نحوه استفاده از AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار

تا همین چند سال پیش وقتی درباره پرسونای مشتری صحبت می‌کردیم، منظورمان سن، جنسیت یا ویژگی‌های جمعیت‌شناختی بود. البته شناخت همین چند ویژگی هم برای تحلیل رفتار مشتری و افزایش فروش محصول کافی بود. ولی این روزها با ظهور هوش مصنوعی، همه چیز تغییر کرده است. در این مطلب از امید بخشعلی مدرس و مشاور فروش و بازیابی با نحوه استفاده از AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار آشنا می‌شوید. وقتی تا انتهای مطلب را بخوانید، تازه متوجه می‌شوید که پرسونای مشتری در عصر حاضر چه مفهوم عمیقی دارد.

دریافت مشاوره فروش و بازاریابی

چرا روش‌های سنتی برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار جواب نمی‌دهند؟

بیشتر پرسوناهایی که شرکت‌ها می‌سازند، زاییده تخیلات تیم بازاریابی است، نه واقعیت بازار. در روش سنتی، ما فرض می‌کنیم مشتری چگونه رفتار می‌کند. درحالی‌که در دنیای واقعی، رفتار انسان‌ها خطی و منطقی نیست.

مشکل روش‌های قدیمی این است که ایستا هستند. مشتری شما که امروز به دنبال خرید لپ‌تاپ اقتصادی است، ممکن است ماه آینده به دنبال لوکس‌ترین ساعت مچی باشد. چنین تغییر رفتاری در روش‌های قدیمی تحلیل رفتار مشتری غیرقابل‌قبول است، ولی در عمل اتفاق می‌افتد.

هوش مصنوعی برخلاف روش‌های سنتی که به گذشته نگاه می‌کنند، فرایندی پویا دارد و در لحظه تغییر می‌کند. این تکنولوژی به جای اینکه بپرسد مشتری چه گفت؟ می‌پرسد مشتری چه کرد و چرا آن کار را انجام داد؟

هوش مصنوعی دقیقاً چه چیزی را تحلیل می‌کند؟

وقتی از تحلیل رفتار با AI حرف می‌زنیم، صحبت از تحلیل میلیون‌ها داده (Data Point) است که انسان قادر به دیدن آن‌ها نیست. هوش مصنوعی روی سه لایه تمرکز می‌کند:

1. الگوهای خرید: اینکه مشتری چه چیزی را در چه زمانی، به چه مقداری و چگونه می‌خرد؟
2. رفتار کاربران سایت: نقشه‌های حرارتی، مدت زمان توقف روی یک محصول خاص و حتی محصولاتی که به سبد اضافه و سپس حذف شدند را نشان می‌دهند.
3. احساسات: تحلیل نظرات، پیام‌های پشتیبانی و توییت‌ها برای درک اینکه مشتری خوشحال است، عصبانی است یا ناامید. این عمیق‌ترین لایه‌ای است که هوش مصنوعی می‌تواند بررسی کند.

بنابراین AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار فقط به همان لایه اول بسنده نمی‌کند، بلکه وارد عمق ماجرا می‌شود تا بداند دلیل خرید دقیقاً چه بوده است و مشتری از خرید خود چه احساسی داشته است. اینطور می‌تواند پرسونای دقیقی از نیازها و علایق مشتری ایجاد کند.

مراحل AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار

حال‌ که با تعاریف اولیه آشنا شدید، احتمالا می‌پرسید که چطور باید از AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار استفاده کرد؟ پاسخ سوالتان را در این بخش گام به گام توضیح می‌دهیم.

گام اول: جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها

هوش مصنوعی بدون داده، مثل یک ماشین بدون بنزین است. بنابراین قدم اول این است که تمام نقاط تماس (Touch Points) را به یک پایگاه داده مرکزی متصل کنید. داده‌های CRM (سیستم مدیریت ارتباط با مشتری)، گوگل آنالیتیکس، تاریخچه خریدها و تعاملات شبکه‌های اجتماعی باید در یک پلتفرم داده مشتری (CDP) جمع‌آوری شوند.

فراموش نکنید که هوش مصنوعی از مکانیزم Garbage In Garbage Out یا به اختیار GIGO پیروی می‌کند. یعنی اگر داده‌های اشتباه یا ناقص تحویلش دهید، خروجی نادرست تحویلتان می‌دهد.

پیشنهاد مطالعه: چطور با هوش مصنوعی ارتباط خود با مشتریان را مدیریت کنیم؟

گام دوم: بخش‌بندی هوشمند مشتریان

برخلاف دسته‌بندی‌های سنتی که مشتریان را فقط بر اساس سن یا شهر جدا می‌کردند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) مشتریان را بر اساس رفتار پنهان خوشه‌بندی می‌کنند. ممکن است هوش مصنوعی به شما بگوید که «زن‌های خانه‌دار ۲۰ تا ۳۰ ساله» و «مردهای بازنشسته ۶۰ ساله» در کسب‌وکار شما رفتار خرید کاملاً مشابهی دارند!

نباید از این موضوع تعجب کنید یا آن را نادیده بگیرید، چون اگر ورودی درستی به هوش مصنوعی داده باشید، خروجی آن کاملاً قابل اتکاست و می‌تواند معیاری برای تصمیمات استراتژیک شما باشد. البته که خروجی‌های هوش مصنوعی همیشه نیاز به بررسی توسط نیروی انسانی دارند.

گام سوم: ساخت پرسونای پویا

خروجی مرحله قبل، پرسونای پویای مشتریان است. این پرسونا زنده است و ممکن است به سرعت تغییر کند. اگر کاربری که همیشه محصولات ارزان می‌خرید، ناگهان شروع به جستجوی کالاهای لوکس کند، هوش مصنوعی بلافاصله برچسب پرسونای او را تغییر می‌دهد و پیشنهادات متفاوتی به او ارائه می‌کند.

گام چهارم: پیش‌بینی رفتار آینده

جذاب‌ترین بخش ماجرا دقیقاً همین‌جاست. هوش مصنوعی با تحلیل رفتارهای گذشته، آینده را پیش‌بینی می‌کند. بسته به اطلاعاتی که در اختیار هوش مصنوعی قرار می‌دهید، می‌تواند موضوعات مختلفی را پیش بینی کند. برای مثال:

• پیش‌بینی ریزش : سیستم با بررسی رفتار مشتریانی که قبلاً کسب‌وکار شما را ترک کرده‌اند، مشتریان جدیدی که دارند همان الگو را تکرار می‌کنند شناسایی کرده و به شما اطلاع می‌دهد که این مشتریان به احتمال زیاد برند شما را ترک خواهند کرد.
• پیشنهاد محصول بعدی : سیستم با توجه به محصولاتی که مشتری خریده است، و بررسی رفتار مشتریانی که قبلاً همین محصولات را خریده بودند، شناسایی می‌کند که احتمالاً مشتری در ادامه به دنبال خرید چه محصولی خواهد بود.

نمونه‌های واقعی استفاده از AI برای تحلیل رفتار مشتری

شناخت نمونه‌های ایرانی و خارجی کمک می‌کند درک بهتری از نحوه استفاده از AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار پیدا کنید. بنابراین ما هم در ادامه دو نمونه جذاب را بررسی می‌کنیم.

سیستم پیشنهاد فیلم نتفلیکس

تا به حال فکر کرده‌اید چرا نتفلیکس دقیقاً فیلمی را پیشنهاد می‌دهد که دوست دارید؟ نتفلیکس حتی به کاور فیلم‌ها هم رحم نمی‌کند! اگر هوش مصنوعی بفهمد شما طرفدار ژانر عاشقانه هستید، کاور یک فیلم اکشن را طوری به شما نشان می‌دهد که صحنه‌های احساسی آن برجسته باشد.

پیشنهاد خرید اسنپ‌فود و دیجی‌کالا

اگر دقت کرده باشید، وقتی جمعه شب وارد اپلیکیشن سفارش غذا می‌شوید، پیشنهادهای متفاوتی نسبت به ظهر شنبه می‌بینید. یا دیجی‌کالا وقتی متوجه می‌شود شما در حال خرید لوازم نوزاد هستید، ناگهان تمام ویترین سایت برای شما تغییر می‌کند. این تغییرات نتیجه تحلیل لحظه‌ای رفتار شما توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی است.

ابزارهای لازم برای شروع

برای اینکه وارد بازی شوید، لازم نیست حتماً تیم برنامه‌نویسی حرفه‌ای استخدام کنید یا بودجه‌های میلیاردی داشته باشید. ابزارهای زیادی وجود دارند که می‌توانید به رایگان از آن‌ها استفاده کنید. ابزارهایی مثل:

1. گوگل آنالیتیکس ۴ (GA4)

خیلی‌ها فکر می‌کنند GA4 فقط ابزاری برای شمردن تعداد بازدیدکننده است، اما اشتباه می‌کنند! گوگل در این نسخه قابلیت‌هایی پنهان کرده که با هوش مصنوعی کار می‌کنند. بخش متریک‌های پیش‌بینی‌کننده در این ابزار به شما می‌گوید کدام کاربران احتمالاً در ۷ روز آینده خرید می‌کنند یا کدام کاربران قرار است شما را برای همیشه ترک کنند. استفاده از قابلیت‌های اصلی GA4 کاملاً رایگان است.

2. مایکروسافت کلاریتی (Microsoft Clarity) و هات‌جر

اگر می‌خواهید بدانید کاربر چرا سبد خرید را ول کرد و رفت، باید این ابزارها را داشته باشید. ابزارهایی مثل Microsoft Clarity (که کاملاً رایگان است) از هوش مصنوعی برای خلاصه کردن نشست‌های کاربر استفاده می‌کنند و با استفاده از نقشه‌های حرارتی به شما نشان می‌دهد کدام بخش‌های صفحه بیشتر مورد توجه بوده‌اند.

نمونه نقشه حرارتی برای بررسی رفتار کاربر در صفحات سایت

3. نرم ‎افزارهای CRM هوشمند

CRMهای امروزی فقط بانک شماره تماس مشتری نیستند، بلکه می‌توانند دستیار فروش باشند. این ابزارها با تحلیل سوابق مشتری، امتیاز سرنخ (Lead Scoring) را محاسبه می‌کنند. یعنی هوش مصنوعی به فروشنده شما می‌گوید الان وقتش نیست به آقای X زنگ بزنی، ولی خانم Y تا 80 درصد آماده خرید است، همین الان تماس بگیر! استفاده از چنین CRMهایی باعث می‌شود با توجه به تحلیل رفتار مشتریان درباره فروش به آن‌ها تصمیم بگیرید.

پیشنهاد مطالعه: 8 تکنیک عالی برای جلب اعتماد مشتری در فروش

چالش‌ها و خط قرمزهای تحلیل مشتری با AI

درست است که هوش مصنوعی قدرتمند است، اما مثل هر ابزار دیگری، چالش و خطر قرمز دارد. اگر ندانید چطور با آن کار کنید، ممکن است به جای جذب مشتری، آن‌ها را فراری دهید. در ادامه مهم‌ترین خط قرمزهایی که باید رعایت کنید را می‌خوانید:

حریم خصوصی؛ مرز باریک «کمک» و «کنجکاوی»

بزرگترین چالش، احساس امنیت مشتری است. اگر مشتری حس کند شما بیش از حد او را زیر نظر دارید، حس ناامنی می‌کند و این آغاز پایان رابطه شماست. هنر استفاده از AI این است که نامرئی باشید. یعنی مشتری احساس کند خدمات عالی دریافت می‌کند، نه اینکه تحت تعقیب است.

داده‌های کثیف؛ ورودی زباله، خروجی زباله

هوش مصنوعی پیش‌گو نیست. اگر داده‌های ورودی شما ناقص، قدیمی یا اشتباه باشند، نتایجی که دریافت می‌کنید هم اشتباه خواهند بود. به همین علت است که تمیز نگه داشتن داده‌های ورودی، سخت‌ترین بخش کار است.

الگوریتم‌های متعصب!

شاید عجیب به نظر برسد، اما هوش مصنوعی هم می‌تواند متعصب باشد. اگر داده‌های تاریخی شما نشان دهد که فقط مردان مدیر می‌شوند، هوش مصنوعی ممکن است رزومه زنان را نادیده بگیرد یا پیشنهادات مدیریتی را فقط به مردان نمایش دهد. شما باید دائماً خروجی‌ها را چک کنید تا مطمئن شوید الگوریتم‌ها دچار قضاوت‌های ناعادلانه نشده باشند.

حذف کامل عنصر انسانی

هیچ‌وقت فراموش نکنید که مشتریان شما انسان هستند و گاهی نیاز به همدلی یک انسان دیگر دارند. هوش مصنوعی عالی است، اما هنوز نمی‌تواند لحن غمگین یک مشتری عصبانی را به درستی درک کند. اتکای صددرصدی به ابزارها و حذف پشتیبانی انسانی، ممکن است به سرعت اعتماد مشتریان را از بین ببرد.

در این مقاله با اصول و چالش‌های استفاده از AI برای تحلیل رفتار مشتری و پرسونای خریدار آشنا شدید. اکنون می‌دانید که پرسونا در دنیای امروز به سن و جنسیت مشتری خلاصه نمی‌شود، بلکه تصمیمات و رفتارهای لحظه‌ای او نیز در تعریف پرسونا موثر هستند.

همچنین متوجه شدید که فقط هوش مصنوعی است که می‌توانید چنین رفتارهای کوچکی را در میان هزاران مشتری بررسی کند و براساس آن‌ها تصمیم بگیرد. امیدواریم مطالب برایتان مفید بوده باشد و نقش هوش مصنوعی را در تحلیل رفتار مشتری جدی بگیرید.