يتعين على مسؤولة التسويق في إحدى الشركات الصغيرة والمتوسطة الإيطالية إطلاق حملة ترويجية. ترى في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) العمر والجنس ومنطقة إقامة العملاء، لكنها لا تعرف من زار فئة معينة عدة مرات، أو من تخلّى عن إتمام عملية الشراء، أو من يشتري فقط عندما يحصل على خصم. تصف قاعدة البيانات الأشخاص، لكنها لا توضح ما الذي يدفعهم فعليًّا إلى الشراء.
هذا هو القيد الذي يواجهه التجزئة التقليدية. فالرسالة الواحدة الموجهة للجميع قد تصل إلى عدد كبير من جهات الاتصال، لكنها لا تخاطب سوى القليل منهم. أما التجزئة السلوكية فتغير منظورنا: فهي تراقب الإجراءات، والتكرار، وحداثة النشاط، وقيمة المشتريات، والتفاعلات عبر القنوات المختلفة، ثم تحول هذه المؤشرات إلى مجموعات مفيدة لاتخاذ القرارات.
ليس من الضروري إنشاء قسم متخصص في علم البيانات للبدء. بفضل البيانات الموجودة بالفعل في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) والموقع الإلكتروني والبريد الإلكتروني والتجارة الإلكترونية، وبفضل منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكنك الانتقال من القوائم الثابتة إلى الرؤى التشغيلية. ستجد هنا مسارًا عمليًّا، يتضمن أمثلة في مجالات التجزئة والمالية والتجارة الإلكترونية، مع التركيز على الخصوصية وطريقة لجعل الشرائح ديناميكية.
يعرف مدير متجر إلكتروني حجم المبيعات الشهري. وهو على دراية بالمنتجات التي يتم بيعها، وربما بعدد العملاء المقيمين في منطقة معينة. لكن عندما يتعين عليه اختيار من سيُرسل إليهم عرضًا ترويجيًّا، غالبًا ما يستخدم فئات عامة، مثل «النساء في فئة عمرية معينة» أو «عملاء شمال إيطاليا».
قد تكون هذه المعلومات مفيدة، لكنها لا تفسر السلوك. فقد يكون لشخصين من نفس المنطقة احتياجات متناقضة: أحدهما يشتري كل شهر دون انتظار الخصومات، والآخر يدخل الموقع ويقارن الأسعار ولا يقرر الشراء إلا خلال حملة ترويجية. ومعاملتهما بنفس الطريقة يعني تجاهل إشارات مهمة.
التجزئة السلوكية تراقب هذه الإشارات بالذات. فزيارة متكررة، أو عملية شراء حديثة، أو سلة تسوق مهجورة، أو رد على رسالة " newsletter "، كلها تعكس المرحلة التي يمر بها العميل في مسار الشراء. وبالتالي، يمكن لقسم التسويق تغيير المحتوى والقناة والتوقيت، بدلاً من الاعتماد فقط على البيانات الشخصية.
قاعدة عملية: قبل أن تسأل نفسك عن الرسالة التي يجب إرسالها، اسأل نفسك عن الإجراء الذي تريد فهمه من جانب العميل.
بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة، قد تكون الخطوة الأولى بسيطة: مقارنة سجل المشتريات بالتفاعلات الرقمية وتحديد المجموعات التي تستحق معاملة مختلفة. يمكنك البدء بالرؤى التي توفرها ELECTE حول العملاء لتحويل البيانات المتاحة إلى أساس عمل أكثر وضوحًا، دون الخلط بين تعقيد التحليل وقيمة المعلومات.
تقسم التجزئة السلوكية العملاء إلى مجموعات متجانسة بناءً على ما يفعله الأفراد. أما التجزئة الديموغرافية فتجيب على السؤال «من هم؟»، مستخدمةً عوامل مثل العمر أو الجنس أو المنطقة الجغرافية. أما التجزئة السلوكية فتضيف سؤالاً أكثر فائدةً من حيث اتخاذ الإجراءات: «كيف يتصرفون عند تفاعلهم مع الشركة؟».
قد تشمل المتغيرات ما يلي:
أبسط مثال على ذلك هو مثال صاحب متجر. إن معرفة أن شخصًا ما يعيش بالقرب من المتجر معلومة مفيدة، لكن تذكر أنه يزور المتجر كل أسبوع، ويطلب دائمًا نفس المنتج، ولا يستفيد من العروض الترويجية، يتيح تقديم خدمة أفضل له. فالبيانات السلوكية تربط الملاحظة بالقرار.
في إيطاليا، تستخدم الدراسات الاستقصائية حول عملاء متاجر البقالة منذ فترة طويلة العشريات الخاصة بالإنفاق وتكرار المشتريات وحداثتها. ويسبق هذا المنهج نماذج RFM، التي تصنف العملاء بناءً على حداثة الشراء وتكراره والقيمة المالية، وتساعد في تمييز العملاء المخلصين، وذوي القيمة العالية، أو المعرضين لخطر التخلي عن العلامة التجارية. ويمكن الاطلاع على السجل التاريخي في الدراسة المتعمقة حول سلوك المستهلكين عبر القنوات المتعددة.
يجمع التصنيف الوصفي بين الخصائص المعروفة مسبقًا. أما التنميط، فيمكنه استخدام الارتباطات والنماذج لتقدير الميول المستقبلية. وهذا الفرق مهم: فقد يشير أحد الشرائح إلى أن «هؤلاء العملاء قد اشتروا مؤخرًا»، في حين يمكن للنموذج أن يساعد في تحديد من يظهرون مؤشرات تشير إلى احتمال قيامهم بعملية شراء جديدة.
تشير الدراسات الإيطالية حول تقسيم السوق إلى أن «حداثة النشاط» و«التكرار» قد يكون لهما قيمة تنبؤية أكبر من الخصائص السكانية وحدها، لأنهما يعكسان احتياجات تم التعبير عنها بالفعل. وهذا يجعل تقسيم السوق أكثر فائدة في تخصيص الحملات والأولويات التجارية، كما نوقش في التحليل المتعلق بتقسيم السوق حسب الأجيال في مجال التسويق الرقمي.
يأتي التقسيم الفعال للعملاء من التقاء البيانات المنظمة والأحداث الرقمية والسياق المؤسسي. فلا يكفي مجرد إضافة الكثير من المعلومات. بل يجب عليك ربط الإجراءات بالعميل نفسه، وتحديد أحداث متسقة، واختيار متغيرات يمكنها توجيه حملة تسويقية أو قرار تجاري.
قبل إنشاء المجموعات، حدد النتيجة التي تريد تحقيقها بوضوح. فعبارة «التعرف على العملاء بشكل أفضل» عامة جدًا. أما عبارات مثل «إعادة تفعيل العملاء الذين لم يشتروا منذ فترة طويلة» أو «اقتراح إكسسوارات لمن اشترى منتجًا رئيسيًّا» فتوفر معيارًا ملموسًا لاختيار البيانات.
بالنسبة لشركة صغيرة أو متوسطة الحجم، يمكن أن تشمل القاعدة الأولية ما يلي:
غالبًا ما يُعد نموذج RFM نقطة انطلاق جيدة لأنه يحوّل البيانات التاريخية إلى ثلاثة أسئلة واضحة. من الذي اشترى مؤخرًا؟ من الذي يشتري بشكل متكرر؟ من الذي يولد أكبر قيمة؟ ويمكن لعملية التجميع بعد ذلك أن تجمع بين هذه المتغيرات والفئات المفضلة، أو الاستجابة للعروض، أو سلوك التصفح.
في عام 2020، بلغ عدد المستهلكين الإيطاليين متعددي القنوات 46.5 مليونًا، أي ما يعادل88% من السكان الذين تزيد أعمارهم عن 14 عامًا، والبالغ عددهم 52.7 مليون نسمة، مسجلاً نموًّا بنسبة 6% مقارنةً بالعام السابق، وفقًا لتحليل أجرته شركة CustomerMinding حول التجزئة متعددة القنوات. ويُظهر الدراسة نفسها تباينًا في تفضيلات الدفع بين الأنماط السلوكية المختلفة: فقد كان PayPal هو الخيار المفضل لدى فئتي «Digital Rooted» و«Digital Engaged»، بنسبة 53% لكل منهما، بينما فضلت فئتا «Digital Bouncers» و«Digital Rookies» البطاقات القابلة لإعادة الشحن، بنسبة 41% و44% على التوالي .
لا تكمن قيمة هذا المثال في الدفع بحد ذاته. بل إنه يوضح أن السلوك القابل للملاحظة يمكن أن يوجه العروض والقنوات والرسائل بشكل أكثر فعالية من الفئة الديموغرافية العامة.
يجب أن تساعد المجموعة (الكلستر) شخصًا ما على القيام بشيء ما. فعبارة «المجموعة 4» لا تعني شيئًا لفريق التسويق. أما عبارة «العملاء الجدد، والمتكررون، والمتجاوبون مع العروض الترويجية» فتقترح منطقًا للتواصل ومقياسًا يجب رصده.
احرص على أن تكون قاعدة البيانات مركزية، وحدد معرّفًا موحدًا، وتحقق من جودة البيانات قبل الشروع في الأتمتة. يمكن أن يساعدك دليل تحليل البيانات المؤسسية في ربط عمليات جمع البيانات وتنقيحها وتفسيرها في عملية يسهل فهمها حتى على الفرق غير التقنية.
لا يصبح القطاع مفيدًا إلا عندما يُفعّل مسار عمل. ويمكن أن تبدأ العملية بهدف تجاري، ثم تمر بمرحلة اختيار الأحداث ذات الصلة، وتنتهي بحملة تسويقية أو إجراء من جانب البائع أو قرار متعلق بالخدمة.
لنفترض أن أحد مواقع التجارة الإلكترونية يرغب في تقليل معدل التخلي عن عملية الدفع. لا يتعين عليه تصنيف كل سلوك محتمل. بل يمكنه التركيز على المستخدمين الذين زاروا صفحة منتج ما عدة مرات، وأضفوا منتجًا إلى سلة التسوق، ثم توقفوا عن إتمام عملية الشراء قبل إتمامها.
يصبح المقطع قابلاً للتنفيذ إذا كان يحتوي على:
توصي الأدلة الفنية المخصصة للسوق الإيطالية بالجمع بين مقاييس RFM وأحداث التصفح، مثل الزيارات المتكررة ومسار النقرات والتفاعلات عبر البريد الإلكتروني والتخلي عن عملية الدفع، من أجل إنشاء شرائح صغيرة دقيقة وقابلة للقياس. والمبدأ بسيط: كلما قلت العلامات الزخرفية، زاد عدد المجموعات المرتبطة بإجراء ملموس.
يشير معدل التحويل إلى ما إذا كان القطاع يستجيب للحملة. وتساعد وتيرة الشراء على فهم ما إذا كانت العلاقة آخذة في التوطيد. أما القيمة الدائمة (LTV)، فهي تربط القيمة الاقتصادية للعلاقة بقرارات التسويق، في حين يشير معدل التسرب إلى انخفاض في مستوى التفاعل.
يمكنك ربط هذه المؤشرات بمؤشر NPS المُصنَّف حسب الشريحة، شريطة أن تُقرأ البيانات جنبًا إلى جنب مع الإجراءات الفعلية. فقد يُعبِّر العميل عن رضاه دون أن يشتري كثيرًا، أو يتفاعل كثيرًا دون إتمام أي طلب. والسلوك لا يحل محل التعليقات، بل يُكملها.
معيار الجودة: يُعد مؤشر الأداء الرئيسي (KPI) مفيدًا عندما يؤدي إلى تغيير قرار ما، وليس عندما يملأ لوحة المعلومات.
تعمل عملية التجزئة الديناميكية على تحديث المجموعة عند تغير السلوك. فالعميل الذي يكمل عملية شراء يخرج من شريحة العملاء الذين تخلوا عن عملية الشراء. أما العميل الدائم الذي يتوقف عن زيارة الموقع، فيمكن أن يدخل في مسار إعادة التنشيط. لتنظيم هذا التحكم واختيار مؤشرات متسقة، يمكنك الرجوع إلى ELECTE للحصول على تحليلات مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI) الخاصة بالشركة.
يتغير هذا المنطق نفسه باختلاف القطاع. فالمتجر الكبير يراقب وتيرة التسوق وقيمة المشتريات. أما شركة التمويل، فتراقب استخدام الخدمات ومؤشرات المخاطر. أما موقع التجارة الإلكترونية، فيتتبع المسار بدءًا من البحث، مرورًا بالمنتج، وصولًا إلى سلة التسوق، وانتهاءً بالدفع.
في قطاع التجزئة الإيطالي، يمثل التقسيم القائم على شرائح الإنفاق العشرية ومتغيرات تواتر المشتريات وحداثتها جذورًا تاريخية لنهج RFM، كما هو موثق في الأبحاث المتعلقة بعملاء متاجر البقالة. وبالتالي، يمكن لمتجر ما التمييز بين العملاء ذوي القيمة العالية، والعملاء المتكررين الذين ينفقون مبالغ محدودة، والمشترين العرضيين، والعملاء الذين قللوا من تواتر مشترياتهم.
لا تحتاج هذه المجموعات بالضرورة إلى نفس الحافز. فقد يحصل العميل الدائم على خدمة أسرع أو اقتراحات إضافية. أما العميل العرضي فقد يحتاج إلى رسالة تتعلق بالفئة التي اشترى منها سابقًا. أما من انخفضت وتيرة شرائه، فيحتاج أولاً إلى تحليل للسياق، وليس إلى عرض ترويجي تلقائي.
السعر هو متغير حساس. فقد تشتري إحدى الأسر بديلاً أرخص إما لأنها موالية لعلامة المتجر التجارية، أو لأن ميزانيتها في تلك الفترة محدودة. ولا يفسر السلوك الملحوظ بحد ذاته السبب.
في القطاع المالي، يمكن أن تصف المجموعات السلوكية كيفية استخدام العميل للخدمات: تواتر الدخول، وأنواع المعاملات، والقنوات المفضلة، والتغيرات في الملف التشغيلي. ويمكن أن تدعم هذه المؤشرات تخصيص العروض، وإدارة الأولويات، ومراقبة عمليات الامتثال.
ومع ذلك، يجب أن يظل التحليل منفصلاً عن القرارات الآلية ذات التأثير الكبير التي لا تخضع لإدارة مناسبة. فقد يشير النموذج إلى تغيير يتعين التحقق منه، لكن لا ينبغي التعامل معه على أنه تفسير شامل لسلوك العميل. أما بالنسبة للأنشطة المالية أو الائتمانية أو المتعلقة بالامتثال، فهي تتطلب ضوابط بشرية وتوثيقًا وتقييمات قانونية محددة. ولا يشكل هذا المحتوى استشارة مالية ولا رأيًا بشأن الامتثال.
يمكن أن يتبع التدفق الحذر التسلسل التالي:
يمكن للمتجر الإلكتروني تصنيف المستخدمين بناءً على المرحلة التي يتوقفون فيها عن إتمام عملية الشراء. فمن يشاهد صفحة منتج عدة مرات يظهر اهتمامًا مختلفًا عن من يصل إلى مرحلة الدفع ثم يتخلى عن العملية في الخطوة الأخيرة. كما أن من يفتح رسائل البريد الإلكتروني دون النقر عليها يُعبِّر عن حاجة مختلفة عن من ينقر عليها، ويقارن بين عدة منتجات، ويعود إلى الموقع.
ينبغي أن تعكس الحملة هذا الاختلاف. فقد تساعد الرسالة التوضيحية من يدرسون خياراتهم. وقد يكون التذكير مناسبًا لمن توقفوا عن إتمام عملية الدفع. وقد تفيد النصيحة التكميلية من أتموا عملية الشراء بالفعل. والهدف ليس إرسال المزيد من الرسائل، بل تقليص الفجوة بين السلوك والمحتوى.
تُظهر الأبحاث التي أُجريت على الأسر الإيطالية وجود تباينات بين النوايا المعلنة والسلوكيات الملاحظة. فهناك مجموعات متسقة وأخرى أكثر تناقضًا، لذا فإن ما يقول الشخص إنه يفضله لا يتطابق دائمًا مع ما يشتريه.
في منتصف عام 2024، كان85% من المستهلكين الإيطاليين ذوي الدخل المنخفض قد تحولوا بالفعل إلى منتجات أرخص، واختاروا بدائل أكثر اقتصادية، وفقًا لبيانات «ستاتيستا» الواردة في الدراسة المتاحة فيأرشيف جامعة بارما. ولا يدل هذا تلقائيًّا على انخفاض الولاء للعلامة التجارية. بل قد يشير إلى تقييد مؤقت في الميزانية.
ولهذا السبب، ينبغي على قطاعي التجزئة والتجارة الإلكترونية أن يجمعوا بين السلوك والسعر والفئة والقناة والسياق. فالشريحة التي تخلط بين الحساسية تجاه السعر والتفضيل الحقيقي قد تؤدي إلى حملات خاطئة واستنتاجات غير عادلة بشأن العميل.
لا يعتمد الانتقال من الشرائح الثابتة إلى الشرائح الديناميكية على الخوارزمية وحدها. فقد تمتلك شركة صغيرة أو متوسطة الحجم نموذجًا جيدًا، لكنها مع ذلك تحقق نتائج ضعيفة إذا كان نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) لا يتواصل مع الموقع الإلكتروني، أو إذا كانت رسائل البريد الإلكتروني لا تستخدم نفس المعرّف، أو إذا كان فريق المبيعات يفسر الأحداث بطريقة تختلف عن طريقة تفسير فريق التسويق لها.
في إيطاليا، لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا بين الشركات الكبرى مقارنةً بالشركات الصغيرة والمتوسطة: حيث تستخدم 53,1% من الشركات الكبرى حلول الذكاء الاصطناعي، مقابل 15,7% من الشركات الصغيرة والمتوسطة، وفقًا للتقرير السنوي الصادر عن «إنتيسا سان باولو» حول الذكاء الاصطناعي في الشركات الإيطالية. ويشير هذا الرقم إلى وجود فجوة في البنية التحتية والمهارات وجودة البيانات، وليس إلى نقص في قيمة هذه الطريقة.
ابدأ بحالة استخدام محددة. إذا كان الهدف هو إعادة تنشيط العملاء غير النشطين، فحدد ما يعنيه مصطلح «غير نشط» بالنسبة لشركتك، وما هي الأحداث التي تؤكد ذلك، وأي فريق يجب أن يتدخل. ثم قم بتوزيع المسؤوليات: من يتولى مراقبة البيانات، ومن يوافق على الحملة، ومن يقيس النتائج.
يتضمن المسار المستدام ما يلي:
ليس من الضروري البدء بتقسيم معقد للغاية. فالمجموعة الصغيرة المحددة جيدًا، والتي يتم تحديثها بانتظام وترتبط بإجراء واضح، تقدم قيمة أكبر من عشرات المجموعات التي لا يستخدمها أحد.
يُعرّف اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) «التنميط» بأنه شكل من أشكال المعالجة الآلية يُستخدم لتقييم الجوانب الشخصية، بما في ذلك التفضيلات والاهتمامات والموثوقية والسلوك والموقع والتحركات، كما أوضح ذلك مراقب حماية الخصوصية في تعريفه للتنميط. وفي إيطاليا، يميز المراقب أيضًا بين جمع البيانات والتقسيم اللاحق للأشخاص المعنيين إلى مجموعات متجانسة لأغراض محددة.
فيما يتعلق بالتنميط التسويقي، يجب أن يكون الموافقة، كقاعدة عامة، محددة ومنفصلة عن الموافقة المتعلقة بإرسال الرسائل الترويجية. يجب أن تشرح سياسة الخصوصية عملية التنميط، ويجب تسجيل المعالجة في سجل المعالجات، وعندما تتم هذه العملية على نطاق واسع، قد يكون من الضروري إجراء تقييم للأثر، وفقًا للملخص الخاص بالممارسات الإيطالية بشأن التنميط في إطار اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
كما تُظهر قضية «جوجل» التي نظرت فيها هيئة حماية البيانات أنه لا يجوز استخدام البيانات لأغراض التنميط دون الحصول على موافقة مسبقة. ويجب أن توضح سياسة الخصوصية بوضوح عملية الرصد واستخدام البيانات لأغراض إعلانية، بما في ذلك تقنيات مثل «البصمة الرقمية»، كما يتضح من القرار الذي أصدرته هيئة حماية البيانات بشأن «جوجل».
يمكن أن تعتمد عملية التجزئة البسيطة على استعلامات تستند إلى الخصائص المعروفة. أما عملية تحديد الملامح، فتضيف النماذج والارتباطات والاستدلالات لتقدير الميول أو السلوكيات، وفقًا للتحليل الذي يوضح الفروق بين تحديد الملامح والتجزئة.
هذا التمييز يغير نطاق المسؤوليات. قبل تفعيل أي نموذج، يجب التحقق من الأساس القانوني، والشفافية، وجودة البيانات، وإمكانية تبرير استخدام الشريحة المعنية. يمكن لمنصة مثل ELECTE — وهي منصة تحليل بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مخصصة للشركات الصغيرة والمتوسطة — أن تساعد في ربط المصادر، وأتمتة المعالجة المسبقة والتحليل، وتحديد الأنماط، والانحرافات، والاتجاهات، وإنشاء التقارير؛ لكن إدارة الأغراض وعمليات المعالجة تظل من مسؤولية الشركة.
التجزئة السلوكية ليست مشروعًا مقتصرًا على الشركات الكبرى. إنها طريقة لربط الإجراءات الملحوظة بالقرارات اليومية، بدءًا من العروض الترويجية في متاجر البيع بالتجزئة مرورًا بإدارة سلة التسوق وصولاً إلى قراءة المؤشرات في الخدمات المالية.
ابدأ بالبيانات التي تمتلكها بالفعل. حدد هدفًا، وحدد المتغيرات الأكثر أهمية، وتأكد من أن نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) والموقع الإلكتروني والبريد الإلكتروني وقسم المبيعات يمكنها التفاعل مع بعضها البعض، ثم قم بإنشاء شريحة أولية قابلة للتحليل. قم بقياس الاستجابة باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI) المتسقة، ثم قم بتحديث القواعد عندما يتغير السلوك أو السياق الاقتصادي أو أولويات الشركة.
لا يقتصر الفرق بين التجزئة الثابتة والديناميكية على الجانب التقني فحسب. بل يكمن في قدرة الفريق على تحويل حدث ما — مثل عملية شراء حديثة أو عملية دفع متوقفة — إلى إجراء سريع ومراعي للخصوصية. ويمكن لعملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تقلل من العمل اليدوي وتجعل الرؤى متاحة حتى في غياب فريق متخصص في علم البيانات.
تربط ELECTE بين مصادر بيانات شركتك، وتحلل سلوكيات الشراء تلقائيًا، وتساعد في تحويل الشرائح والانحرافات والاتجاهات إلى تقارير قابلة للاستخدام. تفضل بزيارة موقع ELECTE لتكتشف كيف يمكنك إدخال التجزئة الديناميكية في العمل اليومي لشركتك الصغيرة أو المتوسطة.
.svg)
.svg)
.svg)
