كما نوّهنا في المقالات السابقة، بغض النظر عن نوع المنتجات أو الخدمات التي تقدمها شركتك، فإن تجربة العميل هي العنصر الأساسي الذي يجذب العملاء ويؤثّر على قراراتهم الشرائية ومدى تكرارهم للشراء. كما أن لها تأثيرًا كبيرًا على ولاء العملاء وقيمة حياتهم (LTV). وفقًا لتقرير Forbes Insights، يعتقد 76% من قادة الأعمال أن تجربة العميل ضرورية لبقاء شركاتهم. في هذا المقال سنتعرّف على كيفية الاستفادة من تحليل البيانات لتحسين تجربة العميل.
تحسين تجربة العميل يبدأ بالقياس الذكي وتحليل بيانات العملاء. من خلال فهم هذه البيانات، يمكن للشركات تحسين تجربة العملاء وبناء علاقات دائمة معهم. يساعد هذا التحليل في تحديد النقاط التي تحتاج إلى تحسين وتطوير استراتيجيات فعّالة لتعزيز رضا العملاء وولائهم.
أهمية تحليل البيانات في تجربة العميل
الاهتمام بتحليلات تجربة العميل (CX Analytics) هو أمر بالغ الأهمية للشركات التي تسعى لفهم عملائها بشكل أفضل، وجذب عملاء جدد، وبناء ولاء قوي. ترتبط تجربة العميل بشكل مباشر بتفاعل العملاء وقرارات الشراء وقيمة حياتهم (LTV). من خلال تحليلات تجربة العميل، يمكن للشركات الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ وقابلة للقياس، مما يساعدها على تحسين استراتيجياتها التسويقية وكشف النقاط المؤلمة للعملاء وضمان التواصل معهم عبر القنوات الصحيحة.
كما تؤثر على كل جانب من جوانب العمل، بدءًا من المبيعات والتسويق وصولاً إلى الاحتفاظ بالعملاء. إنها أداة حيوية لإثبات قيمة استراتيجيات التسويق وكشف نقاط الألم للعملاء وضمان التواصل معهم عبر القنوات الصحيحة. بدون تحليلات تجربة العميل، تفقد الشركات أهم الرؤى حول رضا العملاء وتفاعلهم وعادات الشراء لديهم. تسمح النتائج المستخلصة من تحليلات تجربة العميل باتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات تحقّق النتائج المرجوة وتساعد في بناء علاقات دائمة مع العملاء.
أساليب تحليل البيانات
بمجرد اتخاذ القرار بالتركيز على تجربة العميل (CX) كقوّة دافعة للأعمال، تكون الخطوة التالية هي جمع البيانات وقياسها باستخدام تحليلات تجربة العميل (CX Analytics). تأتي بيانات تجربة العميل من مصادر متعددة سواء كانت عبر الإنترنت أو خارجها، مثل:
- المبيعات داخل المتاجر وحركة المرور في المتاجر.
- استبيانات العملاء.
- التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي.
- أنماط التصفح على المواقع.
- استخدام التطبيقات المحمولة.
- إعادة الشراء.
- استرداد القسائم.
- التسجيل في برامج الولاء.
- التخلّي عن سلّة التسوق.
لا يمكن تحقيق تحليل بيانات العملاء بشكل عميق إلا عندما يتم جمع كل هذه المصادر المختلفة لإنشاء مصدر واحد للحقيقة. هذه عملية تكاد تكون مستحيلة يدويًا، ولكن المنصات الخاصة ببيانات العملاء المناسبة يمكنها توحيد مصادر البيانات المجزأة وتقديم رؤى عميقة وقابلة للتنفيذ.
كيفية استخدام البيانات لتحسين تجربة العميل
استخدام البيانات لتحسين تجربة العميل عملية تعزز رضا العملاء وولائهم بشكل كبير. دعنا نستعرض كيفية القيام بذلك مع الشروح والتوضيحات والأمثلة.
1. جمع البيانات هو الخطوة الأولى في تحليل البيانات لتحسين تجربة العميل
أول خطوة هي جمع البيانات من مختلف نقاط التفاعل مع العملاء. يمكن أن تشمل هذه النقاط المبيعات داخل المتاجر، الاستبيانات، التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي، أنماط التصفح على المواقع، واستخدام التطبيقات المحمولة. على سبيل المثال، يمكن لمتجر إلكتروني جمع بيانات حول المنتجات التي يتم تصفحها بشكل متكرر، المنتجات التي يتم إضافتها إلى سلة التسوق، والمنتجات التي يتم شراؤها في النهاية.
2. تحليل البيانات
بعد جمع البيانات، تأتي مرحلة التحليل لفهم الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء. يمكن استخدام أدوات تحليل البيانات لاكتشاف المنتجات الأكثر مبيعًا، الأوقات التي يفضّل العملاء الشراء فيها، والقنوات التي يتفاعلون معها بشكل أكبر. على سبيل المثال، قد تكتشف إحدى الشركات أن معظم عملائها يفضلون التسوق عبر الهواتف المحمولة خلال عطلة نهاية الأسبوع.
3. توحيد البيانات
توحيد البيانات من جميع المصادر المختلفة لإنشاء رؤية موحدة للعميل. هذا يساعد في تقديم تجربة متسقة وشخصية لكل عميل. يمكن استخدام منصات بيانات العملاء لتحقيق ذلك. على سبيل المثال، يمكن لشركة ما تجميع بيانات العملاء من المتاجر الفعلية والموقع الإلكتروني وتطبيق الهاتف المحمول لإنشاء ملف تعريف شامل لكل عميل.
4. تخصيص التجربة
استخدام البيانات لتخصيص تجربة العميل يمكن أن يزيد من رضا العملاء. على سبيل المثال، يمكن لمتجر إلكتروني تقديم توصيات مخصصة بناءً على تاريخ الشراء السابق، أو إرسال عروض ترويجية مخصصة بناءً على تفضيلات العملاء. وفقًا لدراسة أجرتها Epsilon، فإن 80% من العملاء أكثر احتمالًا للشراء من شركة تقدم تجربة مخصصة.
5. قياس الأداء: من أهم خطوات تحليل البيانات لتحسين تجربة العميل
قياس تأثير التحسينات التي أجريتها على تجربة العميل باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل رضا العملاء، ومعدل الاحتفاظ بالعملاء، وقيمة حياة العميل (LTV) هو خطوة ضرورية. هذا يساعد في تحديد ما إذا كانت التحسينات تحقق النتائج المرجوة. على سبيل المثال، يمكن لشركة ما قياس رضا العملاء من خلال استبيانات بعد الشراء وتحليل النتائج لمعرفة مدى رضا العملاء عن تجربتهم.
6. التفاعل المستمر
استمرّ في جمع وتحليل البيانات بشكل دوري لضمان أن تجربة العميل تتحسّن باستمرار. استجب لملاحظات العملاء من ثم أجرِ التعديلات اللازمة بناءً على هذه الملاحظات. على سبيل المثال، يمكن لشركة استخدام التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي لجمع ملاحظات العملاء حول المنتجات الجديدة وإجراء التعديلات بناءً على هذه الملاحظات.
أمثلة واقعية
- أمازون: تعتمد أمازون بشكل كبير على تحليل بيانات العملاء لتقديم توصيات مخصصة وتحسين تجربة التسوق. تستخدم الشركة بيانات التصفح والشراء لتقديم توصيات مخصصة لكل عميل، مما يزيد من احتمالية الشراء.
- نتفليكس: تستخدم نتفليكس بيانات المشاهدة لتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم. تعتمد الشركة على تحليل بيانات المشاهدة لتقديم اقتراحات للأفلام والمسلسلات التي قد تهمّ المستخدمين، مما يزيد من وقت المشاهدة ورضا العملاء.
هل فهمت تمامًا كيف تستفيد من تحليل البيانات لتحسين تجربة العميل؟ إذًا، ما رأيك أن ننتقل لمعرفة الفرق بين تجربة المستخدم (UX) وتجربة العميل (CX)؟
تابع السلسلة:
