الأتمتة التنبؤية: توقع سلوك العملاء قبل حدوثه

من المهم دائمًا الاستجابة بسرعة، ولكن من الأفضل التوقع. تُفعّل معظم فرق التسويق إجراءاتها بمجرد حدوث سلوك معين (فتح بريد إلكتروني، أو ملء نموذج، أو زيارة صفحة، إلخ).

نُطلق على هذا النوع من الأتمتة اسم الأتمتة التفاعلية، وهي تختلف عن الأتمتة التنبؤية. إذ تُحدد الأتمتة التفاعلية، استنادًا إلى البيانات الموجودة في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، السلوكيات التي ستحدث قبل وقوعها. وبذلك، تتوفر لديها جميع البيانات اللازمة لإعداد الاستجابة مسبقًا.

ما الفرق بين الأتمتة التفاعلية والأتمتة التنبؤية؟

تعمل الأتمتة التقليدية وفق مبدأ بسيط إلى حد ما.

إذا حدث X، فيجب تفعيل Y.

• هل قام أحد العملاء بتنزيل ورقة بيضاء؟ تبدأ سلسلة رعاية العملاء.
• هل زار عميل محتمل صفحة الأسعار؟ يتم إرسال تنبيه مبيعات.

يعكس التشغيل الآلي التنبؤي هذا المنطق. فهو يستفيد من بياناتك التاريخية لبناء نماذج إحصائية قادرة على التنبؤ بأن هذا النوع من العملاء، في هذا السياق، وبهذا السلوك السابق، لديه احتمال بنسبة X% لإجراء عملية شراء خلال الـ 14 يومًا القادمة.

بناءً على هذا التوقع، يتم تفعيل الإجراء حتى قبل ظهور إشارة الشراء. هذا هو الفرق بين الاتصال بعميل محتمل لأنه زار موقعك الإلكتروني مؤخرًا، والاتصال به لأن ملفه الشخصي يتطابق مع ملفات العملاء الذين يسجلون في غضون أسبوعين. البيانات السلوكية: المادة الخام للتنبؤ. لا يمكنك التنبؤ بدون بيانات، وهذه البيانات تتطلب بنية محددة. يعتمد التشغيل الآلي التنبؤي على جودة وعمق السجل السلوكي الموجود في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM). كلما كان هذا السجل أغنى وأكثر دقة ومركزية، كانت نماذج التنبؤ أكثر موثوقية. إن أهم البيانات للتنبؤ بالسلوك المستقبلي ليست تلك التي تجمعها عبر نموذج. إنها البيانات الضمنية: الصفحات التي تمت زيارتها وترتيبها، وتكرار الجلسات خلال الثلاثين يومًا الماضية، والوقت الذي تم قضاؤه في أقسام معينة، ورسائل البريد الإلكتروني التي تم فتحها عدة مرات، والمستندات التي تم تنزيلها. هذه هي إشارات السلوك الدقيقة، غير المرئية للعين المجردة في تفاعل واحد، والتي تصبح تنبؤية عند تحليلها عبر مئات الرحلات المماثلة.

طالما أن بياناتك السلوكية متناثرة بين أداة التسويق عبر البريد الإلكتروني، ونظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأداة التحليلات، ستدرك سريعًا أن بناء نموذج تنبؤي متسق أمر مستحيل.

نية الشراء هي أقوى إشارة

من بين جميع الإشارات التنبؤية القابلة للتنفيذ،نية الشراء. نية الشراء لها القيمة التجارية الأكبر.تتجاوز ميزات الذكاء الاصطناعي في HubSpot، المتوفرة عبر Breeze، ذلك. فهي تحلل البيانات التاريخية لجهات اتصالك لتحديد الأنماط التي تسبق عملية التحويل تلقائيًا، دون الحاجة إلى تحديدها يدويًا. ويتكيف النموذج باستمرار مع ورود بيانات جديدة.يشهد عملاء HubSpot الذين يستفيدون من ميزات الذكاء الاصطناعي هذه انخفاضًا بنسبة 65% في وقت إتمام المبيعات.يعكس هذا الرقم تأثير التقييم التنبؤي بشكل مباشر، مما يسمح بالتدخل في الوقت المناسب.

يكمل إثراء البيانات في HubSpot هذا النظام من خلال ملء سجلات جهات الاتصال تلقائيًا ببيانات خارجية مثل حجم الشركة، والقطاع، والتقنيات المستخدمة، وإشارات النمو.

تُثري هذه المعلومات نموذجك التنبؤي دون الحاجة إلى إدخالها يدويًا.

ماذا لو قمت بأتمتة الاستجابة للسلوكيات المتوقعة؟

نعلم أن اكتشاف إشارة تنبؤية دون تفعيل إجراء لاحق أمرٌ غير مجدٍ. تصبح الأتمتة التنبؤية أكثر أهمية عندما يرتبط الاكتشاف مباشرةً باستجابة تشغيلية. لقد حددنا خطوات سيناريو تنبؤي تشغيلي في HubSpot. حدد معايير التفعيل التنبؤي: درجة العميل المحتمل أعلى من عتبة معينة، وسلوكه خلال الأيام السبعة الماضية، ومجموعة من خصائص بيانات الشركة. أنشئ قائمة ديناميكية يتم تحديثها تلقائيًا بمجرد أن يستوفي أحد جهات الاتصال هذه المعايير. 400">تكوين سير العمل المرتبط&nbsp: إشعار مبيعات يتضمن السياق الكامل لجهة الاتصال، مما يؤدي إلى سلسلة من رسائل البريد الإلكتروني المخصصة، وإنشاء صفقة تلقائيًا في مسار المبيعات.

تحديد شروط الخروج&nbsp: تغادر جهة الاتصال سير العمل بمجرد ردها أو توقيعها أو إعطائها إشارة معاكسة.

قياس النتائج&nbsp: حساب معدل تحويل جهات الاتصال التي تم تشغيلها بواسطة النموذج التنبؤي وجهات الاتصال التي تمت معالجتها بدون تسجيل نقاط، لتحسين العتبات تدريجيًا.

يتم تشغيل هذا النوع من السيناريوهات بشكل مستمر في HubSpot دون الحاجة إلى تدخل بشري التدخل. يتلقى العميل المحتمل الذي يصل إلى عتبة التنبؤ صباح يوم الأحد الرسالة المناسبة صباح يوم الاثنين الساعة 8 صباحًا، مما يُفعّل تنبيهًا في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بمندوب المبيعات قبل بدء يومه. إنها طريقة بسيطة وفعّالة حقًا!

ما هي الشروط اللازمة لنجاح هذا الوضع؟

لا يعني اعتماد الأتمتة التنبؤية امتلاك عصا سحرية. فالنتائج الموثوقة ضرورية، ويجب استيفاء عدة شروط.

1. البيانات الحجم: سيكون النموذج التنبؤي المبني على 50 صفقة سابقة غير موثوق. فوجود مجموعة بيانات تاريخية كبيرة بما يكفي، تشمل جهات الاتصال التي تم تحويلها وتلك التي لم يتم تحويلها، ضروري لكي تكون الأنماط المحددة ذات دلالة إحصائية. ينبغي على المؤسسات التي تبدأ باستخدام نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بها بناء قاعدة بياناتها أولًا قبل تفعيل الأتمتة التنبؤية. التحليلات.
2. جودة البيانات جودة البيانات: خصائص غير مُعرَّفة بشكل صحيح، وتكرارات غير محلولة، وسلوكيات غير مُتتبَّعة... كل هذه ثغرات في النموذج تُشوِّه التنبؤات. تُعد عمليات التدقيق المنتظمة لقاعدة البيانات في HubSpot ضرورية للحفاظ على موثوقية التقييم. التوافق بين التسويق والمبيعات في تفسير الدرجات: لا تعني درجة التنبؤ العالية أن جهة الاتصال ستوقع في غضون 48 ساعة. في الواقع، يتطابق ملفهم الشخصي مع أولئك الذين وقعوا في إطار زمني مماثل. يستخدم مندوبو المبيعات الذين يفهمون هذا الفارق الدقيق الدرجة كإشارة لتحديد الأولويات، وليس كضمان للتحويل.

إذا كان نظامك الحالي لا يزال يعتمد على المتابعات اليدوية وقواعد الأتمتة المبنية على الحدس، فيجب عليك بالتأكيدفتح حساب مجاني الحساب.

أسئلة وأجوبة حول الأتمتة التنبؤية

هل تحتاج إلى أن تكون عالم بيانات لتطبيق الأتمتة التنبؤية؟

بالطبع لا! ميزات التقييم التنبؤي المدمجة في منصات مثل HubSpot متاحة حتى لو لم تكن لديك مهارات في علم البيانات. يتم الإعداد من خلال واجهات مرئية.

الأمر الأكثر أهمية يتعلق بجودة بيانات المصدر ودقة الأهداف.

ما الفرق بين التقييم اليدوي والتقييم التنبؤي للعملاء المحتملين؟

يُخصص التقييم اليدوي النقاط وفقًا لقواعد تحددها بنفسك، وتستند هذه القواعد إلى افتراضاتك.يعتمد التقييم التنبؤي على البيانات التاريخية الحقيقية لجهات اتصالك لتحديد التركيبات التي تسبق عملية التحويل تلقائيًا.

هل الأتمتة التنبؤية مناسبة للفرق الصغيرة؟

نعم، ولكن فقط إذا بدأت ببساطة. يمكن لفريق صغير البدء بتقييم سلوكي أساسي في HubSpot، ثم تحسين معاييره تدريجيًا، وتفعيل الميزات التنبؤية مع نمو قاعدة البيانات.

الخطأ يكمن في محاولة ضبط كل شيء من البداية دون توفر البيانات اللازمة لتغذية النموذج.

كيف تتجنب النتائج الإيجابية الخاطئة في نموذج التنبؤ؟

يجب عليك الربط بين عدة مؤشرات وعدم الاعتماد على معيار واحد. قد يكون الشخص الذي يزور صفحة الأسعار مرة واحدة فقط منافسًا أو شخصًا فضوليًا. يؤدي دمج المعايير إلى تقليل معدل النتائج الإيجابية الخاطئة تلقائيًا.

كم مرة يجب إعادة معايرة نموذج التنبؤ؟

مرتين على الأقل سنويًا، ومع كل تغيير جوهري في عرضك أو جمهورك المستهدف. النموذج المبني على بيانات العام الماضي لا يأخذ التغييرات الأخيرة في الحسبان. تتيح لك مراجعة معدلات التحويل بانتظام حسب شريحة النقاط فرصة اكتشاف النموذج الذي يفقد دقته بسرعة، مما يُمكّنك من تعديله بسهولة أكبر.