لقد كانت المراهنة على البيانات استراتيجية أساسية لنمو تطبيقات التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا المالية. من خلال تحليلات مفصلة لسلوك المستخدمين, تستطيع العلامات التجارية تقسيم جمهورها بشكل أكثر دقة, تخصيص التفاعلات وتحسين تجربة العميل. هذا يسمح ليس فقط باكتساب مستخدمين جدد, ولكن أيضًا الاحتفاظ بالقاعدة الحالية وتوسيعها
وفقًا للدراسة "أفضل 10 اتجاهات التكنولوجيا المالية والمدفوعات 2024", أعدته شركة Juniper Research, تلاحظ الشركات التي تستخدم التحليلات المتقدمة تحسينات ملحوظة في الأداء. يمكن أن تؤدي التخصيصات المستندة إلى البيانات إلى زيادة تصل إلى 5% في المبيعات للشركات التي تنفذ حملات مستهدفة. بالإضافة إلى ذلك, عند استخدام التحليلات التنبؤية, يمكن للتطبيقات تحسين نفقات التسويق, تقليل التكاليف وزيادة كفاءة اكتساب العملاء
ماريانا ليتي, رئيس قسم البيانات وذكاء الأعمال في أبريتش, يقدم استخدام البيانات لنا رؤية شاملة للمستخدم, مما يتيح إجراء تعديلات في الوقت الفعلي لتحسين التجربة وزيادة الرضا. هذا يؤدي إلى حملات أكثر فعالية وتطبيق يتطور وفقًا لاحتياجات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك, جمع البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي يسمح بتحديد الفرص والمشاكل بشكل فوري, ضمان أن تبقى الشركات في المقدمة على المنافسة
التخصيص والاحتفاظ بالبيانات
التخصيص هو أحد المزايا الكبيرة التي يوفرها استخدام البيانات. مع تحليل سلوك المستخدمين, يمكن للتطبيقات تحديد أنماط التصفح, المشتريات والتفاعلات, تكييف عروضك وفقًا لملف كل عميل. تزيد هذه المقاربة المخصصة من أهمية الحملات, مما يؤدي إلى معدلات أعلى من التحويل والولاء
استخدام الأدوات المتخصصة, مثل Appsflyer و Adjust, من الضروري مراقبة حملات التسويق, بينما توفر منصات مثل Sensor Tower رؤى سوقية تساعد في مقارنة الأداء مع المنافسين. عند دمج هذه البيانات مع المعلومات الداخلية, من الممكن اتخاذ قرارات مستنيرة لتعزيز النمو
مارينا تبرز تأثير هذه الاستراتيجية: "مع وجود البيانات في اليد, تمكنا من تقديم التوصية الصحيحة للعميل المناسب, في الوقت المناسب. هذا يرفع مستوى التفاعل ويجعل تجربة المستخدم فريدة, زيادة كبيرة في فرص الاحتفاظ. عند مراقبة وتفسير البيانات السكانية, سلوكية وعابرة للحدود, تستطيع الشركات تصميم حملات محددة تحافظ على نشاط المستخدمين واهتمامهم
تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تعمل على تسريع النمو
تؤدي التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (IA) دورًا متزايد الأهمية في استراتيجية نمو تطبيقات التكنولوجيا المالية والتجارة الإلكترونية. تسمح هذه التقنيات بتوقعات السلوك, أتمتة التسويق وحتى اكتشاف الاحتيال في الوقت الحقيقي, توفير المزيد من الكفاءة التشغيلية والأمان للمعاملات
تساعدنا أدوات التعلم الآلي في توقع تصرفات المستخدمين, مثل احتمال التخلي أو الاستعداد للشراء. مع ذلك, يمكننا التصرف قبل أن يفقد العميل اهتمامه, تقديم العروض أو التوصيات المخصصة, تؤكد ماريانا. بالإضافة إلى ذلك, الذكاء الاصطناعي يقوم بأتمتة عمليات التسويق, تعديل الحملات بشكل سريع وفعال, ما يقلل التكاليف ويزيد العائد على الاستثمار
الأمن والخصوصية: التحديات في استخدام البيانات
على الرغم من المزايا, استخدام البيانات في تطبيقات التكنولوجيا المالية والتجارة الإلكترونية يجلب أيضًا تحديات تتعلق بالخصوصية والأمان. كيف تتعامل هذه المنصات مع المعلومات الحساسة, من الضروري ضمان حماية البيانات من التسريبات وأن تتبع الشركات اللوائح مثل LGPD و GDPR, التي تتطلب إرشادات صارمة بشأن استخدام وتخزين البيانات
مارينا تبرز أهمية الامتثال للقوانين: "التحدي ليس فقط حماية البيانات, ولكن أيضًا ضمان أن يفهم المستخدمون كيف تُستخدم معلوماتهم. الشفافية هي عامل أساسي لبناء الثقة. الإدارة الدقيقة للموافقات واعتماد ممارسات أمان قوية أمران أساسيان لضمان حماية البيانات واستمرار نمو التطبيقات
موازنة البيانات والابتكار
على الرغم من أن تحليل البيانات أمر حاسم لنمو التطبيقات, من المهم تحقيق التوازن بين التركيز الكمي والرؤى النوعية. الاستخدام المفرط للبيانات يمكن أن, أحيانًا, إخماد الابتكار والإبداع. بالإضافة إلى ذلك, يمكن أن تؤدي التفسير غير الصحيح للبيانات إلى اتخاذ قرارات خاطئة, التي لا تعكس واقع السوق
من الضروري دمج تحليل البيانات مع فهم عميق لاحتياجات المستخدمين. هكذا, تمكنا من اتخاذ قرارات أكثر دقة وابتكاراً, أنهت ماريانا. يجب أن تصاحب الرهانات على البيانات نظرة دقيقة لسلوك المستهلك, ضمان أن تكون الاستراتيجيات قابلة للتكيف دائمًا مع التغيرات والاتجاهات في السوق
