قنوات متعددة: على هذا المستوى من التخصيص الفائق، يتقدم التسويق خطوة أبعد من خلال الجمع بين التخصيص الفائق عبر قنوات مختلفة. استخدم إشعارات دفع الويب، البريد الإلكتروني، والرسائل النصية معاً للتواصل مع العملاء عبر القناة التي يفضلونها لتوفير أكثر المعلومات فائدة.
