پیش بینی و تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی

«اگر بدانید باد از کدام سمت می‌وزد، می‌توانید بادبان‌ها را بهتر تنظیم کنید.» تاکنون بسیاری از کسب‌وکارهای موفق دنیا با پیروی از مفهوم این ضرب‌المثل مشهور و پیش بینی رفتار مشتریان، توانسته‌اند به سودآوری قابل‌توجهی دست پیدا کنند. 

امروزه به لطف روی کار آمدن فناوری‌هایی از جمله هوش مصنوعی (AI)، تحلیل و پیش بینی رفتار مشتریان اهمیت دوچندانی پیدا کرده و می‌توان با تکیه بر ابزارهای هوشمند، رویه آینده بازار را با درصد اطمینان بالایی محاسبه کرد. در این مطلب، اهمیت هوش مصنوعی در پیش بینی رفتار مشتری را بررسی می‌کنیم و با کاربردها، ابزارها و الگوریتم‌های این فناوری جذاب آشنا می‌شویم.

اهمیت هوش مصنوعی در تحلیل رفتار مشتریان

• بهبود تجربه مشتریان

درک عمیق از ترجیحات مشتریان، این امکان را برای سازمان ایجاد می‌کند که تجربه‌ای منحصر‌به‌فرد را برای هر کاربر رقم بزند. به‌عنوان‌مثال، پیشنهاد محصولات یا خدمات متناسب با علاقه‌مندی‌های مشتریان، تأثیر بسزایی در بهبود تجربه مشتریان از تعامل با برند دارد و باعث می‌شود تا کاربران با صرف زمان کمتری به خدمات و محصولات مدنظر خود دسترسی پیدا کنند.

• افزایش نرخ تبدیل

تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند که مشکلات موجود در فرایند خرید را شناسایی کنید و با بهینه‌سازی آن‌ها، نرخ تبدیل مشتریان بالقوه به بالفعل را افزایش دهید. طبق آمار وب‌سایت mailmodo، 65% از فروشگاه‌های الکترونیکی پس از اجرای استراتژی تحلیل رفتار مشتری با تکنیک های هوش مصنوعی و شخصی‌سازی محتوای ارائه‌شده، افزایش قابل‌توجهی را در نرخ تبدیل خود شاهد بودند.

• افزایش وفاداری مشتری

احترام به کاربر و تلاش برای رفع نیاز هرچه بهتر او، به‌خوبی توسط مشتریان درک شده با حمایت متقابل پاسخ داده می‌شود. برای مثال، زمانی که یک مشتری پس از ورود به وب‌سایت فروشگاهی مدنظر خود، لیستی از اقلام موردعلاقه‌اش را مشاهده کند که از طرف فروشگاه به او پیشنهاد شده، متوجه ارزش خود نزد برند شده و در خریدهای آتی نیز به همین وب‌سایت مراجعه می‌کند.

چرا برخی مشتریان پس از ورود به یک صفحه سریعاً آن را ترک می‌کنند، در حالی که در صفحه مشابهی، زمان بیشتری صرف می‌کنند؟ چه عواملی باعث می‌شود که یک مشتری، سبد خرید خود را ترک کند؟ در آینده، کاربران به چه کالا یا خدمتی اقبال بیشتری نشان می‌دهند؟ جواب تمامی این سؤالات حیاتی همین حالا هم در دست کسب‌وکارهاست! اما دستیابی به آن‌ها در میان حجم زیاد کلان‌داده‌ها، تنها برای ابزارهای پیشرفته‌ای مانند AI امکان‌پذیر است.

کاربردهای تحلیل رفتار مشتریان با هوش مصنوعی

• تحلیل کلان‌داده‌ها (Big Data)

تعداد کسب‌وکارهایی که به تجارت در فضای الکترونیک روی می‌آورند، روز به روز در حال افزایش است و این روند مساوی است با ورود داده‌های بیشتر. حجم داده‌هایی که از طریق کانال‌های مختلف مانند وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها، شبکه‌های اجتماعی، ایمیل و… توسط کسب‌وکارهای بزرگ‌مقیاس جمع‌آوری می‌شود، در اکثر مواقع از حد معمول فراتر می‌رود و به کلان‌داده (Big Data) تبدیل می‌شود.

از آنجا که این داده‌ها اغلب ساختاریافته نیستند، تحلیل آنها به کمک ابزارها و روش‌های سنتی بسیار دشوار و زمان‌بر است. اینجاست که فناوری هوش مصنوعی، پتانسیل واقعی خود را در پردازش سریع و دقیق کلان‌داده‌ها به نمایش می‌گذارد و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته خود، ابتدا اطلاعات را ساختاربندی و سپس تجزیه‌وتحلیل می‌کند.

مدیران کسب‌وکار می‌توانند به‌صورت لحظه‌ای به نتایج آنالیز‌های انجام شده دسترسی داشته باشند و اطلاعات معنادار و مفیدی را از رفتار مشتریان به دست بیاورند. تحلیل کلان‌داده‌ها، مؤثرترین راهکار برای پیش بینی رفتار مشتریان با AI است؛ راهکاری که می‌‌توان آن را ارمغانی از دنیای هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها دانست.

بیشتر بخوانید: بینایی ماشین چیست؟

• شخصی‌سازی تجربه مشتری

زمان ارائه محتوای یکسان به طیف متنوع مشتریان، مدت‌هاست که به سر آمده؛ چرا که برندها به ارزش شخصی‌سازی تجربه مشتریان پی برده‌اند و می‌دانند که افزایش سودآوری آنها با این تکنیک گره‌خورده است. برای مثال، وب‌سایت آمازون از هوش مصنوعی برای طراحی یک سیستم پیشنهاد شخصی‌سازی‌شده و حرفه‌ای استفاده می‌کند و بر اساس تاریخچه خرید، جستجوها و نظرات مشتریان، محصول مشابه و یا تکمیلی را به کاربر پیشنهاد معرفی می‌کند. 

در حال حاضر، 35% از درآمد هنگفت آمازون از طریق این سیستم هوشمند به دست می‌آید و یکی از عوامل اصلی رشد این غول تکنولوژی محسوب می‌شود. تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی و ارائه تجربه شخصی‌سازی شده، باعث می‌شود مشتری نیز احساس کند که کسب‌وکار، او را به‌خوبی می‌شناسد و به نیازهایش توجه ویژه‌ای دارد. 

این امر، افزایش رضایت و وفاداری مشتریان را به دنبال دارد. در نتیجه، سیستم شخصی‌سازی هوشمند را می‌توان راهکاری دوسر برد برای کاربران و کسب‌وکارها دانست که هر دو از عملکرد آن نفع می‌برند.

• افزایش دقت در پیش بینی رفتار مشتری

حتی کوچک‌ترین رفتار مشتریان هم از چشم تیزبین هوش مصنوعی دور نمی‌ماند؛ چرا که برای پیش بینی دقیق رفتارهای آینده، تمامی جزئیات اهمیت دارند. فناوری یادگیری ماشین (Machine Learning) با آنالیز دادهای موجود، می‌تواند رفتارهای آینده مشتریان مانند احتمال خرید، زمان ترک وب‌سایت، واکنش به تبلیغات و مواردی ازاین‌دست را با دقتی بالا اندازه‌گیری کند. طبق آمار، پیش بینی رفتار مشتری با AI می‌تواند به‌دقت 85 درصدی دست پیدا کند که دستاورد خیره‌کننده‌ای برای سازمان‌ها به حساب می‌آید.

• بهبود استراتژی‌های بازاریابی

همان‌طور که پیش‌ازاین هم اشاره کردیم، امروزه شخصی‌سازی تجربه کاربری برای کسب‌وکارها دیگر یک انتخاب نیست و به ضرورتی اجتناب‌ناپذیر تبدیل شده است. یکی از نمودهای اصلی تکنیک شخصی‌سازی، حوزه بازاریابی و تبلیغات است. در گذشته که از روش سنتی تبلیغات استفاده می‌شد، یک پیام واحد به دست حجم زیادی از افراد می‌رسید که اغلب آنها جزو مشتریان بالقوه برند نبودند و در صورت انتخاب درست مخاطب، پیام ارسال شده مورد توجه تمامی این افراد قرار نمی‌گرفت.

بیشتر بخوانید: بانکداری دیجیتال چیست؟

 در شیوه مدرن بازاریابی، هوش مصنوعی بررسی می‌کند که کدام گروه از مشتریان، پتانسیل تبدیل‌شدن به خریدار را دارند تا تمرکز بر روی این افراد قرار بگیرد. حال که مخاطب‌ها تعیین می‌شوند، پیام‌هایی شخصی‌سازی‌شده و هدفمند به دست این گروه می‌رسد و از این طریق، نرخ تبدیل مشتریان به حداکثر می‌رسد.

کاربردهای تحلیل رفتار مشتری با تکنیک های هوش مصنوعی تنها به موارد فوق ختم نمی‌شود و در مواردی مانند تعیین حساسیت قیمت، تحلیل آهنگ خرید، شناسایی محصولات پرمخاطب، پیش بینی ترندهای آینده و… نیز کاربرد قابل توجهی دارد. با توجه به این کاربردهای متنوع است که بسیاری از کسب‌وکارهای آینده‌نگر، هوش مصنوعی را برگ برنده اصلی خود به‌حساب می‌آورند و بخشی از موفقیت خود را حاصل این فناوری می‌دانند.

 ابزار های تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی

خوشبختانه برای پیش بینی رفتار مشتری با AI، به هیچ عنوان دست‌تنها نیستید و مجموعه‌ای از ابزارها و سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در دسترس شماست. در ادامه، با برخی از مهم‌ترین ابزار های تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی آشنا می‌شویم:

1. ابزارهای تحلیل متن  (Text Analytics)

داده‌های متنی، بخش اعظم اطلاعات جمع‌آوری شده توسط کسب‌وکارها را تشکیل می‌دهند و از همین جهت، ابزارهای تحلیل متن (Text Analytics) هم اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کنند. این ابزارها با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین، داده‌های متنی یک مجموعه شامل نظرات مشتریان، ایمیل‌ها، چت‌ها، بازخوردهای شبکه‌های اجتماعی و سایر منابع متنی را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. این فرایند، معمولاً در مدت‌زمان کوتاهی انجام می‌شود و مدیران درلحظه می‌توانند به نتایج مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند.

 بهترین ابزارهای تحلیل متن با هوش مصنوعی:

• IBM Watson Natural Language Understanding
• MonkeyLearn
• Google Cloud Natural Language

2.ابزارهای تبدیل صوت به متن  (Speech-to-Text Tools)

الگوریتم‌های تحلیل و پیش بینی رفتار مشتری با هوش مصنوعی برای آنالیز به داده‌های متنی وابسته هستند. در نتیجه، پیام‌های صوتی، تماس‌های ذخیره شده و… می‌بایست در ابتدا به متن تبدیل شوند و سپس مورد تجزیه و تحلیل قرار بگیرند. این وظیفه بر عهده ابزارهای تبدیل صوت به متن   (Speech-to-Text Tools)تا بدون نیاز به نیروی انسانی و به صورت کاملا خودکار، مکالمات موجود در داده‌های صوتی را استخراج و به متن تبدیل کنند.

بهترین ابزارهای تبدیل صوت به متن:

• Google Speech-to-Text
• Otter.ai
• Rev.ai

 3.ابزارهای تبدیل تصویر به متن و تشخیص اشیا (Object Detection- OCR)

همانند اطلاعات صوتی، داده‌های متنی موجود در تصاویر نیز می‌توانند توسط ابزارهای تبدیل تصویر به متن (OCR) استخراج شوند و در اختیار آنالیزورهای متنی قرار بگیرند. به علاوه، برخی از ابزار های تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی قادرند اشیا داخل تصویر را تشخیص دهند و اطلاعات مرتبط با آنها را استخراج کنند. فناوری بینایی ماشین (Machine Vision) به ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی امکان درک تصاویر به شیوه انسانی را می‌دهد و می‌تواند با استخراج داده‌ها از دل تصاویر، به کمک نیروی انسانی بیاید.

بهترین ابزارهای تبدیل تصویر به متن و تشخیص اشیا:

• Adobe Acrobat Pro
• Google Vision AI
• Tesseract OCR

. ابزارهای تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Analysis Tools)

تحلیل داده‌های سری زمانی، فرایندی است که داده‌ها در آن بر اساس زمان مرتب می‌شوند و برای شناسایی الگوها، روندها و پیش بینی رفتار مشتری آینده استفاده می‌شود. تحلیل سری زمانی در صنایع مختلفی از جمله مالی، بهداشت و پزشکی، تولید، بازاریابی و… مورد استفاده قرار می‌گیرد و به دلیل کاربردهای فراوان خود، رفته‌رفته راه خود را به صنایع دیگر نیز باز می‌کند. 

بهترین ابزارهای تحلیل داده‌های سری زمانی:

• Microsoft Azure Time Series Insights
• Apache Kafka + ksqlDB
• TensorFlow Time Series

ابزارهای پیش بینی رفتار مشتری با AI، روزبه‌روز متنوع‌تر و با کیفیت‌تر می‌شود و انتظار می‌رود طی سال‌های آینده، درصد خطای این ابزارها تا حد چشمگیری کاهش پیدا کند. این ابزارها تنها محدود به موارد بالا نیست و هر سازمان می‌تواند با توجه به نیاز خود، سرویس‌های مشابه دیگر را جایگزین گزینه‌های پیشنهاد شده کند.

الگوریتم‌های تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی

تحلیل هوشمند رفتار مشتری بدون بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، به هیچ عنوان امکان‌پذیر نیست. این الگوریتم‌های متنوع AI هستند امکان تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کنند و کوچک‌ترین جزئیات را برای دستیابی به یک نتیجه کلی قابل‌اتکا از دست نمی‌دهند. بیایید تا نگاهی به برخی از مطرح‌ترین الگوریتم‌های تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی بیندازیم.

 1.الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms) 

الگوریتم خوشه‌بندی، یکی از قدرتمندترین ابزار های تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی است که برای یادگیری ماشین‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning) مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به صورت هوشمند، داده‌ها را بر اساس شباهت یا الگوهای مشترک گروه‌بندی می‌کند و در طبقه‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مشابه، کاربرد خود را به نمایش می‌گذارد. 

بسیاری از بازاریاب‌ها و تیم‌های فروش از این الگوریتم برای بازاریابی هدفمند، شخصی‌سازی خدمات، و افزایش نرخ تبدیل استفاده می‌کنند و همین باعث شده تا علاوه‌بر بهبود نرخ تبدیل، هزینه‌های بازاریابی را هم به طور چشمگیری کاهش دهند.

انواع الگوریتم‌های خوشه‌بندی:

·  K-Means Clustering

  یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است و برای گروه‌بندی داده‌ها به تعدادی خوشه (Cluster) استفاده می‌شود؛ به‌گونه‌ای که داده‌های داخل هر خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر داشته باشند و با داده‌های سایر خوشه‌ها تفاوت داشته باشند.

روش کار:

1. تعداد خوشه‌ها (K) را مشخص کنید.
2. نقاط میانی اولیه (Centroids) را تصادفی انتخاب کنید.
3. داده‌ها را به نزدیک‌ترین نقطه میانی اختصاص دهید.
4. نقاط میانی را با توجه به داده‌های تخصیص‌یافته مجددا محاسبه کنید.
5. این فرایند را تا رسیدن به همگرایی تکرار کنید.

·  خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی  (Hierarchical Clustering)

در روش خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، همان‌طور که از نام آن پیداست، داده‌ها بر اساس سلسله‌مراتب گروه‌بندی می‌شوند. برخلاف روش‌هایی مانند K-Means که نیاز به تعیین تعداد خوشه‌ها از ابتدا دارند، این روش ساختاری پویا و انعطاف‌پذیر ارائه می‌دهد که درک روابط درونی داده‌ها را ساده‌تر می‌کند.

این خوشه‌بندی به دو صورت انجام می‌شود: 

Agglomerative (از پایین به بالا): هر داده به‌عنوان یک خوشه شروع می‌شود و به تدریج خوشه‌ها با هم ترکیب می‌شوند.

Divisive (از بالا به پایین): همه داده‌ها به‌عنوان یک خوشه شروع می‌شوند و به تدریج به خوشه‌های کوچک‌تر تقسیم می‌شوند. 

روش کار:

1. تعریف شباهت یا فاصله: یک معیار فاصله، مانند فاصله اقلیدسی یا فاصله کسینوسی برای اندازه‌گیری شباهت بین نقاط انتخاب می‌شود.

2.   شروع با تک‌خوشه‌ها: هر داده به عنوان یک خوشه مستقل در نظر گرفته می‌شود.

3.  ادغام خوشه‌ها: در هر مرحله، دو خوشه‌ای که کمترین فاصله را از یکدیگر دارند، ادغام می‌شوند.

4.  تکرار فرآیند: این ادغام‌ها تا زمانی که همه داده‌ها به یک خوشه واحد تبدیل شوند، ادامه پیدا می‌کند.

2. الگوریتم‌های پیش بینی  (Predictive Algorithms)

 الگوریتم‌های پیش بینی، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شوند که بر اساس داده‌های قبلی و فعلی، الگوهایی را برای پیش بینی رویدادهای یا رفتارهای آینده شناسایی می‌کنند. این الگوریتم‌ها در دسته یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)  قرار می‌گیرند، زیرا نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده دارند. در تحلیل رفتار مشتری با تکنیک های هوش مصنوعی، این الگوریتم‌ها برای پیش بینی رفتار خرید، احتمال بازگشت مشتری یا میزان فروش آینده به‌طور گسترده استفاده می‌شوند.

مراحل استفاده از الگوریتم‌های پیش بینی 

1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های تاریخی مرتبط با رفتار مشتریان یا فرآیندهای مشابه گردآوری می‌شود.

2. پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها برای حذف نویزها، تکمیل مقادیر گمشده و استانداردسازی آماده می‌شوند.

3. انتخاب الگوریتم: یک مدل مناسب انتخاب می‌شود که با نوع داده و هدف مسئله سازگار باشد.

4. آموزش مدل: مدل با استفاده از داده‌های آموزش (Training Data) ساخته می‌شود.

5. ارزیابی مدل: با داده‌های تست (Test Data) میزان دقت مدل سنجیده می‌شود.

6. استفاده در پیش بینی: مدل برای پیش بینی داده‌های جدید به‌کار گرفته می‌شود.

انواع الگوریتم‌های پیش بینی

• رگرسیون  (Regression) 

الگوریتم رگرسیون برای پیش بینی  مقادیر عددی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به دو نوع رگرسیون خطی (Linear Regression) و رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) تقسیم‌بندی می‌شود.

• درخت‌های تصمیم (Decision Trees)

 این روش براساس ساختار درختی عمل می‌کند و از مجموعه‌ای از قوانین برای اتخاذ تصمیمات پیش بینی کننده استفاده می‌کند. از این روش ساده و قابل‌تفسیر برای پیش بینی احتمال خرید مجدد مشتری استفاده می‌شود.

• جنگل‌های تصادفی (Random Forests)

 این الگوریتم مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم را ترکیب می‌کند تا به پیش بینی‌های قوی‌تری دست پیدا کند. این الگوریتم مقاومت بالایی در برابر داده‌های نویزی دارد و معمولاً برای پیش بینی میزان فروش در آینده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

• شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN)

این الگوریتم از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده و برای پیش بینی‌های پیچیده و حجیم کاربرد دارد. برای مثال، این الگوریتم می‌تواند رفتار کاربران در تعامل با اپلیکیشن‌ها را با دقت بالایی پیش بینی کند.

3.. الگوریتم‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

 این الگوریتم با تحلیل داده‌های متنی موجود مانند بازخوردها و نظرات مشتریان، احساسات آنها را ارزیابی می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند Naive Bayes، کسب‌وکارها می‌توانند نظر مشتریان درباره برند خود را در شبکه‌های اجتماعی شناسایی کنند.

جمع‌بندی

تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی، تحولی اساسی در درک نیازها و علایق مشتریان به حساب می‌آید. این فناوری با پردازش کلان‌داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا رفتارهای گذشته، حال و آینده مشتریان را با دقت بالایی تحلیل کنند. 

ابزارهایی مانند تحلیل متن و تبدیل صوت به متن، در کنار الگوریتم‌های خوشه‌بندی، پیش بینی و… به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تجربه‌ای شخصی‌سازی شده را به مشتریان خود ارائه دهند و به بهبود استراتژی‌های بازاریابی خود بپردازند.

در نهایت، هوش مصنوعی نه تنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نرخ تبدیل و وفاداری مشتریان را افزایش دهند، بلکه در مسیر پیش بینی روندهای آینده و بهینه‌سازی خدمات نیز هم پای آنهاست. این ابزارها و الگوریتم‌ها، حکم چراغ راهی برای گذر از مسیر پر پیچ‌وخم رقابت امروزی را دارند و توان خود را به کار می‌گیرند تا یک برند، با اطمینان خاطر به مقصد مدنظر خود برسد.