עולם של נתונים
בעולם המודרני והמפותח של היום, קיימת כמות אדירה של נתונים שמועברים מכל עבר ובאינספור דרכים אפשריות. כמות הנתונים שאנחנו כחברה חשופים אליהם מידי יום, גדולה יותר מהכמות שבעבר הייתה נאספת במשך שנה שלמה.
כך, גם כמות המידע שמצטברת בחברות וארגונים היא עצומה, בין אם מדובר בנתוני רכישות, גלישה באינטרנט, פעולות ברשתות חברתיות או אינטראקציות עם שירות הלקוחות – כל המקרים הללו מהווים מקורות מידע חשובים, שמאפשרים הבנה מעמיקה של התנהגות הלקוחות.
כוחה של הבינה המלאכותית בניתוח נתונים
היכולת של האדם הממוצע לנתח את כל הנתונים הללו, דייקן ומרוכז ככל שיהיה – היא מוגבלת, שכן לא ניתן בכלים אנושיים להבחין בכל הדפוסים ההתנהגותיים של כל לקוחות החברה, וכן להיות ערים לשינויים בזמן אמת.
מי שכן מסוגל להתמודד עם המשימה בצורה חכמה ומדויקת במיוחד, הוא הכלי שכולנו שמענו עליו בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית (AI – artificial intelligence). במקום לעסוק בהשוואה ידנית סיזיפית של עמודות בטבלאות, לנסות לנתח דוחות סטטיסטיים מסובכים, ולחשוב מחוץ לקופסא בכל פעם מחדש – לבינה המלאכותית יש כלים לעשות את כל זה בצורה מדויקת, מקיפה ומהירה.
ניתוח נתוני לקוחות בעזרת AI, מאפשר תשומת לב אפילו לשינויים קלים בדפוסי התנהגות של הלקוח, ניסיון ניבוי תרחישים עתידיים על פי מקרים דומים קודמים, יכולת התאמה אישית של המוצר או השירות לכל לקוח, ועוד.
ארגונים שמצליחים להבין היטב את הדרישות והרצונות של לקוחותיהם על ידי ניתוח נכון של הנתונים שאגרו – עשויים לייעל את התהליכים או הפעולות שהם מבצעים, ולהגדיל באופן משמעותי את הרווחים שלהם. הAI- שינה את חוקי המשחק בניתוח הנתונים, ואלו שלא משתמשים בה לצורך כך – עלולים להישאר מאחור.
מה ניתן ללמוד מנתוני לקוחות?
המידע שניתן לקלוט מנתוני הלקוחות והרגליהם הוא רב ומגוון ביותר. הכלים המתקדמים שהבינה המלאכותית מציעה, מאפשרים גישה ייחודית לכל לקוח, והתאמה אישית של השירותים או המוצרים אליו. כך, ניתן לבצע התאמה בין נתונים התנהגותיים כגון פעולות הלקוח, זמני הגלישה והמוצרים האטרקטיביים בעיניו, לבין זהותו; הגיל שלו, המין, אזור מגורו בארץ, מקצוע, וכו'.
על ידי מציאת קשר כזה בין העדפות הלקוח לבין זהותו האישית ומאפייניו היבשים – ניתן לשלוח לו מבצעים בנושאים שמעניינים אותו, למשוך אותו כחבר מועדון על ידי התמריצים הנכונים, ובאופן כללי לגרום לו לרצות להמשיך לצרוך את שירותי החברה או הארגון.
כפי שכבר הקדמנו ואמרנו, כמות הנתונים שניתן לעבד ולנתח היא אדירה. לא רק מפעולות הלקוח עצמן ניתן ללמוד ולהשכיל, אלא מהמכלול כולו. לדוגמא, אם מדובר ברכישה של חולצה בחנות אינטרנטית, לא רק סוג החולצה או המידה יעניינו את האתר, אלא גם משך השהות באתר, לכמה פריטים הוא נכנס ובחן אותם, מה הייתה מידת ההתעניינות שלו בכל מוצר, דרך איזה פלטפורמה הוא הגיע לאתר ואיך בדיוק הוא נכנס אליו – ועוד.
נתונים אלה, מעובדים במהירות על ע"י הבינה המלאכותית, ובעזרת מודלים של למידת מכונה (machine learning), ניתן לזהות את דפוס הצרכן ולשייך אותו לדפוס שהמודל כבר מכיר. על ידי שימוש בכלים אלו, ניתן בסבירות גבוהה לדעת איך להמשיך ולתפוס את תשומת ליבו לצורך המשך התקשרות עם החברה או האתר, ורכישות עתידיות נוספות.
סיכום
כמות המידע שמסתובב היום ברשת הוא אדיר, ויש לדעת איך לנצל אותו. ניתוח נתוני לקוחות בעזרת AI הוא לא רק כלי איכותי ומהיר, חברה שלא תשתמש בו, תפסיד בתחרות ותאבד לקוחות פוטנציאליים רבים.