لقد كان الرهان على البيانات بمثابة استراتيجية رئيسية لنمو تطبيقات التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا المالية. ومن خلال التحليل التفصيلي لسلوك المستخدم، يمكن للعلامات التجارية تقسيم جمهورها بشكل أكثر دقة، وتخصيص التفاعلات وتحسين تجربة العملاء. وهذا لا يسمح فقط باكتساب مستخدمين جدد، ولكن أيضًا بالاحتفاظ بالقاعدة الحالية وتوسيعها.
وفقًا لدراسة ” Top 10 Fintech & Payments Trends 2024″، التي أعدتها شركة Juniper Research، لاحظت الشركات التي تستخدم التحليلات المتقدمة تحسينات كبيرة في الأداء. يمكن أن يؤدي التخصيص المبني على البيانات إلى زيادة تصل إلى 5% في مبيعات الشركات التي تنفذ حملات مستهدفة. بالإضافة إلى ذلك، باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكن للتطبيقات تحسين الإنفاق التسويقي وتقليل التكاليف وزيادة كفاءة اكتساب العملاء
تشرح ماريانا لايت، رئيسة قسم البيانات وذكاء الأعمال في Appreach، تأثير هذا النهج: “ إن استخدام البيانات يمنحنا رؤية كاملة للمستخدم، مما يتيح إجراء تعديلات في الوقت الفعلي لتحسين التجربة وزيادة الرضا. وينتج عن ذلك حملات أكثر فعالية وتطبيق يتطور وفقًا لاحتياجات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يتيح لنا جمع وتحليل البيانات في الوقت الفعلي تحديد الفرص والمشاكل على الفور، مما يضمن بقاء الشركات في صدارة المنافسة.
التخصيص والاحتفاظ بناءً على البيانات
يعد التخصيص أحد المزايا الرائعة التي يوفرها استخدام البيانات. ومن خلال تحليل سلوك المستخدم، يمكن للتطبيقات تحديد أنماط التصفح والمشتريات والتفاعلات، وتكييف عروضها وفقًا لملف تعريف كل عميل. يزيد هذا النهج الشخصي من أهمية الحملات، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات التحويل والولاء.
يعد استخدام أدوات متخصصة مثل Appsflyer وAdjust أمرًا ضروريًا لمراقبة الحملات التسويقية، بينما تقدم منصات مثل Sensor Tower رؤى للسوق تساعد في مقارنة الأداء مع المنافسين. ومن خلال دمج هذه البيانات مع المعلومات الداخلية، من الممكن اتخاذ قرارات مستنيرة لتعزيز النمو.
تسلط ماريانا الضوء على تأثير هذه الإستراتيجية: “مع وجود البيانات في متناول اليد، نحن قادرون على تقديم التوصية الصحيحة للعميل المناسب في الوقت المناسب. وهذا يرفع مستوى المشاركة ويجعل تجربة المستخدم فريدة من نوعها، مما يزيد بشكل كبير من فرص الاحتفاظ بالاتجار. ومن خلال مراقبة وتفسير البيانات الديموغرافية والسلوكية وعبر الوطنية، تستطيع الشركات تصميم حملات محددة تبقي المستخدمين نشطين ومهتمين.
تعمل تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على تسريع النمو
لعب التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) دورًا متزايد الأهمية في استراتيجية نمو تطبيقات التكنولوجيا المالية والتجارة الإلكترونية. تتيح هذه التقنيات التنبؤ بالسلوك وأتمتة التسويق وحتى اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي، مما يوفر المزيد من الكفاءة التشغيلية و الأمن للمعاملات.
تساعدنا أدوات التعلم الآلي من خلال“ على توقع تصرفات المستخدم، مثل احتمالية التخلي أو الاستعداد للشراء. تقول ماريانا: "بهذا، يمكننا التصرف قبل أن ينفصل العميل عن المشاركة أو يقدم عروضًا ترويجية أو توصيات مخصصة". بالإضافة إلى ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة عمليات التسويق، وضبط الحملات بسرعة وكفاءة، مما يقلل التكاليف ويزيد العائد على الاستثمار إلى الحد الأقصى.
الأمن والخصوصية: التحديات في استخدام البيانات
على الرغم من المزايا، فإن استخدام البيانات في تطبيقات التكنولوجيا المالية والتجارة الإلكترونية يجلب أيضًا تحديات تتعلق بالخصوصية والأمان. وبما أن هذه المنصات تتعامل مع المعلومات الحساسة، فمن الضروري التأكد من حماية البيانات من التسريبات وأن الشركات تتبع لوائح مثل LGPD وGDPR، والتي تتطلب إرشادات صارمة بشأن استخدام البيانات وتخزينها.
تؤكد ماريانا على أهمية الامتثال للقوانين: “التحدي لا يتمثل في حماية البيانات فحسب، بل أيضًا في ضمان فهم المستخدمين لكيفية استخدام معلوماتهم. الشفافية عامل أساسي في بناء ثقة”. تعد إدارة الموافقة الدقيقة واعتماد ممارسات أمنية قوية أمرًا أساسيًا لضمان حماية البيانات والنمو المستمر للتطبيقات.
التوازن بين البيانات والابتكار
في حين أن تحليلات البيانات أمر بالغ الأهمية لنمو التطبيقات، فمن المهم الموازنة بين التركيز الكمي والرؤى النوعية. الاستخدام المفرط للبيانات يمكن أن يؤدي في بعض الأحيان إلى خنق الابتكار والإبداع. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي سوء تفسير البيانات إلى قرارات مضللة لا تعكس واقع السوق.
“من الضروري الجمع بين تحليل البيانات والفهم العميق لاحتياجات المستخدمين. وهكذا، يمكننا اتخاذ قرارات أكثر حزما وابتكارا، كما خلصت ماريانا. يجب أن يكون الرهان على البيانات مصحوبًا بإلقاء نظرة فاحصة على سلوك المستهلك، مما يضمن أن الاستراتيجيات قابلة للتكيف دائمًا مع تغيرات واتجاهات السوق.
