כיצד אסטרטגיית נתונים ו-AI משפרת את התאמת הפתרון ללקוחות?

כולנו מכירים את זה: הטלפון מצלצל לשנייה, אנחנו בודקים מי מתקשר ומגלים שקיבלנו עוד שיחה שיווקית מיותרת. פעם זה ביטוח לרכב או הצעה לארוחה במסעדה שנמצאת בעיר רחוקה ואפילו מבצע על אוכל לכלבים כשאין לנו בכלל בעל חיים בבית. במקביל, אנחנו מקבלים שלל הודעות שיווקיות – סמסים, ווטסאפים ומיילים לאורך כל היום – סתם. ברור לנו שנכנסנו לרשימת תפוצה כלשהי.

הכניסה של הבינה המלאכותית לתחום השיווק חוללה בו פלאים ויצרה מצב, שבו חברות מכירות את הלקוחות שלהן – את ההעדפות, הגיל והמצב המשפחתי – ופונות אליהם עם הצעה שתוכל לעניין אותם. מה שנראה פעם כמו חלום רחוק, היום הוא המציאות. היכולת לעשות את ההתאמה הנכונה מבוצעת באמצעות שילוב נתונים איכותיים ואסטרטגיית נתונים נכונה ופלטפורמת ניהול נתוני לקוחות – CDP.

איסוף נתונים מרשתות חברתיות ועד הביקור בסניפים

CDP (ר"ת Customer Data Platform) או בעברית – פלטפורמת ניהול נתוני לקוחות – היא מערכת חכמה המבוססת על כלי AI, המרכזת את הנתונים על הלקוחות והחיפושים שלהם מפלטפורמות ומערכות המידע של הארגון כדי ליצור מסד נתונים מרכזי יחיד, המבוסס על כל נקודות המגע והאינטראקציות שלהם עם מוצרים או שירותים שונים. הפלטפורמה אוספת את הנתונים מפייסבוק, מאתר החברה, מביקורים בסניפים ועוד, ומתוך כל אלו בונה פרופיל לקוח מבוסס AI ומספקת לחברה תובנות לגבי כל לקוח ולקוח.

"כיום, עם ה-CDP, החברה יכולה לפלח את מסד הנתונים על בסיס המידע שהלקוחות מספקים לה במספר רב של דרכים כדי ליצור קמפיינים שיווקיים שיותאמו אישית יותר עבורם"

מדובר במערכת אשר מתאימה במיוחד לחברות בעלות מספר נכסים דיגיטליים ומול כל אחת מהן אותו לקוח מתנהל בצורה אחרת. ניקח לדוגמה קבוצת חברות שמוכרת ביגוד לכל המשפחה ומוצרים לבית לקראת חג הפסח. גבר יכול להיכנס לאתר החברה ולהתעניין בחולצה לבנה מכופתרת עבורו, משם יוכל להמשיך לאתר אחר ששייך לקבוצה לחפש מתנה ליקרים לו ומשם, לאתר המיועד לביגוד לילדים. כאן, יש להסתכל על המאפיינים של כל לקוח לא רק כאינדיווידואל, אלא בתלות במצבו המשפחתי. מערכת ה-CDP מבינה את הצרכים השונים ומשם יהיה קל לאותה קבוצה להמשיך ולהציע לו דברים קונקרטיים. זוהי יכולת הניתוח וההקשר שהמערכת מבצעת בחיבור של אותו אדם שהיה בשלושה אתרים שונים וחיפש בכל פעם מוצרים אחרים לגמרי.

בהמשך, המערכת תוכל להציע לאותה חברה לעשות מהלכים שיווקיים על אותה משפחה ולהציע להם הצעות שיווקיות ייעודיות. היות שהמערכת מבוססת ביג דאטה, AI ולמידת מכונה, היא יודעת כל הזמן לנתח את התנהגות הצרכנים, לגבש תובנות ולהציג אותן.

חברות רבות מתחילות ליצור את התשתית לאסטרטגיית דאטה ארגונית. אותן חברות מאחדות את כל מקורות הידע של הארגון (אתר, רשתות חברתיות, מיילים, ניוזלטרים וכד') ומתחילות לבנות אסטרטגיה על סמך התובנות שהן מפיקות מהנתונים שלהן. מסקנות אלו ניתן לתרגם לביצוע תהליכים שיווקיים מוצלחים יותר ומתן מידע עדכני לאנשי השירות והמכירות שנמצאים בשטח. מה שמסייע לארגון, בסופו של דבר, לממש את יעדיו העסקיים.

מעבר לאסטרטגיית דאטה

כשלמשווקים יש את הידע על הלקוח מאינטראקציות קודמות שביצע, אנחנו יכולים להציע לו כבר במעמד הקנייה בחנות או השיטוט באתר הצעות שרלוונטיות גם לשאר בני המשפחה. אותו לקוח אמנם נכנס כדי לרכוש לעצמו חולצה אבל כדאי לנו לעניין אותו שיש בדיוק סייל במחלקת הילדים. אנחנו יודעים שלכל הפחות זה יוכל לעניין אותו. כך, בצורה חכמה ועם הצעות רלוונטיות שמותאמות לו, אנו פועלים להרחיב את סל הקניות שלו.

עד הופעת ה-CDP, ארגונים היו צריכים לעבור הרבה מאוד שלבים עד שקיבלו החלטות. הם נאלצו לאסוף נתונים רבים ממערכות ה-CRM וה-ERP שלהם, לבחון את הפניות באתר וברשתות החברתיות ורק אז להתחיל לנסות ולנתח את כמויות הנתונים ומשם לצאת עם תובנות. לעומת זאת כיום, עם ה-CDP, החברה יכולה לפלח את מסד הנתונים על בסיס המידע שהלקוחות מספקים לה במספר רב של דרכים כדי ליצור קמפיינים שיווקיים שיותאמו אישית יותר עבורם. עם CDP  בשילוב עבודה נכונה של AI תקבלו הצעות שמבוססות על ידע מוקדם אתכם.

אבי שטינהוף, מנהל תחום ה-סאפ, ואייל זרנקין, מנהל פעילות סיילספורס – אברא.