نویسنده مقاله: نیتین رانه[1]، ساراب چوداری[2]، جایش ران[3]
سال انتشار: ۲۰۲۳
ناشر: شبکه پژوهش‌های علوم اجتماعی [4]
فراشخصیسازی[1] رویکردی مبتنی بر هوش مصنوعی است که با تحلیل داده‌ها، خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان ارائه می‌دهد. این مقاله به بررسی نقش فراشخصیسازی در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری و تأثیر آن بر وفاداری و رضایت مشتری می‌پردازد و نحوه استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی[2] و یادگیری ماشین[3] برای تحلیل داده‌های بزرگ و ارائه تجربیات سریع و شخصی‌سازی‌شده را تحلیل می‌کند.
با رقابتی‌تر شدن بازار کسب‌وکار، شرکت‌ها به دنبال راهکارهایی برای ایجاد ارتباطی عمیق‌تر و شخصی‌تر با مشتریان هستند. درحالی‌که شخصی‌سازی سنتی که بر اساس تقسیم‌بندی کلی مشتریان انجام می‌شد دیگر کافی نیست، فراشخصیسازی از فناوری‌های نوین استفاده می‌کند تا به درک دقیقی از نیازها، رفتارها و ترجیحات منحصر‌به‌فرد هر مشتری دست یابد و بر اساس آن پیشنهادهای ویژه‌ای ارائه دهد. داده‌ها اساس فراشخصیسازی را تشکیل می‌دهند. سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری مدرن از ابزارهای مختلفی برای جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌های مشتریان بهره می‌برند. این ابزارها شامل پلتفرم‌های داده‌های مشتری هستند که اطلاعات مشتری را از کانال‌های مختلف مانند وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها، خریدهای قبلی و رسانه‌های اجتماعی جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. همچنین، تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس معیارهای جمعیت‌شناختی، رفتاری و معاملاتی انجام می‌شود. علاوه بر این، پردازش سریع داده‌ها این امکان را فراهم می‌آورد که پیشنهادها و پیام‌های سفارشی در لحظه تعامل با مشتری ارائه شوند.
بر اساس آنچه در مقاله به آن اشاره شده، فناوری‌های کلیدی در فراشخصیسازی شامل موارد زیر می‌شود:
- هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- تحلیل پیش‌بینی‌کننده[4]: پیش‌بینی رفتارهای آینده مشتری بر اساس تعاملات گذشته.
- پردازش زبان طبیعی[5] : درک احساسات مشتری و تطبیق سبک ارتباطی متناسب با هر فرد.
- موتورهای توصیه‌گر[6]: ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی شده مانند محصولات یا محتوا.
- ابزارهای شخصی‌سازی در مدیریت ارتباط با مشتری
- ربات‌های چت و دستیارهای مجازی[7]: ارتباط سریع و شخصی با مشتریان.
- ابزارهای بازاریابی متقابل کانالی[8]: تضمین یکپارچگی تجربه مشتری در وب‌سایت، ایمیل، پیامک، رسانه‌های اجتماعی و فروشگاه‌های فیزیکی.
- سیستم‌های تشخیص چند دستگاهی[9]: شناسایی و هماهنگی فعالیت‌های مشتری در دستگاه‌های مختلف (مانند موبایل و لپ‌تاپ).
- استراتژی‌های فراشخصیسازی در مدیریت ارتباط با مشتری
فراشخصیسازی از فناوری‌های پیشرفته استفاده می‌کند تا نیازها، رفتارها و ترجیحات منحصر‌به‌فرد هر مشتری را درک کرده و بر اساس آن پیشنهادهای ویژه‌ای به کسب‌وکارها ارائه دهد.
استراتژی‌های فراشخصیسازی در مدیریت ارتباط با مشتری به هدف ارائه تجربیات سفارشی‌شده و بهینه‌سازی تعاملات با مشتریان طراحی شده‌اند. یکی از این استراتژی‌ها، مدیریت یکپارچه داده‌ها است که شامل تجمیع اطلاعات مشتری در یک نمایه واحد برای درک جامع‌تر رفتارها و نیازهای مشتریان می‌شود. استراتژی دیگر، تجزیه‌وتحلیل سریع و لحظه‌ای داده‌ها است که امکان تحلیل آنی اطلاعات را فراهم می‌آورد تا پیشنهادهای و پیام‌های مرتبط در همان لحظه تعامل به مشتریان ارسال شود. تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار نیز از اهمیت بالایی برخوردار است. در این استراتژی، مشتریان نه‌تنها بر اساس ویژگی‌های جمعیت‌شناختی، بلکه بر اساس تعاملات واقعی و رفتارهای آن‌ها با برند دسته‌بندی می‌شوند. شخصی‌سازی چندکاناله یکی دیگر از استراتژی‌های مهم است که به ارائه تجربه‌ای یکپارچه و سازگار در تمامی کانال‌های ارتباطی، از ایمیل و رسانه‌های اجتماعی گرفته تا فروشگاه‌های فیزیکی، کمک می‌کند. بازاریابی پیامکی پیشرفته از دیگر استراتژی‌هاست که از هوش مصنوعی برای ارسال پیامک‌های فرا‌شخصی‌سازی‌شده بر اساس تاریخچه خرید، علاقه‌مندی‌ها و تعاملات گذشته استفاده می‌کند. مشوق‌های شخصی به مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های قیمت‌گذاری پویا پیشنهاد تخفیف‌های اختصاصی برای هر مشتری را فراهم می‌آورد که موجب افزایش وفاداری آن‌ها به برند می‌شود. در نهایت، جمع‌آوری بازخورد مشتری یکی از استراتژی‌های کلیدی است که به دریافت و تحلیل نظرات و پیشنهادهای مشتریان برای بهبود استراتژی‌های فراشخصیسازی کمک می‌کند.
- چالش‌های پیاده‌سازی فراشخصیسازی
کیفیت و یکپارچه‌سازی داده‌ها یکی از مشکلات و چالش‌های اصلی در پیاده‌سازی فراشخصیسازی است. داده‌های مشتری اغلب در سیستم‌های مختلف پراکنده هستند و یکپارچه‌سازی آن‌ها نیاز به زیرساخت‌های مناسب و فرایندهای کارآمد دارد. نگرانی‌های حفظ حریم خصوصی نیز از چالش‌های مهم این فرایند به شمار می‌رود. مشتریان ممکن است از جمع‌آوری بیش از حد داده‌های شخصی احساس ناامنی کنند. به همین دلیل، رعایت قوانین حفظ حریم خصوصی و اطمینان از امنیت داده‌ها امری الزامی است. از دیگر چالش‌ها، نیاز به زیرساخت‌های فناوری قدرتمند است. اجرای فراشخصیسازی نیازمند سیستم‌های پیشرفته پردازش داده، الگوریتم‌های هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین است که ممکن است هزینه‌بر و پیچیده باشند. مقاومت کارکنان در برابر تغییر نیز چالشی مهم است. کارکنان ممکن است در پذیرش فناوری‌های جدید و شیوه‌های متفاوت کار دچار مقاومت شوند. به همین دلیل، آموزش مستمر و فرهنگ‌سازی در سازمان برای پذیرش این تغییرات ضروری است.
- تأثیر فراشخصیسازی بر وفاداری و رضایت مشتری
تأثیر فراشخصیسازی بر وفاداری و رضایت مشتری به‌وضوح قابل‌مشاهده است. یکی از تأثیرات آن، افزایش تعامل مشتری است. ارتباطات معنادارتر و مرتبط‌تر باعث می‌شود که مشتریان بیشتر با برند ارتباط برقرار کرده و درگیر شوند. همچنین، فراشخصیسازی موجب ایجاد پیوندهای عاطفی قوی‌تر با مشتریان می‌شود. شخصی‌سازی تجربیات به مشتریان احساس ارزشمندبودن می‌دهد و آن‌ها را به حامیان واقعی برند تبدیل می‌کند. این فرایند همچنین به افزایش نرخ حفظ مشتری کمک می‌کند. مشتریان راضی که تجربه مثبت و شخصی‌سازی‌شده‌ای دارند، احتمال بیشتری برای بازگشت و خرید مجدد از برند خواهند داشت. در نهایت، فراشخصیسازی باعث توسعه تبلیغات دهان‌به‌دهان مثبت می‌شود. مشتریانی که از تجربیات شخصی‌سازی‌شده رضایت دارند، برند را به دیگران توصیه می‌کنند که این امر به رشد و موفقیت بیشتر برند کمک می‌کند.
فراشخصیسازی به یکی از استراتژی‌های کلیدی در مدیریت ارتباط با مشتری تبدیل شده است. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش سریع و لحظه‌ای داده‌ها، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا نیازهای مشتریان را پیش‌بینی کرده و ارتباطات عمیق‌تر و مؤثرتری ایجاد کنند. بااین‌حال، برای اجرای موفقیت‌آمیز فراشخصیسازی، چالش‌هایی مانند مدیریت داده‌ها، نگرانی‌های حریم خصوصی و نیاز به زیرساخت‌های فناورانه پیشرفته باید در نظر گرفته شوند. در دنیایی که مشتریان خواهان تجربیات سفارشی و مرتبط هستند، کسب‌وکارهایی که بتوانند فراشخصیسازی را به طور مؤثر پیاده‌سازی کنند، مزیت رقابتی قابل‌توجهی کسب خواهند کرد.
[1] Hyper-Personalization
[2] Artificial Intelligence (AI)
[3] Machine Learning (ML)
[4] Predictive Analytics
[5] Natural Language Processing (NLP)
[6] Personalization Engines
[7] Chatbots and Virtual Assistants
[8] Cross-Channel Marketing Platforms
[9] Cross-Device Recognition
[1] Nitin Rane
[2] Saurabh Choudhary
[3] Jayesh Rane
[4] The Social Science Research Network (SSRN)