يساعد تحليل البيانات في تحسين تجربة العملاء وزيادة رضاهم وولائهم، بالتّالي زيادة إيرادات الشركة ورضا الموظفين فهو يجعل عملية التّجارة فورية وآمنة. ففي الوقت الحالي، تعدّ تجربة العملاء أساس تحسين الأرباح فهم يتفاعلون مع عدة علامات تجارية عبر عدة قنوات. كما يوفّر تحليل بياناتهم طريقة للتركيز على النتائج لزيادة التعاون القادم من الخبراء، لذا تركز الشركات على تحسين تجربة العملاء، فتضبط رحلة العميل وتفاعله مع منتجهم من الاكتشاف إلى التحويل. نستعرض أدناه أهمية تحليل البيانات في إدارة تجربة العملاء، وأبرز الممارسات التي يمكن تطبيقها بهدف زيادة رضاهم.
أهمية تحليل البيانات في تحسين تجربة العملاء
يساعد تحليل البيانات في تحسين تجربة العملاء من خلال جمع بيانات المستهلكين وإدارتها وتقييمها وفهم احتياجاتهم لتحسين تجاربهم مع خدمتك أو منتجك. يغطي ذلك مراجعات العملاء والتفاعلات والسلوك والمشاركة في وسائل السوشيال ميديا. مما يساعدك في زيادة مشاركتهم العملاء وولاءهم، وتوجيه فرق الشركة الداخلية لاتخاذ إجراءات بشأن المشكلات التي تؤثر على الرضا والولاء. فهي تساعد كل من المستهلكين والشركات والموظفين، من أبرز فوائدها:
لرجال الأعمال والمساهمين
توفر لكبار مسؤولي الشركة المعايير الأساسية حول المنتج قبل التوقيع عليه، كما تزودهم بنظرة شاملة حول سلوك المستهلك، ليتمكنوا من اتخاذ القرارات التجارية الحاسمة. كما تساهم في زيادة قيمة عمر العميل والاحتفاظ به، لتحقيق المزيد من الإيرادات.
لمتخصصي التسويق وقادة تجربة العملاء
يحتاج المسوّقون، خاصّة المدراء، معلومات محدثة عن المستهلك بهدف إجراء تعديلات على الإستراتيجية. فبدون وجود رؤى مفصلّة حول تجربة العملاء، سيعتمدون على التخمين لتلبية احتياجات المستهلكين، بالتالي تكون النتائج غير سليمة.
لوكلاء الدعم
فهي تشير إلى أماكن المشكلات وأسبابها، وتأثيرها، وماذا سيحدث نتيجتها.
للعملاء
يستفيد العملاء من تحليل البيانات لأن الاستدلالات المستخلصة من البيانات تساعد على تحسين تفاعلهم مع عملك. فهي تساعد على رسم رحلة العميل بفعاليّة، كما تلبّي احتياجاتهم التي قد لم يعبروا عنها بشكل مباشر.
لكن كيف يمكن استخدام البيانات لتحسين تجربة العملاء؟
تطبيقات تحليل البيانات في تحسين تجربة العملاء
تستخدم تحليلات البيانات في التسويق من خلال إنشاء حملات تسويقية، كما يمتد دورها إلى استراتيجية عملك الشاملة بما فيها تجربة العملاء. يمكن الاستفادة منها بعدّة طرق تتجلّى فيما يلي:
إضفاء الطّابع الشخصي على تجربة العملاء
عندما تجمع البيانات من عدة مستخدمين عبر عدة منصات تلاحظ أنماطًا وموضوعات متكرّرة، تساعد في صياغة شخصية العميل لمنتجات شركتك. ممّا يسمح للمسوقين ووكلاء دعم العملاء بتعديل عملهم ليناسب توقعات العملاء. فلو كان معظم المستخدمين لا يحبّون ميّزة محددة على موقع الشركة فالمستخدم المجازي لا يوافق عليها، كما قد تكون مصدر إزعاج له. لكن جمع معلومات العملاء تساعد في إعادة تصميم صفحة الخروج لمعالجة نقطة الضعف لدى المستهلك الافتراضي.
تحديد المشكلات
تشير مراجعات العملاء ورؤى صانع الاستطلاع إلى مشكلات تجربة العملاء المتعلقة بعلامتك التجارية، كما تسمح لوكلاء دعم العملاء فتح سجلاتهم بشكل أسرع لأنهم يفهمون نقاط الضعف لدى المستخدم بشكل أفضل.
التنبؤ بتغيرات السوق
تساعد بروفايلات المستخدمين، ومجموعة نقاط الضعف المسوّقين التَّنبؤ بسلوك المستهلك بدقّة كبيرة. لذا، يجب على أي شركة تريد التفوق على المنافسين في الأداء أن تستخدم التنبؤات المستندة إلى بيانات العملاء لتحديد الاتجاهات المستقبلية والاستفادة منها.
تحسين دعم العملاء
تساعد فحوصات وسائل السوشيال ميديا المؤقتة ومشاركة العملاء المباشرة على التَّنبؤ بالمشكلات الأساسية التي يواجهها العملاء عند استخدام منتجك. بالتّالي يحصل وكلاء دعم العملاء في شركتك على معلومات قائمة على البيانات تتعلّق بأسباب المشكلات الرئيسية ومن ثمّ إيجاد حلول لها.
ترسيخ الولاء للعلامة التجارية
يساعد تحليل بيانات تجربة العملاء على اكتشاف الثَّغرات القابلة للإصلاح بهدف تحسين تجربة العملاء وتعزيز سمعة علامتك التّجارية عبر الإنترنت.
أبرز الممارسات لفعل ذلك هو استخدام منصة الندوات عبر الإنترنت لاستضافة جلسات تعليمية تساعد العملاء على فهم أعمالك ونقاط قوتك بشكل أفضل، ممّا يجعلك رائد فكريًا في أحد المجالات، ويزيد نسبة الولاء لعلامتك التجارية.
اتخاذ قرارات مبنية على البيانات
يحتاج صناع القرار كالمديرين التنفيذيين والمسوقين تحليل بيانات العملاء بشكل صحيح لاتخاذ القرارات.
فعند اتخاذ القرارات يقوم مدير تجربة العملاء بربط أهداف العمل مع احتياجات العميل لتوفير مسار واضح للنجاح، كما قد يتصادمون بسبب اختلاف الرأي.
تتبع الأداء
تستطيع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أو خيارات مزامنة البيانات المماثلة كالتّكامل مع Excel وGoogle Sheets لإنشاء تقرير يوضح حالة تجربة العميل خلال فترة محددة هل تحسنت أم ساءت؟ فهو يساعد على تحديد المقاييس الرئيسية وفرص التّحسين. هنا السؤال الذي يطرح نفسه هو: كيف يتم تحليل العملاء؟ في الواقع يعتمد ذلك على عدة عوامل تتجلى فيما يلي:
- صافي نقاط الترويج: وهو مقياس يقيّم ولاء العملاء لعلامتك التّجارية.
- درجة رضا العملاء: يقيّم مدى تلبية احتياجات المستهلك أو حلّ مشكلته.
- نقاط مشاركة العملاء: تُظهر كيفية تفاعل المستخدمين مع منتجاتك.
- معدل تباطؤ العملاء: تساعد في تتبّع الوتيرة التّي تفقد بها العملاء.
- القيمة الدائمة للعميل: وهي مقياس يوضح القيمة النقدية للعميل الواحد أو مجموعة العملاء طوال تفاعلهم مع علامتك التجارية. هذه القيمة تعتمد على ثلاثة عوامل: عمر العميل، تردد الشراء، قيمة الشراء.
- نقاط جهد العملاء: يقيس مدى سهولة قيام العميل بإجراء ما، يحتوي سؤال واحد، مع مقياس صعوبة مكوّن من 7 نقاط.
تخصيص الخبرات
يعتبر إنشاء شرائح فعّالة لجمهورك المستهدف وفهم استجاباتهم بشكل جيد جزء لا يتجزأ من تحليل تجربة العملاء، فكلما كانت تجربة ورحلة العميل أكثر تخصيصًا، كان ذلك أفضل. إذ يمتلك العملاء تفضيلات قد لا تكون واضحة للعلامات التجارية أحياناً، فلو أخذت بالاعتبار ما تعرفه عن عملائك فقط، بدل جمع كافة البيانات الممكنة سيفوتك الكثير من الفرص الرئيسية.
الحد من تقلبات العملاء
في حال لم يتبيّن لك أن عملائك غير سعداء إلا بعد مغادرتهم، فهذا يدل أن علامتك التجارية تواجه مشكلة خطيرة. فلا يجب أن تقاس علاقات العملاء بحركتهم فقط، إنّما يجب أن تستطيع فرقك تحديد المصدر، ورؤية الاتجاهات التي تشير إلى عدم رضا العملاء.
زيادة معدّلات إعادة الشراء
تشجيع عملائك على إعادة الشراء هو جزء أساسي لزيادة القيمة الدَّائمة للعميل. لذا تعمل العلامات التجارية للحصول على بيانات تجربة العملاء التي تجمعها وتحوّلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ تستطيع تقديمها لفرقها بهدف تحسين رحلة العميل.
إدارة علاقات العملاء
تعد تحليلات تجربة العملاء أساسية في إدارة علاقات العملاء إذ يجب جمع بيانات العملاء الأولية المطلوبة وغير المرغوبة، ثمَّ تحويلها إلى قياسات ومعايير تستطيع تتبّع التَّحسينات التَّي تجريها.
كما تساعد فريقك على فهم الإجراءات التي يجب اتخاذها بشكل أسهل، إذ تستطيع تتبع نقاط المشكلات حتى مصدرها وإعطائهم تعليمات عليهم اتبّاعها لتصحيح المشكلات.
تقسيم العملاء بناءً على سلوكيات نقطة الاتصال
يتفاعل جميع العملاء سواء الحاليين أو الجدد مع علامتك التجارية عبر مختلف القنوات، فيقدمون رؤى قيمة عن أنفسهم وتفضيلاتهم واحتياجاتهم. كما تستطيع تقسيم المستخدمين بحسب سلوكيات نقاط الاتصال المتنوعة.
فلو كان لديك متجر للتجارة الإلكترونية، تتكامل فيه أفضل المنصات في السوق مع موفري خدمات إدارة علاقات العملاءCRM والتسويق عبر البريد الإلكتروني. تستطيع تقسيم المشترين بحسب سجل المعاملات وعدد عمليات الشراء السابقة وعمليات البحث عن المنتجات.
كما تستطيع إنشاء قواعد وعلامات في نظام إدارة علاقات العملاء لتوثيق تفاعلاتهم مع الحملات التي تحمل علامتك التجارية. بما يتضمن: “الاستبيان الذي تمت الإجابة عليه” و”الرابط X الذي تم النقر عليه في الحملة Y” وغيرها.
رعاية العملاء بالمحتوى غير الترويجي ذي الصلة
بعد حصولك على بيانات اهتمامات العملاء المحتملين وتفضيلاتهم، تستطيع مشاركة المحتوى غير الترويجي معهم بهدف رعايتهم عبر دورة المعرفة والثقة.
فكلما كان المحتوى أكثر ملاءمة لعملائك، قل احتمال اعتبار المحتوى غير مرغوب به وزادت احتمالية بقائهم في قائمة التواصل والتحول إلى عملاء.
فلو أخذنا وكالة تسويق تقدم خدمات تحسين محركات البحث SEO يهتم المستخدمين بنصائح تحسين مواقع الويب لتحسين محركات البحث الشاملة والحصول على المزيد من الروابط الخلفية لمواقعهم.
إذ تقسم الوكالة المستخدمين وتشارك المحتوى الأكثر صلة مع كل مجموعة، فيحسّن المحتوى ذو الصلة تجربة العملاء ويساعد في تكوين الثقة مع جمهورك المستهدف. فبعضهم يحصل على منشورات مدونة أو مقاطع فيديو تفصيلية، والآخر نصائح حول مواقع التنقيب لعرض مدونات الضيوف وكيفية قبول منشورات الضيف من قبل المحررين.
إرسال توصيات المنتج الشخصية
في مرحلة من المراحل عليك الترويج لمنتجاتك وخدماتك وبيعها، وأفضل طريقة لفعل ذلك هو إرسال توصيات مخصصة لهم بناءً على ما تعرفه عن احتياجاتهم ورغباتهم.
البيانات والتقارير
كلّما خصصت عرضك لعميل محدد، تحسنت تجاربهم مع عملك، فهم يرون أنك تفهم ما يبحثون عنه وتركز على حل احتياجاتهم المحددة. فلو كنت تروج لمنتجات لا ترتبط بعملائك المستهدفين، يلاحظون حقيقة أنك لا تعرفهم ولا تعرف احتياجاتهم، بالتالي يفترضون أنك تريد البيع فقط.
تحديد أهم العملاء المؤثرين
في حال كان عملاءك مخلصون جداً لك، تستطيع التفكير في إنشاء برنامج إحالة أو حملات تسويق مؤثرة، فهم أحد المؤثرون على عملك. بحيث تستطيع استخدم بيانات إدارة علاقات العملاء CRM لتحديد العملاء الأكثر تفاعلاً وتزويدهم بالحوافز أو المكافآت مقابل الإحالات.
عمليات البيع في الوقت الحقيقي
لو استطعت تبسيط عمليات المبيعات والالتقاء بالعملاء أينما كانوا، تستطيع تسريع دورات المبيعات. فمثلاً، بعد أن يختار متسوق ما منتجات من متجرك إلى سلته، تستطيع إرسال إشعار أو تذكير بعد يوم أو يومين، مع عرض ترويجي. كما تستطيع الشركات عبر الإنترنت فعل ذلك نفسه إذا علمت أن المستخدم قد فعل شيء هام. فلو سجّل أحد المستخدمين لحضور ندوة عبر الإنترنت، قد يُعرَض عليه إرسال إشعارات على مسنجر لتذكيره بالحدث. ثم يستطيع المتابعة معه على Messenger، أو إرسال محتوى أكثر صلة لتعزيز فرص تحويلهم إلى عملية بيع.
تحسين موقع الويب للحصول على تجربة مستخدم رائعة
يساعد استخدام تحليل البيانات في معرفة عدد الزوار على موقعك الويب والوقت الذي يقضونه هل قصيرًا جدًا أو يرتدون من الصفحات في وقت مبكر جدًا. كما تخبرك بعض الأدوات كالخرائط الحرارية بالمناطق الأكثر شيوعًا في صفحتك والأخرى الأقل شيوعًا، كعناصر القائمة أو أزرار الحث على اتخاذ إجراء. فهذه الرؤى القيمة توضح كيفية تحسين موقعك والصفحات الفردية لتجربة المستخدم الشاملة، بالتالي مساعدة المستخدمين على إيجاد المعلومات الأساسية بسرعة واتخاذ الإجراءات.
استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص نتائج البحث
يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تقديم نتائج بحث مخصّصة للعملاء بشكل أسرع وأسهل. فهو يلغي الحاجة إلى استخراج البيانات وتحليلها يدويًا، بالتّالي يوفّر الوقت والجهد. فمثلا تقدم الشركة نتائج فورية للمستخدمين، بالاعتماد على التجارب في قائمة الرغبات، والمحجوزة، وسجل البحث والتفضيلات الحديثة للحفاظ على النتائج ذات صلة.
مراحل تحليل البيانات
لتحقيق أقصى استفادة ممكنة من عملية تحليل البيانات لتحسين تجربة العملاء يجب اتباع الخطوات التالية:
تحديد هدفك
قبل البدء بجمع البيانات يجب تحديد الهدف منها، تستطيع استخدام إطار عمل تحديد الأهداف SMART للتأكد من حصولك على رؤى حول نقاط البيانات التي تعكس احتياجات العملاء وأهداف العمل.
جمع بيانات العملاء
يوجد نوعان من التحليلات وهي: التعليقات المباشرة والتعليقات غير المباشرة. تتضمن تعليقات العملاء المباشرة مقاييس مثل: صافي نقاط الترويج (NPS)، درجة رضا العملاء (CSAT)، نقاط جهد العملاء (CES)، صوت العميل (VoC). في حين تتضمن ردود فعل العملاء غير المباشرة مقاييس مثل: متوسط وقت التعامل (AHT)، القيمة الدائمة للعميل (LTV)، متوسط الإنفاق، معدل تباطؤ العملاء، معدل تجديد العملاء. إضافة إلى الاستماع الاجتماعي ومراقبة مراجعة العملاء وتحليل نصوص الدردشة الصوتية.
تصوير البيانات المجمعة
بعد جمع بيانات العملاء يجب تصويرها باستخدام لوحات معلومات مختلفة.
تحليل بيانات العملاء
يوجد عدة طرق لتحليل البيانات يمكن استخدامها للتدقيق في رؤى تحليلات العملاء،
تتضمن:
- التحليلات الوصفية: تستخدم بيانات الوقت الفعلي والبيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات والعلاقات بين مقاييس محددة.
- التحليلات التشخيصية: تستخدم البيانات لمعرفة سبب حدوث أحداث معينة، كارتفاع معدلات التغيير، أو انخفاض القيمة الدائمة، وغيرها من تحولات تركيبة أعمال SaaS.
- التحليلات التنبؤية: تستخدم النماذج والخوارزميات للتنبؤ بالأداء المستقبلي أو احتمالية نتائج معينة.
- التحليلات التوجيهية: تستخدم البيانات لمعرفة أفضل مسار للعمل واتخاذ القرارات بالاعتماد على عدة عوامل.
يتم اختيار نوع التحليل بحسب نوع البيانات التي تجمعها، والرؤى التي تريد جمعها، ونتائج الأعمال التي تحاول تحقيقها. فالتحليلات التنبؤية هي الأفضل للشركات التي تحاول تقليل المخاطر أو خفض التكاليف.
استخدم الرؤى لتحسين تجربة العملاء
بعد الانتهاء من تحليل وتصوير بيانات العملاء تستطيع استخدام النتائج لتحسين تجربتهم.
في الختام، الجدير بالذكر أن تحليل البيانات في تحسين تجربة العملاء هو جزء صغير من اللغز، يكمله تفسير تلك البيانات لاتخاذ القرارات. وبحسب ما أشار موقع finance فإن 19% من المستهلكين يفضلون تجربة العملاء المحسنة على استراتيجيات بناء العلامة التجارية الأخرى. كما لا يمانع معظم المستخدمين دفع أموال إضافية مقابل تجربة أفضل للعملاء.
المصادر
