لِفهم أكثر دقة للبيانات لدينا اليوم تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة أو التعلم الآلي (ML) في جانبنا. لا شك أن هذه التقنيات التي تحاكي المنطق البشري يمكن أن تغير بشكل إيجابي الشركات واستراتيجياتها.
نحن بحاجة إلى فهم تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تشكيل فهمنا وقدرتنا على تفسير البيانات.
التخصيص المعتمد على البيانات
تدرك أي شركة أهمية التواصل مع العملاء بشكل فردي. وبفضل طبيعة الواجهات الرقمية التي فتحت المجال الهائل للتفضيلات والخيارات الفردية، يجب أن يأخذ اتصال عملك في الاعتبار تفضيلات العملاء الأفراد.
أجبرت الأهمية المُتزايدة لمعالجة الاختيارات الفردية تحويل أعمال العديد من الشركات على التركيز على تدابير التخصيص التي تعتمد على البيانات.
ليس فقط الشركات الكبيرة بل أيضًا الشركات الناشئة والشركات الصغيرة تتفهم بشكل متزايد أهمية الوصول إلى البيانات ذات الصلة لتلبية احتياجات الزوار.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحفر بيانات المستخدم المتاحة بشكل أعمق ويجلب الأنماط والرؤى ذات الصلة التي يمكن استخدامها بشكل أكبر في تخصيص القرار القائم على البيانات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في زيادة جهود التخصيص هذه لكل مستخدم فردي.
يمكن العثور على مثال رائع على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي السماح بالتخصيص في العمليات التجارية في حالة ستاربكس.
صممت العلامة التجارية لسلسلة القهوة العالمية 400000 نوعًا مختلفًا من رسائل البريد الإلكتروني التي تم إنشاؤها بناءً على بيانات التفضيلات الفردية والأذواق والخيارات. يمكن لمثل هذه الاتصالات الشخصية المصممة جيدًا مساعدة العلامات التجارية على إنشاء تواصل ومحادثات أكثر جاذبية للعلامات التجارية التجارية. تقوم العلامة التجارية عبر الذكاء الاصطناعي بفك أحجام البيانات التي تناسب تفضيلات العملاء وخياراتهم.
جمع البيانات والتركز على البيانات
جمع البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتخصيص المتمركز حول البيانات، قد يكون مكلفًا بعض الشيء بالنسبة إلى الأعمال الصغيرة والشركات الصغيرة. لكن يمكن للشركات الصغيرة أن تتبنى مناهج مماثلة لإنشاء حملات تسويقية محددة للغاية موجهة للبيانات بمدة قصيرة لتعزيز تحويل الأعمال ومشاركة العملاء. يمكن لهذه الحملات التي تعتمد على البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تساعد أيضًا في رفع صورة العلامة التجارية لأي شركة.
توليد عملاء محتملين للمبيعات من بيانات غير مفهومة
بالنسبة لقطاع B2B، يعتمد تحويل الأعمال بشكل كبير على توليد عملاء متوقعين جدد. تحتاج شركات B2B أيضًا إلى الاعتماد بشكل كبير على تتبع بيانات الاتصال والوصول إليها بفاعلية.
يوافق معظم المسوقين على النطاق الهائل من التحديات التي تواجهها الشركات القائمة على B2B في القيام بذلك. هذا هو المكان الذي يمكن أن يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في تبسيط عملية إنشاء العملاء المحتملين من خلال الأتمتة الذكية.
تتمتع حلول الذكاء الاصطناعي وتوليد الاتصالات التي تعمل بالطاقة عن طريق الذكاء الاصطناعي (AI) بالقدرة على إجراء تحليل لقاعدة العملاء جنبًا إلى جنب مع الاتجاهات الهامة والأنماط الناشئة. يمكن لهذه الاتجاهات والأنماط والشذوذ والخصائص والسمات المختلفة أن تقدم رؤى مهمة لتحسين مواقع الويب وتطبيقات الويب. بفضل رؤى التحسين المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن لموقع الويب أن يغامر باستخدام لغة برمجة وأدوات وميزات وعناصر واجهة مستخدم أفضل لتوليد المزيد من العملاء المحتملين.
من ناحية أخرى، يمكن أن يعمل تحليل بيانات الأعمال القائم على الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تحليلات البيانات الضخمة. يمكن أن يساعد هذا النهج المعقد والحاسم للغاية في استخدام البيانات بسهولة في اكتشاف العملاء المثاليين للأعمال التجارية. يمكن تحليل تفاعلات المستخدمين على صفحات الويب والبيانات المقابلة من قبل العلامات التجارية B2B بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج رؤى أكثر صلة وكذلك قابلة للتنفيذ.
ولتسهيل الأمور على الشركات، والذكاء الاصطناعي، وتكنولوجيا التعلم الآلي لمثل هذه الأنشطة التحليلية، تم رصدها الآن في معظم حلول التحليلات الرائدة عبر الطيف. يمكن أن يقدم برنامج Google Analytics البسيط أيضًا تقارير عالية التركيز وموجهة نحو النتائج. يمكن لهذه التقنيات أن تعرف بسهولة أوجه القصور والثغرات الكامنة وراء انخفاض الدافع لحركة المرور وقراءات تداعيات تحويل الأعمال.
هناك أيضًا أدوات رائعة مثل Finteza تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لمراقبة حركة مرور موقع الويب بشكل مستمر إلى جانب التحقق من المشكلات والمخالفات الحاسمة الأخرى. يمكن لهذه الأدوات أيضًا تحسين أمان البيانات الخاصة بك نظرًا لأنها باكتشاف حركة المرور السيئة فإنها تشير تلقائيًا إلى نقاط الضعف في تطبيق الويب.
غالبًا ما ينتج عن سوء حركة مرور الويب هجمات DDoS، والتلاعب بملفات تعريف ارتباط مواقع الويب، والقراصنة أو البرامج الخبيثة التي تنتحل صفة برامج الكمبيوتر. يمكن أيضًا أن يؤدي حل إنشاء قوائم العملاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى تقليل نقاط الضعف الأمنية هذه.
تحسين تجربة المستخدم (UX)
يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين نطاق التخصيص بطريقة تعتمد على البيانات ويتم تصوير ذلك على أنه العامل الرئيسي غير المجدي للذكاء الاصطناعي في التعامل مع البيانات. لكن الذكاء الاصطناعي أيضًا فعال للغاية في تحسين تصميم الويب وتحسين تجربة المستخدم (UX).
يحقق الذكاء الاصطناعي هذا التحسين من خلال تحليل سلوك المستخدم وبيانات التفاعل وردود فعل المستخدم. يمكن أن تلعب برامج التعلم الآلي على وجه الخصوص دورًا فعالاً للغاية في التعلم من سلوك المستخدم وتعديل العناصر التفاعلية المختلفة وفقًا لذلك.
تقوم برامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تعمل خلف الكواليس بشكل أساسي بجمع الكثير من البيانات المقابلة لسلوك المستخدم الحقيقي بحيث يمكن توصيل التعليقات في الوقت الفعلي حول أوجه القصور واحتياجات التحسين إلى أصحاب الأعمال. يمكن للبرنامج القائم على ML أيضًا إدخال تعديلات فورية على سمات تجربة المستخدم لتحسين التفاعل.
شيء آخر مهم في هذا الصدد يحتاج إلى شرح، وهو الدور الكبير للذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة اختبارات A/B. في عملية اختبار A/B، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تقديم أهم الرؤى حول متطلبات المستخدم وتفضيلاته لاتخاذ مزيد من إجراءات التحسين لواجهة المستخدم وتجربة المستخدم.
أهم جانب من جوانب الذكاء الاصطناعي في إحداث تأثير على اختبار A/B هو أنه لا يترك مجالًا للتقييم أو التخمين المبهمين. أصبحت الإحصاءات المستندة إلى البيانات التي توجه اختبار A/B أكثر إمكانية الآن حيث توفر ملفات تعريف الارتباط لمواقع الويب رؤى واضحة بشأن سلوك المستخدم.
بناءً على هذه الأفكار، يمكن للصفحات المقصودة تقليل حقول النموذج حسب اهتمامات المستخدم وتفضيلاته.
دفع البيانات البيومترية من أجل التحسينات
يمكن أن تساعد بيانات القياسات الحيوية المقابلة للتفاعلات المباشرة مع تطبيق الويب المطورين والمسوقين في الحصول على الكثير من الأفكار القابلة للتنفيذ. هناك العديد من الخدمات عبر الإنترنت المتقدمة المتاحة الآن في السوق والتي يمكن أن تساعد في فهم بيانات موقع الويب وفك تشفيرها.
فتحت بيانات القياسات الحيوية مقترنةً بالذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي إمكانيات جديدة لتحسين تجربة المستخدم.
من بين هذه الخدمات المتاحة لتفسير البيانات، غالبًا ما تأخذ المساعدة من مزيج من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن لهذه الحلول المتطورة بسهولة تتبع حركات العين للمستخدمين.
ويمكن لبعض هذه الخدمات أيضًا تتبع تعابير الوجه لتقييم ردود المستخدم في سياقات مختلفة. يمكن لهذه الخدمات استخراج النوع الأكثر عضوية من بيانات المستخدم وإنشاء الرؤى الأكثر قيمة التي يمكن استخدامها لتصميم تجربة المستخدم وتحسين أداء مواقع الويب.
اقرأ أيضاً: