في سوقٍ تتزايد فيه المنافسة وتركز على المستهلك، أصبح التخصيص أداةً أساسيةً لاستقطاب العملاء والاحتفاظ بهم. في هذا السياق، أصبحت شركاتٌ مثل نتفليكس وسبوتيفاي معايير عالمية، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب فريدة ومخصصة لملايين المستخدمين.
كان التخصيص عنصرًا أساسيًا في نجاح هذه المنصات، إذ يُحوّل تجربة المستخدم من سلبية إلى إيجابية، مما يُرسّخ ارتباطًا أعمق بالمحتوى المُقدّم. بيانات Outgrow أن 90% من المستهلكين يُفضّلون العلامات التجارية التي تُقدّم تجارب مُخصّصة، وأنّ احتمالية عرض المنتجات المُوصى بها تزيد بنسبة 40% بناءً على المعلومات المُشاركة مع العلامة التجارية.
ربما شاهدتَ أفلامًا أو مسلسلات على نتفليكس لأنها كانت ضمن تبويب "لأنك أعجبك..." أو "نعتقد أن هذا سيعجبك". على نتفليكس، يتم اكتشاف أكثر من 80% من المسلسلات التي تشاهدها من خلال نظام التوصيات المُخصص. هذا لا يزيد التفاعل فحسب، بل يُقلل أيضًا بشكل كبير من معدلات إلغاء الاشتراك.
بالنسبة لـ Spotify، يتجاوز التخصيص مجرد اقتراح الموسيقى. فالمنصة، الرائدة في ابتكار تجارب فريدة من نوعها عبر قوائم تشغيل مثل "Discover Weekly" و"Release Radar"، جعلت هذه القوائم أساسية لاكتشاف فنانين جدد والحفاظ على تفاعل المستخدمين، وجذب ملايين المستمعين. وقد ساعد هذا التخصيص Spotify على الوصول إلى أكثر من 205 ملايين مشترك مميز في عام 2023.
يقول كينيث كوريا، خبير البيانات والابتكار وأستاذ ماجستير إدارة الأعمال في مؤسسة جيتوليو فارغاس (FGV): "لا يعمل هذا النهج المخصص على تحسين رضا العملاء فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين استخدام موارد المنصة، وتوجيه المستخدمين إلى المحتوى الأكثر احتمالًا لجذبهم".
التأثير على الاحتفاظ بالمستخدمين
للتخصيص والتوصيات تأثير مباشر على استبقاء المستخدمين. تُقدّر نتفليكس أن نظام التوصيات الخاص بها يوفر أكثر من مليار دولار سنويًا من تكاليف استبقاء العملاء. أما سبوتيفاي، بميزاته المُخصصة، فتُشجّع على الاستخدام المُنتظم وتُقلّل من الانتقال إلى الخدمات المُنافسة.
ويقول كينيث كوريا: "إن التخصيص يخلق شعوراً بالقيمة المضافة وعلاقة طويلة الأمد مع المستخدمين، مما يجعل الخدمة ذات قيمة متزايدة ويصعب استبدالها".
ما الذي يمكن أن تعلمه شركات الترفيه العملاقة هذه للشركات الأخرى حول التخصيص والتوصية؟
دروس حول التخصيص والتوصية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
الدرس الأول: إن فهم عملائك بشكل عميق واستخدام تلك الرؤى لإنشاء تجارب مخصصة يمكن أن يكون ميزة تنافسية قوية، بغض النظر عن الصناعة.
الدرس الثاني: التخصيص الفعّال يتجاوز مجرد التوصية بالمنتجات، بل يتعلق بإنشاء تجربة شاملة تتكيف باستمرار مع تفضيلات المستخدم وسلوكياته، باستخدام بيانات من مصادر متنوعة لاتخاذ القرارات على جميع مستويات العمل.
الدرس 3: إن الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة يمكن أن يؤدي إلى إنشاء نظام توصية أكثر قوة ودقة، وقادر على فهم الفروق الدقيقة في تفضيلات المستخدم.
الدرس الرابع: إن الاستثمار في التخصيص لا يتعلق فقط بتحسين تجربة المستخدم على المدى القصير، بل يتعلق أيضًا ببناء علاقة طويلة الأمد تجعل الخدمة ذات قيمة متزايدة ويصعب استبدالها.
الدرس 5 : على الرغم من قوة أنظمة التوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي، إلا أنها تتطلب مراقبة مستمرة وتعديلًا واعتبارات أخلاقية لتكون فعالة وموثوقة حقًا.
الدرس السادس: يجب أن يتجاوز جمع البيانات ما هو بديهي. فالجمع بين البيانات التفصيلية حول سلوك المستخدم والتحليل السياقي هو ما يسمح لك بإنشاء تجارب شخصية حقيقية وتوجيه قرارات الأعمال الاستراتيجية.
الدرس 7: يمكن استخدام التعلم الآلي ليس فقط لتحليل بيانات المستخدم، ولكن أيضًا لفهم المنتج أو الخدمة نفسها بشكل عميق، وبالتالي إنشاء مستوى أكثر تطوراً من التخصيص.
الدرس الثامن: عند تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للتخصيص، من المهم مراعاة ليس فقط الفعالية التقنية، ولكن أيضًا التأثيرات الأخلاقية والاجتماعية الأوسع لتقنياتك.
الدرس التاسع: إن التخصيص، عندما يتم تنفيذه بشكل جيد، يخلق حلقة مفرغة من فهم العميل وتحسين الخدمة، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وولائهم.
يمكن للشركات في مختلف القطاعات تطبيق هذه الدروس القيّمة لبناء علاقات أعمق وأكثر استدامة مع عملائها. يقول كوريا: "من خلال الاستثمار في التخصيص والتوصيات، واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي وفعال، يُمكن إحداث نقلة نوعية في تجربة المستخدم وتحقيق ميزة تنافسية كبيرة".
وفقًا للخبير، فإن التخصيص ليس مجرد توجه عابر، بل هو استراتيجية فعّالة، عند تطبيقها جيدًا، يمكن أن تؤدي إلى رضا أكبر للعملاء، وزيادة معدلات الاحتفاظ بهم، وتحقيق نمو مستدام. ويختتم قائلًا: "المستقبل ملك للشركات التي تعرف كيف تُخصّص عروضها وتجاربها، مما يخلق قيمة حقيقية وذات معنى لكل عميل".
