Close Menu
    اخترنا لك:

    لماذا صعد النموذج الصيني ديب سيك؟

    4 فبراير، 2025

    لماذا البشر عاجزون عن فهم نتائج الذكاء الاصطناعي؟

    14 يناير، 2025

    كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في مكافحة الاحتيال المالي؟

    29 ديسمبر، 2024

    اشترك في نشرتنا البريدية مجاناً

    اشترك في نشرتنا البريدية مجاناً.

    X (Twitter) لينكدإن الانستغرام يوتيوب تيكتوك
    الإثنين, أغسطس 4, 2025
    X (Twitter) لينكدإن الانستغرام يوتيوب تيكتوك
    عصبوناتعصبونات
    إشترك الآن
    • الرئيسية
    • الأبحاث والتوجهات
    • مفاهيم وتقنيات
    • تحليلات علمية
    عصبوناتعصبونات
    أنت الآن تتصفح:الرئيسية » الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء: من التفاعل إلى التنبؤ
    الأبحاث والتوجهات

    الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء: من التفاعل إلى التنبؤ

    هنالك أمور قد نعرفها مسبقاً وهنالك ما قد يكون أبعد من تصورنا حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال تحديداً.
    فريق عصبوناتفريق عصبونات5 أغسطس، 2024آخر تحديث:14 سبتمبر، 2024لا توجد تعليقات6 دقائق77 زيارة
    تويتر لينكدإن البريد الإلكتروني
    الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء من التفاعل إلى التنبؤ
    الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء من التفاعل إلى التنبؤ
    شاركها
    تويتر لينكدإن فيسبوك تيلقرام واتساب Copy Link

    الذكاء الاصطناعي وتحسين تجربة العملاء (Customer Experience – CX) هنالك أمور قد نعرفها مسبقاً وهنالك ما قد يكون أبعد من تصورنا حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال تحديداً.

    في هذه المقالة، سنستعرض كيف يتم توظيف الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء من خلال التفاعل والتنبؤ.

    المحاور الرئيسية:

    • التفاعل والتنبؤ
    • الدردشة الذكية (Chatbots) والمساعدات الافتراضية (Virtual Assistants)
    • التفاعل عبر القنوات المتعددة (Omnichannel Interaction)
    • تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)
    •  التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية (Predicting Future Needs)
    • تحليل سلوك الشراء (Purchase Behavior Analysis)
    •  تقليل التسرب (Churn Reduction)
    • الفوائد العامة لتوظيف الذكاء الاصطناعي في التفاعل والتنبؤ
    • التحديات الحالية في التطبيق وتوسيع النطاق
    •  الخاتمة

    التفاعل والتنبؤ

    التفاعل الذكي مع العملاء يمكن تلخيصه بالنقاط الرئيسية التالية:

    1. الدردشة الذكية (Chatbots) والمساعدات الافتراضية (Virtual Assistants).
    2. التفاعل عبر القنوات المتعددة (Omnichannel Interaction).
    3. تحليل المشاعر (Sentiment Analysis).

    أما التنبؤ بسلوك العملاء فيتضمن ما يلي:

    1. التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية (Predicting Future Needs).
    2. تحليل سلوك الشراء (Purchase Behavior Analysis).
    3. تقليل التسرب (Churn Reduction).

    لنبدأ بشرح هذه البنود كلٌ على حدا.

    الدردشة الذكية (Chatbots) والمساعدات الافتراضية (Virtual Assistants)

    كما نعلم أن الدردشة الذكية والمساعدات الافتراضية تمكّن الشركات من تقديم دعم فوري للعملاء على مدار الساعة.

    والأمر لم يعد عبارة عن أتمتة حزمة من الردود المعدّة مسبقاً، بل تعتمد هذه الأدوات اليوم على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) لفهم استفسارات العملاء والرد عليها بطريقة تشبه التفاعل البشري.

    تطبيقات البوت Bot التقليدية تكون مبنية على أساس أسئلة وسير عمل محدد، في حين أن تطبيقات الدردشة الذكية تتنقل بالحوار مع العميل بشكل سلس وفعال لتعطيه طلبه بأفضل شكل.

    مثال:

    شركة نايكي (Nike) تستخدم الدردشة الذكية في تطبيقها لتقديم توصيات شخصية للمنتجات وحل استفسارات العملاء بشكل سريع وفعال.

    هذه التقنية تساعد في تحسين التفاعل مع العملاء وتقديم دعم مخصص لهم.

    التفاعل عبر القنوات المتعددة (Omnichannel Interaction)

    بداية نقصد بالتفاعل عبر القنوات المتعددة، المعروف أيضًا باسم Omnichannel Interaction، أنه استراتيجية تركّز على تقديم تجربة متكاملة وسلسة للعملاء عبر جميع القنوات المتاحة، سواء كانت رقمية أو تقليدية.

    الهدف هو توفير تجربة متسقة، بحيث يمكن للعملاء التفاعل مع العلامة التجارية بطريقة موحدة ومتسقة بغض النظر عن القناة التي يستخدمونها.

    بعبارة أخرى، ربط جميع القنوات المتاحة (مثل المتاجر الفعلية، والموقع الإلكتروني، وتطبيقات الهواتف المحمولة، ووسائل التواصل الاجتماعي، ومراكز الاتصال) بطريقة تتيح للعملاء التنقل بينها بسلاسة.

    مثال شركة أوبر:

    حيث يمكن للعملاء طلب سيارة عبر التطبيق، تتبع وصول السائق في الوقت الحقيقي، والدفع عبر التطبيق.

    كما يمكنهم الحصول على دعم العملاء من خلال التطبيق أو الموقع الإلكتروني.

    وهنا بيت القصيد:

    الذكاء الاصطناعي يساعد الشركات على تقديم تجربة سلسة ومتسقة عبر جميع القنوات.

    يمكن استخدام تحليلات البيانات لتتبع تفاعلات العملاء عبر هذه القنوات وتوفير تجربة متكاملة.

    فمثلاً وبمعنى آخر، لا ترسل وتطلق حملات إعلانية على قنوات متعددة بطريقة غير مترابطة مع بعضها، لتكن الرسائل بمواعيد محددة بحسب كل شخص وتفضيلاته ولتكن الرسائل متكاملة، حتى لو اختلفت قنوات التسويق.

    مثال:

    أرادت إحدى العلامات التجارية الرياضية الأكثر شهرة في العالم، Slazenger، تحسين تجربة العملاء وتحسين عائد الاستثمار من مجموعتها التسويقية.

    فاستعانت بشركة Architect، وهي منسقة رحلة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Insider، من إنشاء رسائل سياقية قوية وشخصية وإشراك عملائها عبر قنوات متعددة، بما في ذلك الدفع عبر الويب والرسائل النصية القصيرة والبريد الإلكتروني، لتحقيق عائد استثمار يصل إلى 49 ضعفًا في غضون شهرين فقط وزيادة في اكتساب العملاء بنسبة 700%.

    للاطلاع على التفاصيل لهذا المثال من هنا.

    تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

    يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مشاعر العملاء من خلال تقييم تعليقاتهم على وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات عبر الإنترنت.

    يساعد هذا التحليل الشركات على فهم رضا العملاء وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

    مثال:

    على سبيل المثال، قامت شركة Motel Rocks لمتاجر الأزياء بالتجزئة باستخدام تطبيق Zendesk AI لتبسيط عمليات خدمة العملاء الخاصة بها من خلال الفرز الذكي وتحليل المشاعر.

    يقوم Zendesk AI تلقائيًا بتصنيف الرسائل الواردة بناءً على نية العميل ونبرة مشاعره، مما يسمح لموظفي الدعم والمبيعات أن يفهموا الموقف ويحددوا أولويات الاستجابات بكفاءة.

    للاطلاع على التفاصيل لهذا المثال من هنا.

     التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية (Predicting Future Needs)

    الذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل بيانات العملاء السابقة للتنبؤ باحتياجاتهم المستقبلية. هذا يسمح للشركات بتقديم عروض وخدمات مخصصة قبل أن يدرك العملاء حاجتهم إليها.

    طبعاً الموضوع يهم أصحاب المتاجر الإلكترونية ذات المنتجات الكثيرة والزوار بأعداد ضخمة بحيث تكون نتيجة أي قصور في سلاسل التوريد والعرض كارثية أو فرصة كبيرة ضائعة.

    مثال:

    أمازون (Amazon) تستخدم تقنيات التنبؤ لاقتراح منتجات قد يرغب العملاء في شرائها بناءً على تاريخ الشراء والبحث.

    تحليل سلوك الشراء (Purchase Behavior Analysis)

    وهذا أمر قديم يقوم به محللو البيانات ومدراء التسويق عموماً، لكن مع استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن لتحليل أنماط الشراء وتحديد العملاء الذين قد يتوقفون عن استخدام الخدمة.

    يمكن للشركات تقديم عروض ترويجية أو تفاعلات مخصصة للحفاظ على هؤلاء العملاء.

    طبعاً هذا علم رياضي احصائي موجود أصلاً ومستخدم منذ زمن طويل، ولكن مع الذكاء الاصطناعي يمكن تحليل البيانات وتقديم التنبؤات بشكل شبه آني وسلس جداً إضافة للدقة الممتازة.

    وهذا في الغالب يكون مطلوب إما لأخذ القرار بسرعة، أو لتغيير التفاعل مع العملاء بشكل فوري ورفع معدلات النمو والمبيعات وغيرها.

    مثال:

    نيتفليكس (Netflix) تستخدم تحليل سلوك المشاهدة لتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين، مما يعزز من رضاهم ويزيد من وقت المشاهدة.

     تقليل التسرب (Churn Reduction)

    تحليل البيانات يمكنه تحديد العملاء الذين من المحتمل أن يتوقفوا عن استخدام الخدمة.

    يمكن للشركات اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على هؤلاء العملاء من خلال تقديم عروض مخصصة أو تحسينات في الخدمة.

    وهذا ما تقوم به الشركات أصلاً، ولكن التحدي مرة أخرى يكمن في البيانات الضخمة والدقة والسرعة لتلافي أي خسائر محتملة وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي.

    مثال:

    شركات الاتصالات مثل فودافون (Vodafone) تستخدم تقنيات التنبؤ لتحديد العملاء الذين من المحتمل أن يتركوا الخدمة وتقديم عروض مخصصة للحفاظ عليهم.

    الفوائد العامة لتوظيف الذكاء الاصطناعي في التفاعل والتنبؤ

    تحسين الكفاءة التشغيلية:

    الذكاء الاصطناعي يقلل من العبء على فرق الدعم من خلال أتمتة المهام الروتينية، مما يتيح للموظفين التركيز على المهام الأكثر تعقيدًا والأعلى قيمة.

    زيادة رضا العملاء:

    التفاعلات المخصصة والتنبؤات الدقيقة تزيد من رضا العملاء، مما يعزز ولاءهم للعلامة التجارية.

    تحسين القرارات:

    توفر تحليلات الذكاء الاصطناعي رؤى أعمق تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية أفضل، مما يعزز من كفاءة العمليات وتحقيق الأهداف التجارية.

    التحديات الحالية في التطبيق وتوسيع النطاق

    الخصوصية والأمان:

    حماية بيانات العملاء الحساسة من التهديدات السيبرانية يمثل تحديًا كبيرًا.

    الشركات تحتاج إلى ضمان أن البيانات يتم التعامل معها بأمان ووفقًا للوائح القانونية المعمول بها.

    التكامل مع الأنظمة الحالية:

    ضمان التكامل السلس للذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القائمة يمكن أن يكون معقدًا ومكلفًا، ويتطلب تخطيطًا وتنفيذًا دقيقين.

    الثقة في التكنولوجيا:

    بناء الثقة بين العملاء في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي يتطلب شفافية وتواصلًا مستمرًا حول كيفية استخدام البيانات وكيفية استفادة العملاء من هذه التقنيات.

     الخاتمة

    نرى بوضوح القدرة الهائلة للذكاء الاصطناعي في إحداث تحول جذري في تجربة العملاء من خلال التفاعل الذكي والتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية.

    من خلال تبني هذه التقنيات والاستفادة منها بشكل فعال، يمكن للشركات تقديم تجربة عملاء متميزة وتعزيز الولاء والرضا.

    شاركها. تويتر لينكدإن
    السابقمستقبل الذكاء الاصطناعي: الاتجاهات والتوقعات
    التالي  حاضر ومستقبل الذكاء الاصطناعي في القطاع الطبي

    المقالات ذات الصلة

    كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في مكافحة الاحتيال المالي؟

    29 ديسمبر، 2024

    ما هي ثورة شريحة Willow في الحوسبة الكمومية؟

    16 ديسمبر، 2024

    الخوارزميات تُغيّر حدود الذكاء الاصطناعي

    14 ديسمبر، 2024
    اترك تعليقاً إلغاء الرد

    هذا الموقع يستخدم خدمة أكيسميت للتقليل من البريد المزعجة. اعرف المزيد عن كيفية التعامل مع بيانات التعليقات الخاصة بك processed.

    الأخيرة

    لماذا صعد النموذج الصيني ديب سيك؟

    4 فبراير، 2025

    كيف يجمع شات جي بي تي البيانات ويتدرّب عليها؟

    13 أغسطس، 2024

    ما هي ثورة وحدات المعالجة العصبية NPU ؟

    18 أكتوبر، 2024

    لماذا هذه الضجّة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

    30 أغسطس، 2024
    تابعنا:
    • Twitter
    • LinkedIn
    • Instagram
    • YouTube
    • TikTok
    الأكثر قراءة
    تحليلات علمية 4 فبراير، 2025

    لماذا صعد النموذج الصيني ديب سيك؟

    تحليلات علمية 13 أغسطس، 2024

    كيف يجمع شات جي بي تي البيانات ويتدرّب عليها؟

    مفاهيم وتقنيات 18 أكتوبر، 2024

    ما هي ثورة وحدات المعالجة العصبية NPU ؟

    الأكثر مشاهدة

    لماذا صعد النموذج الصيني ديب سيك؟

    4 فبراير، 2025252 زيارة

    كيف يجمع شات جي بي تي البيانات ويتدرّب عليها؟

    13 أغسطس، 2024204 زيارة

    ما هي ثورة وحدات المعالجة العصبية NPU ؟

    18 أكتوبر، 2024146 زيارة
    إخترنا لك هذه المنشورات

    لماذا صعد النموذج الصيني ديب سيك؟

    4 فبراير، 2025

    لماذا البشر عاجزون عن فهم نتائج الذكاء الاصطناعي؟

    14 يناير، 2025

    كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في مكافحة الاحتيال المالي؟

    29 ديسمبر، 2024

    لتكن متميّز بمعرفتك الواسعة

    اشترك في نشرتنا الإلكترونية مجاناً

    © 2025 جميع الحقوق محفوظة.
    • الشروط والأحكام
    • سياسة الخصوصية
    • من نحن
    • اتصل بنا

    اكتب كلمة البحث ثم اضغط على زر Enter