5 استراتيجيات لتقديم محتوى شديد التخصيص باستخدام التخصيص السياقي القائم على الذكاء الاصطناعي

2023-10-29T00:57:03+02:00

في المشهد الرقمي اليوم، تسعى الشركات بشكل متزايد إلى تقديم تجارب مخصصة لجذب انتباه عملائها والاحتفاظ بهم. مع تزايد المنافسة، تزداد الحاجة إلى تصميم عروض تتناسب مع احتياجات العملاء وعواطفهم وسلوكياتهم. يتيح التخصيص السياقي، المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI)، للشركات الفرصة لتقديم عروض ملائمة للغاية وفي الوقت الفعلي ومُحسَّنة لكل عميل. يستخدم التخصيص السياقي المدعوم بالذكاء الاصطناعي البيانات في الوقت الفعلي وخوارزميات التعلم الآلي لتقديم محتوى وعروض مخصصة بناءً على سلوك المستخدم وموقعه وعوامل فردية أخرى. تستكشف هذه المقالة خمس إستراتيجيات تخصيص سياقية رئيسية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج الأعمال.

فهم دور الذكاء الاصطناعي في التخصيص السياقي

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الطريقة التي يمكن للشركات من خلالها فهم جماهيرها والتفاعل معها. ومن خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي لتحديد الأنماط والاتجاهات والسلوك الفردي. تشكل هذه الرؤى الأساس لتطوير نقاط اتصال مخصصة للعملاء، وزيادة المشاركة ومعدلات التحويل. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تقديم تخصيص سياقي للغاية؛ مما يعني أنه يمكنهم تقديم محتوى ملائم وجذاب لمستخدم معين بناءً على بيانات المستخدم في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية.

يتيح الذكاء الاصطناعي أيضًا اتخاذ القرار الآلي. يستخدم التعلم الآلي (ML)، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، الخوارزميات لتحليل البيانات والتعلم منها واتخاذ التنبؤات أو القرارات دون برمجتها بشكل صريح. تتيح القدرة على التعلم الآلي واتخاذ القرار، جنبًا إلى جنب مع تحليلات البيانات في الوقت الفعلي، للشركات تحسين عروضها وإنشاء تجربة أكثر تخصيصًا لكل مستخدم.

بالإضافة إلى ذلك، يتيح التطور المستمر لقدرات الذكاء الاصطناعي تخصيصًا أكثر دقة وتقدمًا من أي وقت مضى. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الآن معالجة وتحليل مجموعة واسعة من البيانات، بما في ذلك البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور. يسمح هذا الفهم المحسن للبيانات للشركات بإنشاء ملفات تعريف شاملة للمستخدمين وتقديم عروض شخصية أكثر تنوعًا وذات صلة بالسياق.

وأخيرا، يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بسلوك المستخدم، مما يمنح الشركات رؤى قيمة لتخصيص عروضها. يمكن للتحليلات التنبؤية، المدعومة بالتعلم الآلي، التنبؤ بإجراءات المستخدم المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. هذه القدرة على توقع احتياجات العملاء تمنح الشركات ميزة تنافسية، مما يتيح تحسين العرض بشكل استباقي.

فيما يلي ست طرق يمكن للتخصيص السياقي المعتمد على الذكاء الاصطناعي من خلالها تحقيق التخصيص الفائق:

التحليل السلوكي في الوقت الحقيقي

يعد التحليل السلوكي في الوقت الفعلي استراتيجية حاسمة في تحسين العروض وزيادة التحويلات. للتواصل بشكل آمن، يجب أن يكون التخصيص ملائمًا وفي الوقت المناسب. يمكن للتحليلات السلوكية في الوقت الفعلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتبع سلوك المستخدمين وتفاعلاتهم عبر الأنظمة الأساسية في الوقت الفعلي، مما يسمح للشركات بتقديم محتوى مخصص على الفور بناءً على الإجراءات الحالية للمستخدم.

أ التجارة الإلكترونية على سبيل المثال، يمكن للنظام استخدام التحليل السلوكي في الوقت الفعلي للتوصية بالمنتجات للمستخدم بناءً على نمط التصفح الحالي الخاص به. عندما ينظر المستخدم إلى الأحذية الرياضية، يمكن للمنصة أن توصي على الفور بالمنتجات ذات الصلة، مثل الجوارب الرياضية أو معدات التدريب. يعمل هذا التخصيص الفوري والملائم على تحسين تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة التفاعل والتحويل المحتمل.

علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات السلوكية في الوقت الفعلي والتعلم منها للتكيف مع تفضيلات المستخدم المتغيرة. على سبيل المثال، إذا بدأ مستخدم خدمة البث فجأة في مشاهدة الكثير من الأفلام الوثائقية، فيمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على هذا التحول والبدء في التوصية بالمزيد من الأفلام الوثائقية بمرور الوقت. تسمح هذه القدرة على التكيف للشركات بالحفاظ على الملاءمة والرضا طوال رحلة المستخدم طويلة المدى.

التحليلات التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات إحصائية مختلفة، بما في ذلك التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية، لتحليل البيانات الحالية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. في مجال التخصيص السياقي، يمكن للتحليلات التنبؤية تحسين دقة العروض الشخصية وملاءمتها بشكل كبير.

من خلال تحليل سلوك المستخدم السابق، يمكن للتحليلات التنبؤية التنبؤ بالإجراءات المستقبلية بدقة مذهلة. لنفترض أن إحدى منصات التجارة الإلكترونية تتعرف على نمط يقوم فيه المستخدمون الذين يشترون مهود الأطفال بشراء مهود الأطفال في كثير من الأحيان خلال أسبوع. تسمح هذه المعلومات للشركة بتقديم عروض ترويجية مخصصة لأسرّة الأطفال بشكل استباقي للعملاء الذين اشتروا مؤخرًا سرير أطفال، مما يزيد من احتمالية إجراء تحويل ثانوي.

تساعد التحليلات التنبؤية أيضًا في تحديد احتمالية تراجع العملاء. ومن خلال الكشف عن أنماط سلوك المستخدم التي غالبًا ما تؤدي إلى تراجع العملاء، يمكن للشركات مواجهة هذا الاتجاه بشكل استباقي من خلال العروض أو المشاركات المخصصة التي تهدف إلى الاحتفاظ بالعملاء. يعد الاحتفاظ بالعملاء الاستباقي أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على قاعدة العملاء المخلصين وزيادة القيمة الدائمة للعميل.

التعديل الديناميكي للمحتوى

يعد تخصيص المحتوى الديناميكي بمثابة إستراتيجية قوية أخرى للتخصيص وتقديم التحسين. تتضمن هذه الإستراتيجية تصميم المحتوى الذي يراه المستخدم على موقع الويب أو التطبيق بناءً على سلوكه وتفضيلاته وبياناته الشخصية الأخرى.

تلعب خوارزميات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تكييف المحتوى ديناميكيًا. يمكنهم تحليل سلوك المستخدم السابق وتفضيلاته والمعلومات السكانية الأخرى لتحديد نوع المحتوى الأكثر جاذبية له أو لها. على سبيل المثال، قد يعرض موقع ويب إخباري مقالات مختلفة لمستخدمين مختلفين بناءً على سجل القراءة والاهتمامات التي عبروا عنها.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا ضبط تخطيط الصفحة بناءً على سلوك المستخدم. على سبيل المثال، قد يقوم أحد مواقع التجارة الإلكترونية بإعادة ترتيب المنتجات على الصفحة الرئيسية بناءً على ما شاهده المستخدم أو اشتراه مسبقًا. يلبي هذا النوع من التخصيص أهداف التخصيص السياقي من خلال جعل تجربة المستخدم أكثر ملاءمة وبديهية وإرضاءً، وبالتالي زيادة احتمالية التحويل.

الاستهداف الجغرافي والعروض القائمة على الموقع

يعد الاستهداف الجغرافي، أو التخصيص المستند إلى الموقع، أداة قوية لتحسين العروض. من خلال فهم مكان تواجد المستخدم، يمكن للشركات تقديم عروض محلية ذات صلة. سواء كان المستخدم في المنزل أو في العمل أو على الطريق، فإن فهم موقعه يمكن أن يوفر رؤى غنية وسياقية.

يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الموقع في الوقت الفعلي، مما يتيح التخصيص السياقي الفوري. على سبيل المثال، يمكن للمتجر إرسال عرض ترويجي مخصص للمستخدم بمجرد دخوله إلى نطاق جغرافي محدد. يمكن أن يزيد هذا العرض المستند إلى الموقع من احتمالية زيارة المستخدم للمتجر وإجراء عملية شراء.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الموقع التاريخي لتقديم المزيد من العروض ذات الصلة بالسياق. من خلال فهم المكان الذي يقضي فيه المستخدم وقته عادة، يمكن للشركات توقع احتياجاته بدقة أكبر. إذا كان المقهى يعرف أن العميل العادي يتوقف دائمًا قبل رحلة الصباح، فيمكنه إرسال عرض شخصي قبل الوقت المعتاد مباشرةً، لإغراء العميل بالالتزام بروتينه.

استهداف الجغرافية ويمكن أيضًا استخدامها على نطاق أوسع لتقسيم المستخدمين حسب الموقع. يمكن أن يساعد هذا التقسيم الشركات على فهم التفضيلات الإقليمية، مما يسمح لها بتخصيص عروضها وحملاتها التسويقية لتناسب جماهير جغرافية مختلفة. يمكن لهذا التخصيص الواسع المستند إلى الموقع الجغرافي تحسين فعالية التسويق وعائد الاستثمار.

وأخيرًا، يمكن أيضًا للعروض المستندة إلى الموقع أن تأخذ في الاعتبار موقع المنتجات أو الخدمات. يمكن لمحرك التوصيات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يوصي بالمطاعم الموجودة في المنطقة المباشرة للمستخدم أو يقترح المنتجات المتوفرة في المتاجر القريبة.

تجزئة المستخدم ورسم الخرائط الشخصية

يعد تجزئة المستخدمين ورسم الخرائط الشخصية جزءًا مهمًا من التخصيص السياقي القائم على الذكاء الاصطناعي. تسمح هذه التقنية للشركات بتصنيف المستخدمين إلى مجموعات مختلفة بناءً على الخصائص أو السلوك المشترك، مما يتيح استراتيجيات التخصيص المستهدفة والدقيقة.

يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك المستخدم والتركيبة السكانية بعمق لإنشاء شرائح مستخدم مفصلة. يمكن أن تكون هذه الشرائح واسعة أو محددة بقدر ما تسمح به البيانات. على سبيل المثال، يمكن لشركة ما تقسيم مستخدميها استنادًا إلى التركيبة السكانية العامة مثل العمر أو الموقع، أو حسب خصائص سلوكية أكثر تحديدًا مثل سجل الشراء أو نشاط موقع الويب.

بمجرد إنشاء شرائح المستخدمين، يمكن استخدام رسم الخرائط الشخصية لتطوير فهم أعمق لكل شريحة. تعد خرائط الشخصية أداة مفاهيمية تُستخدم غالبًا في تسويق وتصميم تجربة المستخدم لتصور مستخدم نموذجي داخل شريحة ما، بما في ذلك سلوكه ودوافعه وتحدياته. من خلال فهم الاحتياجات والسلوكيات الفريدة لكل شخصية، يمكن للشركة تصميم عروضها الترويجية ومحتواها بما يتناسب مع كل مجموعة مستخدمين، مما يؤدي إلى تحسين تأثير عروضها.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديث شرائح المستخدمين وخرائط الشخصية ديناميكيًا بناءً على البيانات في الوقت الفعلي. يضمن هذا التحديث الديناميكي أن الشرائح والشخصيات تعكس دائمًا قاعدة المستخدمين الحالية بدقة، مما يضمن العروض المخصصة ذات الصلة والمحسنة.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة تقديم العروض المخصصة لشرائح المستخدمين المختلفة. يمكن لهذه الإمكانية توفير قدر كبير من الوقت والموارد للشركات، مما يتيح تخصيصًا أكثر كفاءة وقابلية للتطوير.

خاتمة

في الختام، يوفر التخصيص السياقي المعتمد على الذكاء الاصطناعي فرصًا هائلة للشركات لتقديم عروض ملائمة للغاية وفي الوقت الفعلي ومُحسَّنة لمستخدميها. ومن خلال الاستفادة من استراتيجيات مثل التحليل السلوكي في الوقت الحقيقي، والتحليلات التنبؤية، وتخصيص المحتوى الديناميكي، والاستهداف الجغرافي والعروض المستندة إلى الموقع، وتقسيم المستخدمين ورسم الخرائط الشخصية، لا تستطيع الشركات التواصل بشكل أفضل مع عملائها فحسب، بل يمكنها أيضًا تحسين أرباحها بشكل كبير. مع استمرار تطور قدرات الذكاء الاصطناعي، ستزداد فرص التخصيص السياقي، مما يغير مشهد مشاركة العملاء والتحولات الرقمية. تسويق سوف تستمر في التحول.

Ga naar de bovenkant