مقدمة

تُعدّ البيانات ركيزة أساسية لنجاح الشركات في العصر الرقمي الحديث. حيث تَجمع الشركات يوميا كميات هائلة من البيانات التي تُشكّل تحدياً من حيث الطريقة المُثلى لاستثمارها والاستفادة منها.

نحن اليوم نعيش عصر البيانات، أو كما يُشاع قوله بأنّ البيانات هي "نفط العصر الجديد!" لأنها تحتاج إلى "تنقيب"، و"معالجة"، ثم "استخدام" لتحقيق الفائدة المرجوّة منها. وهذه حقيقة بدأنا نلمسها عندما بدأت الشركات الاعتماد بشكل متزايد على البيانات لاتخاذ القرارات، وتحسين الخدمات. شركات مثل Google، Amazon، و Meta بُنيت ثروتها الهائلة على قدرتها في جمع وتحليل البيانات وتوجيه الإعلانات أو تحسين المنتجات بناءً على تلك التحليلات.

وهنا يأتي دور نظام إدارة علاقات العملاء CRM. فإلى جانب تنظيم معلومات العملاء، يُمكن استخدام نظام إدارة علاقات العملاء كأداة تنبؤية شاملة لسلوك العملاء، مما يُساعد كل شركة على مواكبة احتياجات عملائها وتحقيق إيرادات أعلى. حيث يُمكّن الاستخدام الاستراتيجي لبيانات إدارة علاقات العملاء الشركات من تحديد الأنماط، والتنبؤ بالاتجاهات، وتقديم تجارب مُخصّصة للغاية.

أنواع البيانات التي تقدمها إدارة علاقات العملاء CRM ودورها في فهم سلوك العملاء:

• البيانات الديموغرافية: هي معلومات تصف الخصائص السكانية للعملاء، مثل الاسم، والعمر، والجنس، ومكان السكن، والحالة الاجتماعية، والمهنة، ومستوى الدخل.
  تكمن أهمية البيانات الديموغرافية في تحليل سلوك العملاء بناءً على العمر أو الجنس أو السكن مثلا، وبالتالي يمكن تخصيص الحملات التسويقية بما يتناسب مع الفئة المُستهدفة، وبناء شرائح تسويقية دقيقة (Segmentation) حيث يتم تقسيم العملاء إلى مجموعات متجانسة، وبالتالي تخصيص حملات إعلانية موجهة بدقة لكل فئة.
  

• بيانات التواصل: تتضمن معلومات الاتصال مع العملاء مثل أرقام الهواتف، أو عناوين البريد الإلكتروني، أو حسابات التواصل الاجتماعي. وتُعد من البيانات الأساسية في أنظمة إدارة العملاء، لأنها حلقة الوصل بين الشركة والعميل ومن خلالها يتم إرسال الرسائل، أو العروض، أو الدعم. يساهم تحليل هذه البيانات في فهم سلوك العملاء من خلال اختيار قنوات الاتصال التي يستخدمها العميل بشكل متكرر لإرسال الحملات التسويقية، أو إرسال الرسائل التذكيرية.
  

• البيانات السلوكية: هي من أهم أنواع البيانات، لأنها تظهر سلوك العميل الفعلي، مثل الصفحات التي يزورها، أو المنتجات التي يهتم بها، أو ردود الأفعال تجاه الرسائل والإشعارات، أو معدل بقاءه في الموقع، والأوقات التي يستخدم فيها الموقع وغيرها. تظهر أهميتها من ناحية أنها تعبر عن "ما يحدث فعلاً" وليس "ما يُفترض أن يحدث". لذلك هي أكثر دقة في التقييم واتخاذ القرار. في مجال السياحة مثلا، يتردد أحد العملاء على صفحة عروض السفر العائلية لتركيا دون إكمال الحجز، ما يدل على اهتمامه بالوِجهة. بناءً على سلوكه، تُرسل له الشركة عرضًا مخصصًا لتحفيزه على الحجز، مما يزيد فرص التحويل.
  

• بيانات المعاملات: بيانات المعاملات هي كل المعلومات التي تتعلق بالعمليات التي يقوم بها العميل مع الجهة مقدمة الخدمة، سواء كانت عملية شراء، حجز، دفع، إلغاء، أو حتى استرداد. وهي تعكس بشكل مباشر التصرفات الفعلية التي يقوم بها المستخدم عند اتخاذ قرارات مالية، وبالتالي تُعد مصدرًا غنيًا لفهم سلوك العملاء. على سبيل المثال: أعداد وأنواع المشتريات أو الحجوزات، القيمة المالية لكل معاملة، تواريخ وأوقات تنفيذ العمليات، طريقة الدفع المستخدمة، استخدام الخصومات أو الكوبونات، سجل الالغاءات أو الاستردادات. تساعد بيانات المعاملات في تقييم مدى ولاء العميل وقيمته بالنسبة للشركة، وتعكس أنماطاً متكررة في كيفية تفاعل العملاء واتخاذهم للقرارات، مما يساهم في التنبؤ باحتياجات العملاء المستقبلية، واكتشاف التغير في سلوكهم، وأيضا تصميم عروض مخصصة تناسب خياراتهم.
  

• بيانات خدمة العملاء: هي المعلومات التي يتم جمعها من التفاعلات بين العميل وفريق الدعم أو خدمة العملاء، عن طريق وسائل التواصل المختلفة، وهي تُعبّر عن كيفية تواصل العميل مع الشركة عند وجود مشكلة، استفسار، أو طلب دعم، وتوفر صورة حقيقية عن مدى رضا العميل وسلوكه أثناء التعامل مع الخدمة. مثلا: عدد المرات التي تواصل فيها العميل مع الدعم، ونوع القضايا التي يطرحها، وقت الاستجابة والمدة المُستغرقة لحل المشكلة، تقييمات العملاء بعد كل تواصل، وغيرها. يساعد هذا النوع من البيانات بشكل كبير جدا في تحليل سلوك العملاء في المواقف الصعبة، وقياس مدى رضا العملاء بشكل واقعي، مما ينعكس بشكل إيجابي على سعي الشركة لتطوير وتحسين جودة خدماتها في حال اكتشاف وجود خلل معين وتقديم حلول أسرع وأكثر دقة.

كيفية تحليل هذه البيانات لتوقّع سلوك العملاء:

مما سبق توصلنا إلى أن نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) يُعد منجمًا غنيًا بالبيانات، حيث يُخزّن معلومات تفصيلية عن العملاء، وكل هذه البيانات تُشكّل قاعدة تحليلية قوية تُستخدم لاحقًا في تقنيات تحليل البيانات، لتوقّع وتفسير سلوك العملاء وصياغة استراتيجيات فعّالة.
لتحقيق أقصى استفادة من البيانات، تحتاج الشركات إلى أدوات تحليل إضافية تساعد في قراءة الأرقام وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. الجدول التالي يُلخّص أهم هذه الأدوات:

كيف تساهم بيانات CRM في بناء استراتيجيات ذكية لفهم سلوك العملاء؟

من خلال مخطط المعلومات البياني (infographic) والذي بيرز أهم الاستراتيجيات التي تساهم إدارة علاقات العملاء CRM في بناءها: