ما المقصود بالتخصيص الفائق؟

يستخدم التخصيص الفائق تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم الآلي وتحليل البيانات في الوقت الفعلي بهدف تصميم تجارب شديدة الخصوصية للعملاء، وهو يفوق التخصيص التقليدي، الذي يمكن أن يتضمن مخاطبة العملاء بأسمائهم أو التوصية بمنتجات بناءً على المشتريات السابقة. يعتمد التخصيص الفائق على تحليل بيانات تفصيلية تشمل التصفح، الموقع، التفضيلات، والظروف المحيطة كالزمن والطقس. تساعد هذه التفاصيل الشركات في تصميم تجارب مخصصة تعكس احتياجات كل عميل، ما يعزز الترابط والثقة بالعلامة التجارية. 

يشهد التخصيص الفائق توسعًا متزايدًا في الصناعات مثل البيع بالتجزئة، الترفيه، الرعاية الصحية، والخدمات المصرفية، إذ يساهم الذكاء الاصطناعي في تقديم محتوى وتوصيات مصممة خصيصًا لكل مستخدم بناءً على بياناته الفردية. تتيح هذه التقنية، المعروفة باسم التخصيص بالذكاء الاصطناعي، للشركات إمكانية إنشاء تفاعلات مخصصة للغاية تعزز تجربة المستخدم وتزيد من مشاركة العملاء. 

على سبيل المثال، تستخدم منصات البث مثل Netflix أو Spotify محركات التوصية المستند إلى الذكاء الاصطناعي لاقتراح محتوى استنادًا إلى عادات المشاهدة أو الاستماع. وبالمثل، تخصّص مواقع التجارة الإلكترونية اقتراحات المنتجات استنادًا إلى سجل التصفح وتفضيلات المتسوقين. وتحظى هذه التقنيات بترحيب واسع، حيث إنه وفقًا لدراسة أجراها معهد IBM Institute for Business Value، فإن 3 من كل 5 مستهلكين يفضلون استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي أثناء التسوق.^.1 كما أظهرت دراسة لشركة McKinsey أن 71% من المستهلكين يتوقعون من الشركات تقديم محتوى مخصص. ومن بين هؤلاء، أفاد 67% بأنهم يشعرون بالإحباط عند غياب التخصيص في تفاعلهم مع الشركات.^.2

يتطلب التخصيص الفائق بنية بيانات قوية والتزامًا صارمًا بحماية .خصوصية البيانات حيث يتعين على الشركات التعامل مع مجموعة البيانات الحساسة بمسؤولية، والالتزام باللوائح ذات الصلة لحماية البيانات وضمان الامتثال. 

يواجه المستهلكون اليوم سيلاً من الخيارات المتنوعة. يمثل التخصيص الفائق تقدمًا كبيرًا في استراتيجيات مشاركة العملاء، حيث يتجاوز  حملات التسويق الرقمي العامة لتقديم تجارب مخصصة تتوافق مع التفضيلات الفردية. مع استمرار تقدم التقنية، ستتمتع الشركات التي تعتمد التخصيص الفائق بميزة تنافسية من خلال تقديم قيمة مخصصة لكل عميل.

يتوقع المستهلكون تجارب مخصصة تلبي تفضيلاتهم واحتياجاتهم الشخصية بدلاً من تطبيق نهج عام للجميع. تلبي ميزة التخصيص الفائق هذا الطلب وتعزز  استراتيجية أقوى للاحتفاظ بالعملاء. تُظهر الدراسات التي أجرتها McKinsey أن التسويق المخصص يمكن أن يقلل تكاليف اكتساب العملاء بنسبة تصل إلى 50%، ويعزز الإيرادات بنسبة 5-15%، ما يزيد عائد الاستثمار بنسبة 10-30³%

عندما يشعر العملاء بالتقدير وبأنهم مفهومون، تزداد احتمالية تفاعلهم مع العلامة التجارية، وقيامهم بعمليات شراء متكررة، وغرس ولاء دائم بداخلهم. يساهم هذا الاتصال العاطفي في زيادة رضا العملاء ويميز الشركات في الأسواق التنافسية، ما يجذب العملاء نحو العلامات التجارية التي تعطي الأولوية لاحتياجاتهم الشخصية.

كما يدعم التخصيص الفائق عملية الابتكار. يتيح تحليل البيانات وتحليلات العملاء للشركات رؤى حول الاتجاهات الناشئة وسلوكيات العملاء بشكل أعمق تدعم هذه الأنشطة التحول الرقمي، حيث تعتمد الشركات على التقنية لتحسين استراتيجياتها وتطوير منتجات جديدة وتوقع احتياجات العملاء. 

التخصيص الفائق يختلف عن التقليدي في استخدام بيانات أكثر تفصيلاً ومستوى تخصيص أعلى. يستخدم التخصيص التقليدي عادةً معلومات أساسية مثل الأسماء، سجل الشراء، والخصائص الديموغرافية لإنشاء تجربة مخصصة. على سبيل المثال، يتضح التخصيص التقليدي من خلال تضمين اسم العميل في رسالة بريد إلكتروني أو اقتراح منتجات بناءً على عمليات الشراء السابقة. رغم فعالية هذا النهج إلى حد ما، إلا أنه محدود لاعتماده على البيانات الثابتة التي قد لا تعكس بدقة احتياجات العميل أو تفضيلاته الحالية.

يتخطى التخصيص الفائق الأساليب التقليدية من خلال استخدام تقنيات متطورة مثل الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتحليلات الفورية، إذ يتضمن التخصيص الفائق بيانات متنوعة تشمل الأنماط السلوكية، التصفح، الموقع، الجهاز، والعوامل السياقية مثل الوقت أو الطقس. ويتيح هذا العمق للشركات خلق تجربة فردية وديناميكية تتكيف مع سياق العميل المتغير. على سبيل المثال، يمكن لمنصة التجارة الإلكترونية اقتراح منتجات في الوقت الفعلي استنادًا إلى تفضيلات العميل الأخيرة واتجاهاته المشتركة مع مستخدمين آخرين.

كما أن التخصيص التقليدي يعتمد على التفاعل مع البيانات السابقة. يتميز التخصيص الفائق بكونه استباقيًا، حيث يعتمد على التحليلات التنبؤية لتقديم تجربة أكثر سلاسة وارتباطًا، فهو يحلل الأنماط في بيانات العملاء للتنبؤ بسلوكيات أو تفضيلات مستقبلية. وتتيح هذه القدرة للشركات توقع احتياجات العملاء قبل التعبير عنها بشكل صريح، حيث يساهم هذا التطور في تحقيق مشاركة هادفة، وزيادة التحويلات، وتعزيز ولاء العملاء.

يحول التخصيص الفائق التفاعلات إلى تجربة مرتبطة بالسياق، ما يزيد من رضا العملاء ومشاركتهم. إليك عدة أمثلة عن أماكن وطرق استخدام التخصيص الفائق.

-دعاية
-صفحات الويب الديناميكية
- محركات التوصية
-خدمة العملاء
-روبوت المحادثة
-التسعير
-التخصيص داخل التطبيق
-العروض الترويجية المستهدفة جغرافيًا
-المستندات المملوءة تلقائيًا
-برامج الولاء

تعتمد الإعلانات المخصصة على البيانات الشخصية للعملاء، مثل سجل التصفح والتفضيلات السابقة لخلق إعلانات مصممة خصيصًا لهم. كمثال، قد تظهر للمستخدم الذي يبحث عن أحذية الجري عبر الإنترنت إعلانات عبر Facebook لمجموعة جديدة من الأحذية الرياضية الخفيفة من علامته التجارية المفضلة. ستتميز الأحذية بتصاميم وألوان مشابهة لما قاموا بشرائه سابقًا.

تُخصص الصفحات المقصودة ديناميكيًا في التخصيص الفائق استنادًا إلى موقع العميل، سجل التصفح، أو تفضيلاته لعرض محتوى أكثر صلة. قد يشاهد المسافر المتكرر من نيويورك صفقات سفر موجهة من نيويورك إلى باريس عند تصفحه لموقع حجز. كما ستُدرج توصيات الفنادق استنادًا إلى سجلات الحجز السابقة.

تحلل محركات التوصية سلوك العملاء وتفضيلاتهم لاقتراح محتوى أو منتجات أو خدمات مخصصة تتوافق مع اهتماماتهم. تتيح الوظائف المتقدمة في هذه المحركات، مثل معالجة البيانات في الوقت الفعلي، للشركات إمكانية تكييف التوصيات بشكل ديناميكي. قد تعرض أمازون، كمثال، اقتراحات لملحقات مثل سماعات أو حافظات عند بحث المستخدم عن جهاز كمبيوتر محمول حديثًا.

تدمج خدمة العملاء متعددة القنوات بين التفاعلات عبر الإنترنت وخارجها لضمان تجربة دعم موحدة ومخصصة. على سبيل المثال، يضمن استخدام نظام تسويق علاقات العملاء (CRM) أن يتمكن الموظفون من الوصول إلى سجل التصفح والشراء الخاص بالعميل، ما يتيح لهم تقديم توصيات مخصصة عبر الإنترنت وفي التخزين.

تعتمد روبوتات المحادثة على بيانات العملاء لتقديم دعم مخصص يتوافق مع تفضيلات واحتياجات كل عميل. بناءً على استفساراته السابقة حول حسابات التوفير، يمكن لروبوت البنك أن يوصي تلقائيًا بحساب جديد يوفر فائدة مجزية.

يعتمد التسعير الديناميكي على تعديل الأسعار أو تقديم عروض خاصة وفقًا لتفضيلات وسلوك العميل. على سبيل المثال، قد ترسل منصة السفر عرضًا خاصًا بخصم للسفر إلى هاواي للمسافرين المتكررين هناك لتشجيع الحجز الفوري.  

تستطيع التطبيقات تعديل واجهة المستخدم والتوصيات بشكل ديناميكي استنادًا إلى سلوك المستخدم وتفضيلاته. على سبيل المثال، يبرز تطبيق توصيل الطعام المطاعم النباتية على الصفحة الرئيسية للعميل الذي يختار وجبات نباتية بانتظام.

بفضل بيانات الموقع، يمكن للعلامات التجارية تقديم صفقات مخصصة تتناسب مع مكان تواجد العملاء. على سبيل المثال، قد ترسل سلسلة مقاهٍ إشعارات الدفع لعملائها الذين يتواجدون على بعد نصف ميل من أحد فروعها أثناء ساعات الذروة الصباحية مع تقديم خصم.

تتيح المستندات المخزنة مسبقًا ملء النماذج والطلبات باستخدام بيانات العميل المخزنة، ما يبسط العملية. على سبيل المثال، يمكن لشركة التأمين ملء طلب التجديد باستخدام البيانات الحالية للعميل، ليقتصر الأمر على تأكيد التفاصيل أو تعديلها.

تعتمد برامج الولاء على سجل الشراء وتفضيلات العملاء لتقديم مكافآت وتذكيرات وعروض مخصصة تشجع على العودة. كمثال، يمكن لمتاجر التجزئة في مجال التجميل تتبع مشتريات العميل وتقديم عرض مخصص عبر البريد الإلكتروني يتضمن نقاط ولاء وخصمًا على مرطب يفضلونه، استنادًا إلى متوسط فترة الاستخدام.

في الاقتصاد المعاصر الذي يركز على العملاء، يعتبر التخصيص الفائق أداة فعالة للشركات. تشمل فوائد التخصيص الفائق ما يلي:

تجربة العملاء المحسنة: يوفر التخصيص الفائق تجارب مصممة خصيصًا لتلبية التفضيلات والاحتياجات الفردية، ما يجعل العملاء يشعرون بالتقدير والفهم. وهذا يفضي إلى تفاعلات أكثر فاعلية ورضا.

زيادة مشاركة العملاء: من خلال تقديم محتوى وعروض وتوصيات ملائمة، تستطيع الشركات جذب انتباه العملاء والحفاظ عليه. مما يترتب عليه ارتفاع في مستويات المشاركة.

تحسين الاحتفاظ بالعملاء وولائهم: عندما يشعر العملاء بأن تفضيلاتهم الفريدة مُعترف بها، فإنهم يميلون للعودة وبناء علاقات مستدامة مع العلامة التجارية.

التناسق عبر القنوات المتعددة: يضمن التخصيص الفائق أن تكون تفاعلات العملاء متسقة وسلسة عبر جميع القنوات، ما يعزز تجربة العلامة التجارية الشاملة.

زيادة الإيرادات:يمكن أن تساهم التوصيات المستهدفة، والاستراتيجيات المتبعة، والتسعير الديناميكي الذي يتيحه التخصيص الفائق في زيادة المبيعات ورفع متوسط قيمة الطلبات.

كفاءة تشغيلية أفضل: تساعد الأتمتة والرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في تقليل الوقت والموارد المطلوبة لتقديم تجربة مخصصة، ما يعزز الكفاءة في العمليات.

خدمة العملاء الاستباقية: من خلال التخصيص الفائق، يمكن للشركات التنبؤ باحتياجات العملاء والتعامل مع العقبات المحتملة قبل حدوثها، ما يؤدي إلى تجربة عملاء أكثر سلاسة.

تحسين عائد الاستثمار التسويقي:تُعد الجهود التسويقية للتخصيص الفائق أكثر دقة واستهدافًا، ما يقلل من هدر الموارد في حملات غير متعلقة ويعزز عائد الاستثمار.

رؤى أعمق للعملاء: توفر البيانات المجمعة من أجل التخصيص الفائق رؤى معمقة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم والاتجاهات الناشئة، ما يدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية المستقبلية.

ميزة تنافسية: يساعد التخصيص الفائق الشركات على التميز عبر تقديم تجربة فريدة ولا تُنسى تفرّقها عن المنافسين.

يمكن للشركات تقديم تجربة للعملاء مخصصة وملائمة وسلسة من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجية.

-استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
-استخدم التحليلات في الوقت الفعلي
-اعتماد التكامل متعدد القنوات
-تقسيم ما وراء التركيبة السكانية
-الاستثمار في منصات بيانات العملاء (CDPs)
-استخدم المحفزات السلوكية
-الجمع بين التخصيص والسياق
- إعطاء الأولوية لخصوصية البيانات وأمانها
-اختبار وتحسين مستمر
-دمج آراء العملاء

يُعتبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الأدوات الحساسة لمعالجة كميات ضخمة من بيانات العملاء واستخراج الأنماط أو التفضيلات. تساعد هذه التقنيات الشركات في تقديم التخصيص التنبؤي من خلال التنبؤ بما قد يحتاجه العميل أو يرغب فيه لاحقًا. على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اقتراح قوائم تشغيل موسيقية بناءً على عادات الاستماع لدى المستخدم أو التنبؤ بالعمليات الشرائية المستقبلية استنادًا إلى سجل التصفح.

يعتمد التخصيص الفائق الناجح على التقاط البيانات في الوقت الفعلي وتحليلها لتخصيص تفاعلات العملاء ديناميكيا. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تتبع نشاط تصفح العميل على موقع ويب إلى تمكين اقتراحات المنتجات المخصصة الفورية. تتيح الرؤى في الوقت الفعلي للشركات إمكانية تلبية احتياجات العملاء في اللحظة المناسبة، مما يجعل عروضها أكثر توافقًا مع احتياجاتهم.

تعد تجربة العملاء المتسقة عبر جميع القنوات مثل المواقع الإلكترونية، تطبيقات الأجهزة المحمولة، البريد الإلكتروني، ووسائل التواصل الاجتماعي أساسية لتحقيق التخصيص الفائق. يتعين على الشركات ضمان تكامل بيانات العملاء عبر جميع القنوات لضمان تفاعلات مخصصة ومتسقة. على سبيل المثال، قد يحصل العميل الذي تصفح منتجًا عبر تطبيق الأجهزة المحمولة على رسالة متابعة عبر البريد الإلكتروني.

التخصيص الفائق يتجاوز التقسيم الديموغرافي، ليشمل أيضًا السلوكيات والتفضيلات والعوامل النفسية مثل القيم والدوافع. يضمن هذا المستوى الأعمق من تقسيم العملاء أن تكون الرسائل والعروض أكثر توافقًا مع ما يهم العميل فعلاً.

تعمل منصة بيانات العملاء (CDP) على تجميع بيانات العملاء من مصادر متعددة، ما يوفر رؤية موحدة للعميل. من خلال دمج البيانات، يمكن للشركات بناء ملفات تعريف دقيقة للعملاء، ما يوفر أساسًا قويًا للتخصيص الفائق. تضمن هذه المنصة اتساق البيانات وقابليتها للتنفيذ عبر جميع الاستراتيجيات.

يساعد تنفيذ المحفزات بناءً على سلوك العميل، مثل إرسال خصومات عند ترك العربة أو تقديم توصيات بعد الشراء، في تعزيز التفاعل الفعّال. تعتمد المحفّزات السلوكية على اللحظات التي يتزايد فيها احتمال تفاعل العملاء.

يعتمد التخصيص المدروس على السياق على معايير مثل الوقت من اليوم، الموقع، والجهاز المستخدم من قبل العميل. كمثال، قد يقدم تطبيق مطعم عروض الإفطار في الصباح أو يقترح خيارات قريبة من موقع المستخدم باستخدام بيانات GPS.

بما أن التخصيص الفائق يعتمد على جمع واستخدام بيانات العملاء الشاملة، يتعين على الشركات ضمان التزامها بلوائح حماية البيانات. تساهم السياسات الواضحة في استخدام البيانات والإجراءات الأمنية الدقيقة في تعزيز ثقة العملاء، ما يجعلهم أكثر قابلية لمشاركة بياناتهم عندما يشعرون بأن التعامل معها يتم بحذر.

التخصيص الفائق ليس مجهودًا لمرة واحدة. يتعين على الشركات إجراء اختبارات مستمرة لتحسين استراتيجياتها بناءً على متابعة المقاييس الأساسية مثل معدلات النقر ومعدلات التحويل. يساهم اختبار A/B في تحديد أكثر التجارب جذباً للعملاء، ما يسمح للشركات بتعديل نهجها بشكل مستمر.

يُعد جمع تعليقات العملاء خطوة أساسية لتحسين استراتيجيات التخصيص الفائق. يجب على الشركات جمع التعليقات بشكل نشط حول التجارب الشخصية لضمان توافقها مع توقعات العملاء وتعديل الأساليب بناءً على ذلك.