كيف يغير الذكاء الاصطناعي والأتمتة نهج العلامات التجارية في أبحاث السوق

بالنسبة للعلامات التجارية التي تبحث عن رؤى العملاء لدفع عملية اتخاذ القرار ، وتحسين تجربة العملاء (CX) ، وفي النهاية تحفيز النمو ، لطالما كانت أبحاث السوق جزءًا من مجموعة الأدوات.

سواء كان ذلك مفيدًا بالفعل أم لا ، فهذا سؤال آخر. في مشروع بحثي نموذجي للسوق ، تستثمر العلامات التجارية (غالبًا بكثافة) في إجراء بحث يصل إلى لقطة لمرة واحدة لمشاعر العملاء الحاليين ، وربما عوامل التفاضل السائدة لدى المنافسين. بينما هذا البحث يستطيع تقدم رؤى مفيدة ، وعادة ما تفشل في التعرف على احتياجات العملاء المحتملين ، أو ربط البيانات بشكل مناسب التي تكشف بالضبط لماذا العملاء مع المنافسين.

يمكن أن تفوت العلامات التجارية الغابة للأشجار بسهولة عند الاعتماد على أبحاث السوق التقليدية. إنهم يتورطون في معالجة الشكاوى بينما يفقدون الأسباب الأساسية لذلك لماذا يختار العميل علامة تجارية على أخرى. في الوقت نفسه ، تعد مشاريع أبحاث السوق باهظة الثمن بحيث لا يمكن تكرارها بانتظام ، وتقدم رؤى محدودة تبدأ في التلاشي منذ لحظة اكتمال البحث.

بدلاً من ذلك ، يستفيد بعض المسوقين من منصات الاستماع الاجتماعي لمزيد من التحليل المستمر لسلوك العملاء (ومشاركة العملاء بميزات معينة أو عروض العلامة التجارية). يمكن أن تجمع هذه الإستراتيجية تقييمات وتعليقات مفيدة للعملاء ، وتميل إلى أن تكون ميسورة التكلفة أكثر بكثير من التكليف بإجراء دراسات بحثية لمرة واحدة.

ومع ذلك ، لا يزال هذا النهج يترك المسوقين عمياء تجاه النشاط التنافسي والتعديلات الأفضل لكسب هؤلاء العملاء المحتملين. تتطلب منصات الاستماع الاجتماعي أيضًا عمليات يدوية إلى حد كبير لفحص الأفكار من بيانات الإطفاء. قد تقوم فرق محللي البيانات الموهوبين الذين يقومون بهذا العمل الذي يستغرق وقتًا طويلاً بتحديد الارتباطات عبر تلك البيانات ، لكن هذه الموهبة لا تأتي بثمن بخس. تعني أوجه القصور في كل من أبحاث السوق التقليدية ومنصات الاستماع الاجتماعي أن الفرص الثرية لتحسين تجارب العملاء بشكل هادف وسريع لا يتم اكتشافها بانتظام.

قد تكون الإجابة على أبحاث السوق القديمة ومنصات الاستماع الاجتماعي غير المكتملة – كما هو الحال عبر المشهد التكنولوجي الأوسع – هي الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة.

مع نشر الذكاء الاصطناعي لجمع رؤى تسويقية مستمرة من مصادر البيانات الصحيحة ، يمكن للعلامات التجارية إزالة التخمين من البحث وربط بيانات تجربة العملاء ذات الصلة. تعالج الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي أكبر قيود أبحاث السوق التقليدية: تحويل التكلفة والإيقاع وجودة الرؤى التي تم جمعها. يجب على المسوقين الذين قد يضعون ميزانية لمشاريع بحثية باهظة الثمن بشكل دوري – ويعدلون ممارساتهم التي تتعامل مع العملاء فقط في كثير من الأحيان – أن يبحثوا عن رؤى في الوقت الفعلي ودائمًا تظهر ارتباطات واضحة.

إذا كانت أبحاث السوق التقليدية تشبه فك شفرة المعنى من صورة ثابتة تم التقاطها في وقت واحد ، فإن إدخال الذكاء الاصطناعي والأتمتة في هذه الممارسة التسويقية يشبه السماح للعلامات التجارية بالاستفادة من تغذية فيديو حية مستمرة للتحولات في احتياجات العملاء ومشاعرهم. يحد الاستخدام الذكي للذكاء الاصطناعي أيضًا من الحاجة إلى فرق البيانات باهظة الثمن ، مما يمكّن المسوقين ومديري الأعمال من تنفيذ التحسينات المستندة إلى البصيرة مباشرة.

ببساطة ، يتجاوز تحليل بيانات آراء العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي القدرات البشرية للتعرف على الارتباطات واتجاهات العملاء. عن طريق التجميع مستمر ذكاء التسويق – بما في ذلك ملاحظات العملاء عبر وسائل التواصل الاجتماعي ، ومواقع المراجعة ، والاستطلاعات ، وتفاعلات الخدمة ونقاط الاتصال الأخرى – يُمكّن نهج ذكي قائم على الذكاء الاصطناعي العلامات التجارية من أن تكون أكثر استجابة وثقة في مواءمة ممارسات الأعمال مع ما يريده العملاء بالفعل. عندئذٍ ، يمكن أيضًا أن يؤدي نشر إستراتيجية تركز على الذكاء الاصطناعي إلى إجراء نفس التحليل على المتنافسة الشركات لاكتشاف رؤى مفيدة ، مثل تحديد الممارسات التي تكسب مشاعر العملاء الإيجابية لدى هؤلاء المنافسين والتي قد تكون جديرة بالاهتمام.

على سبيل المثال ، قد تجد شركة الضيافة التي تنفذ تحليل بيانات آراء العملاء المعتمد على الذكاء الاصطناعي أن عملاء المنافسين المباشرين يقومون بالعديد من الإشارات الإيجابية التي تستدعي خيارات الإفطار عالية الجودة في الفندق. سيقدم التحليل الآلي بعد ذلك هذه البصيرة القابلة للتنفيذ كطريقة أساسية سهلة الهضم: من خلال الاستثمار في قائمة الإفطار التي تطابق أو تتجاوز جودة ذلك المنافس ، فإن العلامة التجارية لديها مسار محتمل لتجربة عملاء أكثر إرضاءً ، وتقييمات محسنة ، وطويلة مصطلح العميل ونمو الإيرادات.

بالطريقة نفسها ، قد تكتشف سلسلة القهوة أن المنافسين يكتسبون شعورًا إيجابيًا من العملاء تجاه مجموعة متنوعة من خيارات الحليب البديلة ، ويكيفون عروضهم للاستفادة من هذه الفرصة الواضحة.

عندما يتم تسخيرها بشكل صحيح ، فإن مثل هذه النتائج الصغيرة المخبأة داخل البيانات الصاخبة يمكن مع ذلك تحويل القدرة التنافسية للعلامة التجارية في أسواقها.

Stas Tushinksiy هو الرئيس التنفيذي في غير متدفق.