تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين التعلم الآلي والأتمتة لتحديد العملاء المحتملين وجذبهم وتقييم مدى ملاءمتهم. فهي تحلل بيانات العملاء، وتتنبأ بنواياهم الشرائية، وتؤتمت عمليات التواصل، وتُخصّص التفاعل على نطاق واسع. تستخدم الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي للتنقيب عن العملاء المحتملين، وتقييمهم، ورعايتهم لتحسين معدلات التحويل، وتقليل الجهد اليدوي، وتوليد عملاء محتملين ذوي جودة أعلى مع تقليل الهدر.
أصبح توليد عملاء محتملين ذوي جودة عالية أحد أصعب جوانب عملية المبيعات الحديثة. وقد توقعت شركة غارتنر أنه بحلول عام 2030، 75% معظم مؤسسات مبيعات الشركات (B2B) ستنتقل من البيع القائم على الخبرة والحدس إلى البيع القائم على البيانات. يبحث المشترون لفترة أطول، ويستجيبون بشكل أقل، ويتوقعون رسالة أولى ذات صلة بدلاً من عرض عام. لا يمكن للتنقيب اليدوي عن العملاء والتواصل المباشر مع العملاء المحتملين مواكبة السرعة والتخصيص الذي يتوقعه المشترون اليوم.
ما هو الذكاء الاصطناعي في توليد العملاء المحتملين؟
يُعرَّف الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين بأنه استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والأتمتة للعثور على العملاء المحتملين وجذبهم وتأهيلهم بجهد يدوي أقل من الطرق التقليدية. ويقوم هذا النظام بتحليل بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاصة بالطرف الأول، بالإضافة إلى المؤشرات العامة مثل تغييرات الوظائف وأخبار الشركات وسلوك المستخدمين على الإنترنت، وذلك لرسم صورة أشمل لكل عميل. وتتمثل النتيجة في قائمة مختصرة بالعملاء المحتملين مع درجة احتمالية، ورسالة مُوصى بها، وغالبًا ما تتضمن اتصالًا أوليًا آليًا.
يختلف توليد العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي عن البحث اليدوي عن العملاء في ثلاثة جوانب. فهو يعمل على قاعدة بيانات أكبر بكثير من المرشحين، ويُخصّص التواصل بناءً على مؤشرات محددة بدلاً من قوالب جاهزة، ويتحسن أداؤه بمرور الوقت مع تعلم النموذج للمؤشرات التي تسبق إتمام الصفقة. يتطلب البحث اليدوي عن العملاء من مندوب المبيعات العثور على عشرة عملاء محتملين جيدين في الصباح؛ بينما يقوم توليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي بتصنيف عشرة آلاف عميل وعرض العشرة الأكثر احتمالاً لإتمام الصفقة.
القيمة العملية ل الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجاريةتتجلى هذه الميزة، المخصصة تحديدًا لتوليد العملاء المحتملين، في ثلاث قدرات رئيسية: تحليل البيانات، والأتمتة، والتحليل التنبؤي. يقوم تحليل البيانات بقراءة سلوك المستخدمين عبر الويب والبريد الإلكتروني وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لاكتشاف أنماط النوايا. أما الأتمتة، فتتولى إثراء البيانات وتوجيهها وإرسال الرسائل الأولية دون تدخل بشري. بينما يُرشد التحليل التنبؤي فريق المبيعات إلى تحديد العملاء الذين يجب الاتصال بهم فورًا، والعملاء الذين يجب الاهتمام بهم، والعملاء الذين يجب تأجيلهم، وذلك بناءً على الاحتمالات وليس على الحدس.
كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي عملية توليد العملاء المحتملين
تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين كل مرحلة من مراحل مسار توليد العملاء المحتملين، بدءًا من تحديد العملاء المحتملين في الأعلى وحتى تحويلهم إلى عملاء في الأسفل.
أظهرت الأبحاث المتعلقة بسلوك استجابة المبيعات أن الوصول إلى العملاء المحتملين الواردين خلال أول 5 دقائق يمكن أن يزيد من احتمالات تأهيلهم بنسبة تصل إلى 21 مرات بالمقارنة مع الاستجابة بعد 30 دقيقة، وهو بالضبط نوع السرعة التي تتيحها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
توضح القائمة أدناه بالتفصيل المجالات التي تضيف فيها تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين والأتمتة قيمة قابلة للقياس بشكل كبير.
- التنقيب الآلي: يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح الإشارات المتعلقة بالشركات والتكنولوجيا والسلوكيات للكشف عن الحسابات التي تتطابق مع ملف تعريف العميل المثالي، مما يحل محل ساعات من بناء القوائم اليدوية.
- تسجيل النقاط والتأهل الرئيسي: تقوم النماذج بتصنيف العملاء المحتملين الواردين والصادرين حسب احتمالية التحويل، لذلك يقضي مندوبو المبيعات وقتهم مع العملاء المحتملين الذين يتم إتمام الصفقات معهم فعلياً بدلاً من مجرد زيادة مقاييس النشاط.
- التواصل الشخصي: يقوم توليد اللغة الطبيعية بصياغة رسائل بريد إلكتروني مصممة خصيصًا لقطاع كل عميل محتمل ودوره وإشاراته الأخيرة، مما يؤدي إلى رفع معدلات فتح الرسائل والرد عليها.
- التفاعل الفوري عبر روبوتات الدردشة: يقوم الذكاء الاصطناعي التفاعلي بالإجابة على الأسئلة، وتحديد الزوار المؤهلين، وحجز الاجتماعات على مدار الساعة بدلاً من ساعات العمل فقط.
- التحليلات التنبؤية: يتوقعون الحسابات التي من المحتمل أن تدخل دورة شراء في الربع القادم، حتى يتمكن التسويق والمبيعات من تركيز جهودهم في الأماكن الصحيحة.
أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي في توليد العملاء المحتملين
يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر نقاط اتصال متعددة في عملية توليد العملاء المحتملين، وليس فقط في جزء واحد من مسار التحويل. تغطي حالات الاستخدام الخمس أدناه المجالات التي تحقق فيها معظم الفرق عائدًا ملموسًا. كل حالة منها ترتبط بجزء محدد من رحلة العميل كان يتطلب سابقًا جهدًا يدويًا كبيرًا.
الذكاء الاصطناعي لتحديد العملاء المحتملين
تستطيع أدوات التنقيب المدعومة بالذكاء الاصطناعي العثور على عملاء محتملين من خلال تحليل بيانات الشركات، والنوايا، والسلوكيات على نطاق واسع. فهي ترصد إشارات قد تغيب عن الإنسان، مثل زيادة التوظيف في وظيفة مستهدفة، أو اقتراب موعد تجديد اشتراك مع منافس، أو ارتفاع ملحوظ في عمليات البحث على الإنترنت حول فئة معينة. ووفقًا لأبحاث غارتنر، يمكن للتنقيب القائم على النوايا أن يحسن حجم العملاء المحتملين المؤهلين بنسبة تتراوح بين 20% و30% مقارنةً بالتواصل التقليدي القائم على قوائم العملاء الثابتة.
- يستخدم إشارات النية مثل أبحاث الطرف الثالث ونشاط الويب
- يقرأ إشارات التوظيف والتمويل وتغيير القيادة العامة
- يُثري كل سجل ببيانات الدور، والتقنيات المستخدمة، والشركة
- يقوم بتقييم الحسابات قبل أن يتصل أي مندوب.
تسجيل نقاط الذكاء الاصطناعي
تسجيل العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي يُصنّف النظام العملاء المحتملين بناءً على احتمالية تحويلهم إلى عملاء فعليين، بدلاً من الاعتماد على قواعد نقاط عشوائية. ويتعلم النموذج من سجل الصفقات الناجحة والفاشلة، لذا تعكس النتيجة ما يُنبئ فعلياً بإتمام صفقة في مجال عملك. وتُفيد الفرق التي تستخدم نظام الذكاء الاصطناعي لتصنيف العملاء المحتملين بانخفاض ملحوظ في ساعات العمل المُخصصة للعملاء غير المناسبين، وزيادة إنتاجية مندوبي المبيعات في التعامل مع العملاء المهمين.
- تُعتمد التصنيفات على احتمالية التحويل وليس على حجم النشاط
- يُعطي الأولوية للعملاء المحتملين ذوي القيمة العالية للتواصل معهم في مجال المبيعات
- يتم الاحتفاظ بها مع إبرام الصفقات الجديدة للبقاء على اطلاع دائم
- يُبرز أهم الأسباب التي تجعل أحد المرشحين يحصل على درجة عالية أو منخفضة
روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتسويق الحواري
تتفاعل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع زوار الموقع الإلكتروني في الوقت الفعلي، وتجيب على الأسئلة الشائعة، وتحدد العملاء المحتملين قبل إحالتهم إلى مندوب المبيعات. يقوم روبوت الدردشة المصمم جيدًا بتسجيل الاسم والوظيفة والغرض من الاجتماع ووقت الاجتماع في مسار واحد، ثم يوجه العميل المحتمل إلى نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) تلقائيًا.
- يتفاعل مع الزوار خلال ساعات العمل وخارجها
- يلتقط بيانات الاتصال وإشارات النية في المحادثات الطبيعية
- قم بحجز الاجتماعات مباشرة في جداول مندوبي المبيعات
- يوجه العملاء المحتملين المؤهلين إلى مسؤول المبيعات المناسب
تخصيص البريد الإلكتروني وأتمتة التواصل
تُنشئ أدوات البريد الإلكتروني المدعومة بالذكاء الاصطناعي رسائل مُخصصة على نطاق واسع من خلال دمج بيانات العملاء المحتملين مع قالب رسالة يتكيف مع كل مُستلم. وتختبر هذه الأدوات عناوين الرسائل، ووقت الإرسال، وصيغ الرسائل المختلفة لتحسين معدلات فتح الرسائل والرد عليها باستمرار. ويكمن التحدي في ضبط نبرة الرسالة، إذ أن التخصيص المفرط دون مراجعة بشرية قد يُشعر المُستلم بأنه مُراقبة، مما يُؤثر سلبًا على معدلات الرد بدلًا من تحسينها.
- صياغة رسائل بريد إلكتروني مخصصة باستخدام إشارات العملاء المحتملين والحسابات
- يختبر عناوين المواضيع وأوقات الإرسال وطول التسلسل
- يقترح أفضل الرسائل التالية بعد كل رد
- الإبلاغ عن إلغاء الاشتراك أو المشاعر السلبية للمراجعة البشرية
التحليلات التنبؤية للمبيعات
التحليلات التنبؤية تتنبأ النماذج بالعملاء المحتملين الذين يُرجح تحويلهم إلى عملاء فعليين، والحسابات التي يُرجح توسعها، وتلك المعرضة لخطر فقدان العملاء. تُمكّن هذه النماذج فرق المبيعات وخدمة العملاء من تركيز جهودها حيث تكون الاحتمالية أعلى بدلاً من توزيعها بالتساوي. وتكون نتائج التنبؤ أكثر فعالية عند اقترانها بخطة عمل واضحة لكل نطاق من نطاقات التقييم، بحيث يعرف مندوبو المبيعات كيفية التعامل مع الحسابات ذات النية الشرائية العالية بدلاً من مجرد معرفة وجودها.
- توقعات احتمالية التحويل لكل عميل محتمل ولكل حساب
- تحديد فرص التوسع داخل القاعدة الحالية
- يتم وضع علامات على الحسابات التي تحمل مؤشرات خطر التوقف عن استخدامها.
- يعمل على تحسين تغطية المبيعات عبر المناطق والقطاعات
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين
يُقدّم السوق مجموعةً واسعةً من أدوات توليد العملاء المحتملين المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بدءًا من المنصات المُدمجة مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وصولًا إلى الأدوات المتخصصة المستقلة. يعتمد اختيار الأداة المناسبة على موضع الخلل الأكبر حاليًا، سواءً كان ذلك في جودة البيانات، أو حجم البحث عن العملاء المحتملين، أو تسجيل المحادثات، أو تخصيص الرسائل. غالبًا ما تستخدم الفرق أداتين أو ثلاث أدوات تعمل معًا بدلًا من مجموعة أدوات واحدة متكاملة.
نظام إدارة علاقات العملاء بتقنية الذكاء الاصطناعي
منصات CRM تجمع هذه المنصة، المزودة بقدرات الذكاء الاصطناعي المدمجة، بيانات مسار المبيعات، وسجل العملاء، وإشارات النية في مكان واحد. وتكتسب هذه المركزية أهمية بالغة لأن تقييم العملاء المحتملين، وتوجيههم، والتواصل معهم، كلها تعتمد على نفس المصدر الموثوق للبيانات. تستخدم الفرق التي تستخدم هذه المنصة الذكاء الاصطناعي لإدارة علاقات العملاء تجنب تكلفة التكامل التي تأتي مع دمج خمس أدوات منفصلة ونماذج البيانات المتداخلة الخاصة بها.
- نظام تسجيل النقاط المدمج و سير العمل الآلي
- بيانات العملاء والأنشطة المركزية
- التكامل الأصلي مع أدوات التسويق والدعم
- كتيبات تشغيل قابلة للتخصيص حسب القطاع والمرحلة
أدوات التنقيب بالذكاء الاصطناعي
تتخصص أدوات التنقيب المستقلة القائمة على الذكاء الاصطناعي في بناء قوائم العملاء المستهدفين وإثرائها على نطاق واسع. فهي تستفيد من مجموعات بيانات ضخمة تضم الشركات وجهات الاتصال والنوايا والبيانات التقنية، وتكشف عن الحسابات التي تتطابق مع مواصفات العميل المثالي. تكمن قوتها في شموليتها، بينما يكمن عيبها في ضرورة إدخال نتائجها في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) حيث يمكن اتخاذ الإجراءات اللازمة وقياس النتائج.
- تحديد وإثراء الحسابات وجهات الاتصال الجديدة
- يضيف إشارات النية، والبيانات المتعلقة بالشركات، والبيانات المتعلقة بالتكنولوجيا
- يتكامل مع منصات إدارة علاقات العملاء والتواصل
- قابل للتوسع ليشمل ملايين السجلات لفرق المؤسسات
أدوات الذكاء الاصطناعي المحادثة
تُشغّل منصات الذكاء الاصطناعي التفاعلي روبوتات الدردشة وتجارب المراسلة على مواقع الويب وداخل التطبيقات. وهي متخصصة في تحديد العملاء المحتملين وحجز الاجتماعات من أول اتصال، وغالبًا ما تتكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء والتقويم وغيرها. أتمتة التسويق. عادةً ما تكون نقطة الاختيار بين منصة قابلة للتكوين بشكل كبير للاستخدام المؤسسي وبرنامج روبوت خفيف الوزن لفرق السوق المتوسطة.
- روبوتات الدردشة لجمع بيانات العملاء المحتملين على مواقع الويب والتطبيقات
- توجيه فوري لمندوبي المبيعات
- التكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة التقويم
- دعم متعدد اللغات للفرق العالمية
أدوات أتمتة البريد الإلكتروني
تركز منصات أتمتة البريد الإلكتروني المدعومة بالذكاء الاصطناعي على سلاسل الرسائل الصادرة المُخصصة على نطاق واسع. فهي تجمع بين بيانات العملاء المحتملين والقوالب والتعلم المعزز لتحسين معدلات الرد بمرور الوقت. تتكامل هذه الأدوات بسلاسة مع نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) وأداة البحث عن العملاء المحتملين، لتشكل بذلك منظومة ذكاء اصطناعي ثلاثية الأبعاد. أتمتة المبيعات مجموعة للحركة الخارجية.
- تخصيص البريد الإلكتروني على نطاق واسع باستخدام الذكاء الاصطناعي
- تحسين عنوان الرسالة ووقت الإرسال
- تنسيق التسلسل متعدد القنوات
- الكشف عن الردود وتحديد المشاعر
خطوات استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين
يُعدّ تطبيق الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين أكثر فعالية عند اتباعه كعملية متسلسلة من ست خطوات بدلاً من إطلاقه دفعة واحدة. فكل خطوة تُبنى على سابقتها، وعادةً ما يظهر إهمال أي منها لاحقاً على شكل ثغرات في البيانات أو التغطية أو التبني. تنطبق هذه الخطوات على كلٍ من تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين في قطاع الأعمال (B2B) وبرامج B2C عالية السرعة التي يتوسع فيها توليد العملاء المحتملين آلياً بسرعة.
الخطوة 1: تحديد الجمهور المستهدف
يبدأ كل برنامج لتوليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي بتحديد دقيق للهدف. يصف ملف تعريف العميل المثالي نوع الشركة التي تستحق المتابعة، بينما تصف شخصيات المشتري الأدوار المحددة داخل تلك الشركات. بدون هذه الخطوة، لا يستطيع النموذج التمييز بين العميل المناسب والعميل غير المناسب.
- حدد الخصائص الديموغرافية للشركات مثل الصناعة والحجم والمنطقة
- حدد من اثنين إلى أربعة من الشخصيات الرئيسية للمشتري مع تحديد مسؤولياتهم بوضوح.
- حدد ما يجعل الشركة غير مناسبة، وليس فقط ما يجعلها مناسبة.
الخطوة 2: اختر أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة
يتم اختيار الأدوات بناءً على تعريف الجمهور المستهدف، وليس العكس. الفرق التي تبدأ باختيار الأدوات ثم تحاول تكييف استهدافها ليناسبها ينتهي بها المطاف ببرامج باهظة الثمن وقنوات تسويق ضعيفة. لذا، اختر أدوات تتكامل بسلاسة مع نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) ومع بعضها البعض.
- قم بمطابقة نقاط قوة الأدوات مع أكبر فجوة حالية
- تحقق من تكامل نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) وأتمتة التسويق مسبقًا
- قم بتجربة تشغيل جزء واحد قبل توسيع النطاق
الخطوة 3: إعداد البيانات والتكاملات
لا تُعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي فعّالة إلا بقدر جودة البيانات المُدخلة إليها. يُعدّ ربط مصادر البيانات بسلاسة عملاً شاقاً ولكنه ضروري، وإهماله يُجبر المستخدم على إعادة بناء النموذج بعد ستة أشهر تقريباً. تأكد من أن أنظمة إدارة علاقات العملاء، وأتمتة التسويق، وتحليلات المنتجات، وأدوات إثراء البيانات تتواصل فيما بينها باستخدام مُعرّفات مُوحّدة.
- ربط أنظمة إدارة علاقات العملاء، وأدوات أتمتة التسويق، وتحليلات المنتجات
- أنشئ سجل عميل واحد باستخدام معرّفات أساسية
- التحقق من صحة جودة البيانات وتحديد الثغرات التي تحتاج إلى معالجة
الخطوة الرابعة: أتمتة عملية جمع بيانات العملاء المحتملين وتأهيلهم
بمجرد تدفق البيانات، يمكن للأتمتة جمع وتصنيف العملاء المحتملين دون تدخل بشري في الحالات البسيطة. تُغذي روبوتات الدردشة والنماذج ووحدات تتبع البيانات نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، ويقوم نظام تقييم العملاء المحتملين بترتيب البيانات الواردة. والهدف هو أن يرى مندوبو المبيعات فقط العملاء المحتملين الذين يستحقون وقتهم.
- قم بنشر روبوتات الدردشة والنماذج التفاعلية على الصفحات الرئيسية
- قم بضبط نظام تقييم العملاء المحتملين بناءً على مدخلات من قادة المبيعات.
- توجيه العملاء المحتملين المؤهلين إلى المالك المناسب تلقائيًا
الخطوة الخامسة: تخصيص التواصل والرعاية
بعد تحديد العملاء المحتملين المؤهلين، يقوم الذكاء الاصطناعي بتخصيص التواصل عبر البريد الإلكتروني والرسائل والمتابعات. يستخدم النظام إشارات العملاء المحتملين لتكييف محتوى الرسائل وتوقيتها وقناتها. وتعمل سلاسل رعاية العملاء في الخلفية للعملاء المحتملين غير المستعدين للشراء بعد.
- قم بتخصيص رسائل البريد الإلكتروني باستخدام الدور الوظيفي، والقطاع، والإشارات الحديثة
- استخدم أفضل الإجراءات التالية الموصى بها من قبل الذكاء الاصطناعي لكل عميل محتمل
- قم بتشغيل سلاسل رعاية العملاء المحتملين غير المستعدين للشراء بعد.
الخطوة 6: تحليل الأداء وتحسينه
الخطوة الأخيرة هي تحويل بيانات الاستخدام إلى تحسينات. تتبّع معدل التحويل في كل مرحلة، وحدّد نقاط توقف العملاء المحتملين، وحسّن الاستهداف والرسائل. أعد تغذية النموذج بالنتائج ليواصل التعلّم بدلاً من الركود.
- تتبع أسعار التحويل في كل مرحلة من مراحل القمع
- تحديد نقاط التوقف للاختبار والتكرار
- قم بإعادة إدخال نتائج الفوز والخسارة المغلقة إلى النموذج
فوائد الذكاء الاصطناعي في توليد العملاء المحتملين
تُصبح فوائد الذكاء الاصطناعي في توليد العملاء المحتملين قابلة للقياس عند إعداد البرنامج بشكل جيد. وتتضاعف هذه الفوائد بمرور الوقت مع ازدياد تعلّم النموذج من بيانات الصفقات الناجحة والفاشلة. وتلاحظ معظم الفرق هذه المكاسب خلال أول ربعين إلى ثلاثة أرباع من تطبيق البرنامج.
- عملاء محتملون ذوو جودة أعلى يطابقون المواصفات المثالية ملف الزائر بشكل أكثر دقة، لأن النموذج يقوم بتقييم كل نموذج وارد وسجل صادر مقابل البيانات الديموغرافية للشركة، وإشارات النية، وأنماط التحويل السابقة قبل أن يراها المندوب.
- تحسين معدلات التحويل عبر مسار التحويل، مدفوعة بالرسائل المناسبة لكل مرحلة، وتوصيات أفضل إجراء تالٍ عند كل اتصال، وقواعد إعادة التفاعل الآلية التي تعيد العملاء المحتملين المتراجعين إلى التسلسل الصحيح.
- انخفاض الجهد اليدوي المبذول في التنقيب والإثراء والتوجيه، حيث يقوم النظام بسحب بيانات الاتصال والشركة من المصادر المتصلة، وتوحيد الحقول، وتعيين العملاء المحتملين للمالكين باستخدام قواعد التناوب الدوري أو المناطق أو الشرائح التي يحددها الفريق مرة واحدة.
- وقت استجابة أسرع للعملاء المحتملين، مع روبوتات الدردشة، وخطافات الويب، والتوجيه التلقائي، مما يؤدي إلى التفاعل مع العملاء المحتملين الواردين في ثوانٍ بدلاً من ساعات، الأمر الذي يرفع معدلات التأهيل بشكل مباشر على الاستفسارات ذات النية العالية.
- تحسين التخصيص على نطاق واسع، باستخدام دور العميل المحتمل، والصناعة، والتقنيات المستخدمة، والإشارات السلوكية الحديثة لتكييف عناوين الرسائل، والجمل الافتتاحية، ودعوات اتخاذ الإجراءات دون إضافة عدد من الموظفين.
- توليد عملاء محتملين قابل للتوسع ينمو دون زيادة خطية في جهد المبيعات، لأن الأتمتة والتقييم يستوعبان العمل المتكرر بينما يركز المندوبون على المحادثات المؤهلة والعروض التوضيحية المباشرة وأنشطة الإغلاق.
تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي في توليد العملاء المحتملين
يُعدّ الذكاء الاصطناعي أداةً فعّالة لتوليد العملاء المحتملين، ولكنه لا يخلو من بعض العيوب. فالفرق التي تتجاهل هذه القيود ينتهي بها المطاف بلوحات تحكم براقة وقنوات مبيعات ضعيفة بعد ثلاثة أشهر. لذا، تتطلب المجالات الأربعة المذكورة أدناه تخطيطًا دقيقًا، وتحديد مسؤولين عنها، ومراجعة دورية منتظمة، بدلًا من الاعتماد على التمني فقط.
تبعية جودة البيانات
تُعدّ جودة البيانات العاملَ الأكبرَ المُحدِّد لنجاح أي برنامج لتوليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي. فإذا كان نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) مليئًا ببيانات الاتصال المُكرَّرة، والمسميات الوظيفية القديمة، وحقول الشركات المفقودة، والأنشطة غير المُكتملة، فإن النموذج يتدرب على بيانات غير دقيقة، ويُنتج نتائج غير موثوقة، ويُخطئ في قواعد التوجيه، ويُوصي بالخطوة التالية الخاطئة.
تحتاج الفرق إلى دورة منتظمة لتنقية البيانات تُنفذ قبل وأثناء عملية النشر، مع إزالة البيانات المكررة بشكل دوري، والتحقق من صحة البيانات على مستوى الحقول عند إدخالها، وإثراء البيانات من مصدر خارجي موثوق لسد الثغرات. وبدون هذه الآلية، يُنتج البرنامج مخرجات تبدو ظاهريًا جيدة، لكن سرعان ما يتجاهلها الموظفون، وتصبح الثقة في النظام هي الضحية الحقيقية.
مخاطر الخصوصية والامتثال
تُعدّ مخاوف الخصوصية والامتثال حقيقية، لا سيما في الأسواق الخاضعة للتنظيم وعبر الحدود. ويُحدّد كلٌّ من اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في أوروبا، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، وقانون حماية البيانات وحماية البيانات في الهند، والقواعد القطاعية الخاصة بالتمويل والرعاية الصحية، البيانات التي يُمكن جمعها وتخزينها وإثرائها واستخدامها لأغراض التسويق.
يجب تصميم الامتثال كجزء لا يتجزأ من النظام بدلاً من إضافته لاحقاً، وهذا يعني توفير خيارات واضحة للموافقة والرفض في النماذج، وسجلات موافقة قابلة للتدقيق مرتبطة بكل جهة اتصال، وسياسات احتفاظ بالبيانات تحذف البيانات القديمة تلقائياً، وضوابط وصول تحدد من يمكنه تصدير القوائم. كما تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على الإثراء أو تتبع السلوك إلى اتفاقيات موثقة لمعالجة البيانات مع هؤلاء الموردين، بحيث تكون السلسلة بأكملها قابلة للدفاع عنها في حال طلبها من قبل جهة تنظيمية.
الإفراط في الاعتماد على الأتمتة
يُعدّ الاعتماد المفرط على الأتمتة خطرًا خفيًا يظهر بعد أسابيع من الإطلاق، وليس عند بدء التطبيق. صحيح أن الذكاء الاصطناعي قادر على توسيع نطاق التواصل الفعال، لكنه قادر أيضًا على توسيع نطاق التواصل غير الفعال بنفس السهولة، مثل تصنيف العملاء المحتملين بشكل خاطئ، أو إرسال رسائل غير مناسبة، أو دمج الحسابات بشكل غير صحيح، أو إرسال رسائل متكررة إلى العملاء المحتملين الذين سبق لهم الرد.
تحتاج الفرق إلى نقطة توقف ومراجعة لأي تغيير في منطق النموذج، أو قوالب الرسائل، أو قواعد التوجيه، كما تحتاج إلى تنبيهات بشأن الحالات الشاذة مثل الارتفاع المفاجئ في إلغاء الاشتراكات، أو تقلبات مشاعر الردود، أو الانخفاضات المفاجئة في معدلات الفتح. إن التوسع دون إشراف يحوّل أداة الإنتاجية إلى مشكلة تتعلق بالعلامة التجارية وقابلية التسليم بسرعة كبيرة.
الحاجة إلى الرقابة البشرية
تُعدّ الرقابة البشرية هي الطبقة التي تضمن نزاهة مخرجات الذكاء الاصطناعي وفهمها للسياق. يحتاج المندوبون والمدراء إلى مراجعة الحسابات ذات القيمة العالية، والردود السلبية، وقرارات تقييم الحالات الاستثنائية قبل أن يتخذ النظام إجراءً بشأنها، لأن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع حتى الآن مراعاة السياق السياسي أو سياق العلاقات بنفس كفاءة البائع الخبير.
يقوم نموذج التشغيل الجيد بتخصيص حسابات أو شرائح محددة للمراجعة اليدوية، ويحتفظ بقائمة انتظار استثناءات أسبوعية لفريق عمليات المبيعات، ويعيد إدخال قرارات المراجعين إلى النموذج حتى يتعلم من التصحيحات.
أفضل الممارسات لتوليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي
تجمع أفضل الممارسات لتوليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي بين الدقة التقنية والحكمة التجارية. وهي قابلة للتطبيق بغض النظر عن الأدوات المستخدمة، وتُجدي نفعًا مع الفرق الصغيرة والكبيرة على حد سواء. تُبرز القائمة أدناه عادات التشغيل التي تُميّز البرامج الناجحة عن البرامج المتعثرة.
- راجع ملف تعريف عملائك كل ثلاثة أشهر بناءً على من اشترى فعلياً، وليس من كنت تأمل أن يشتري. عندما يعتمد الذكاء الاصطناعي على صورة قديمة للسوق، تتراجع جودة المبيعات قبل أن يلاحظ أحد ذلك في الأرقام.
- اعتمد على إشارات عملائك الخاصة قبل الاعتماد على البيانات المُشتراة. فما يفعله العملاء المحتملون على موقعك الإلكتروني، وفي منتجك، ومع فريق الدعم الخاص بك، يُعدّ أدقّ وأقل تكلفة وأقرب إلى نية الشراء الحقيقية من أي قائمة خارجية.
- دوّن البرنامج كاملاً في مكان واحد، مع تحديد المسؤولين عنه، وقواعده، واستثناءاته. وعندما ينتقل شخص ما إلى وظيفة أخرى، يجب أن يكون الشخص التالي قادراً على تشغيله من اليوم الأول دون الحاجة إلى إعادة هندسة قرارات أي شخص سابق.
- يجب أن يتولى شخص واحد مسؤولية الذكاء الاصطناعي نفسه، وليس فقط الأدوات المحيطة به. لا ينبغي إجراء أي تغييرات على كيفية تقييم العملاء المحتملين أو صياغة الرسائل دون علم، وكل تغيير يحتاج إلى شخص قادر على شرح سبب إجرائه.
- جرّب القدرات الجديدة في قطاع أو منطقة واحدة قبل تعميمها على مستوى الشركة. استمر في التجربة لفترة كافية حتى تستقر النتائج، ثم وسّع نطاقها، بحيث تبقى الأخطاء محصورة بدلاً من أن تتحول إلى عملية تصحيح شاملة على مستوى المؤسسة.
- أظهر للإدارة المالية والقيادة حصة البرنامج من المشاريع قيد التنفيذ، وليس فقط الصفقات التي أبرمها مندوبو المبيعات. إذا لم تكن المساهمة التجارية للذكاء الاصطناعي واضحة في عرض مجلس الإدارة، فستكون أول بند يُلغى عند تقليص الميزانيات.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
س1. ما هو الذكاء الاصطناعي في توليد العملاء المحتملين؟
يُعرف الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين، والذي يُطلق عليه أحيانًا الذكاء الاصطناعي لتوليد عملاء المبيعات أو توليد العملاء المحتملين آليًا، بأنه استخدام التعلم الآلي والأتمتة لتحديد العملاء المحتملين وجذبهم وتأهيلهم بأقل جهد يدوي. فهو يحلل بيانات العملاء، ويتنبأ بنوايا الشراء، ويُخصّص التواصل معهم على نطاق واسع. والنتيجة هي عملاء محتملون ذوو جودة أعلى وتسريع عملية البيع.
س2. كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتوليد العملاء المحتملين؟
يُولّد الذكاء الاصطناعي عملاء محتملين من خلال تحليل بيانات الشركات، والنوايا، والسلوكيات، لتحديد الحسابات التي تتطابق مع مواصفات العميل المثالي. ويُصنّف هذه الحسابات حسب احتمالية التحويل، ويُفعّل التواصل الشخصي عبر البريد الإلكتروني، أو الدردشة، أو الإعلانات. ويتحسّن النموذج باستمرار مع تغذيته بنتائج الصفقات الناجحة والفاشلة.
س3. ما هي أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين؟
تنقسم أفضل أدوات توليد العملاء المحتملين المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات: منصات إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات البحث عن العملاء المحتملين المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومنصات الذكاء الاصطناعي التفاعلية، وأدوات أتمتة البريد الإلكتروني. تعمل الحلول المتكاملة مع أنظمة إدارة علاقات العملاء على مركزة البيانات، بينما تتفوق الأدوات المتخصصة في مرحلة محددة. وتفضل معظم الفرق استخدام اثنتين أو ثلاث من هذه الأدوات بدلاً من الاعتماد على أداة واحدة فقط.
س4. هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل فرق المبيعات؟
لا يحلّ الذكاء الاصطناعي محل فرق المبيعات، بل يُغيّر طريقة استثمار هذه الفرق لوقتها. تتولى أنظمة الأتمتة، بما فيها أنظمة أتمتة المبيعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، عمليات البحث عن العملاء المحتملين، وإثراء قاعدة العملاء، والتواصل الأولي معهم، بينما يركز مندوبو المبيعات على المحادثات القيّمة والصفقات المعقدة. وتتحقق أفضل النتائج من خلال الجمع بين توليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية في التعامل مع الحسابات الأكثر أهمية.
س5. ما مدى دقة نظام الذكاء الاصطناعي في تقييم العملاء المحتملين؟
تعتمد دقة تقييم العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات، وتصميم النموذج، ووتيرة إعادة التدريب. غالبًا ما تشهد الفرق التي تمتلك بيانات CRM نظيفة وتحديثات منتظمة للنموذج زيادة في معدل التحويل تتراوح بين 30% و40% مقارنةً بالتقييم القائم على القواعد. أما الفرق التي تمتلك بيانات غير دقيقة أو نماذج ثابتة، فتحقق مكاسب أقل بكثير، وأحيانًا لا تحقق أي مكاسب على الإطلاق.
س6. هل يُعد توليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي مناسبًا للشركات الصغيرة؟
تُعدّ برامج توليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي، وبرامج توليد العملاء المحتملين في قطاع الأعمال، مناسبة بشكل متزايد للشركات الصغيرة، لا سيما من خلال منصات إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي توفر هذه الإمكانيات بأسعار معقولة. تستفيد الفرق الصغيرة بشكل كبير من الأتمتة والتقييم، نظرًا لقلة الموارد اليدوية المتاحة لديها. يكمن السر في البدء بحالة استخدام واحدة أو اثنتين بدلًا من محاولة تطبيق جميع الإمكانيات دفعة واحدة.
س7. ما هي الصناعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين؟
يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين في قطاعات متنوعة تشمل البرمجيات كخدمة (SaaS)، وخدمات الشركات (B2B)، والخدمات المالية، والعقارات، والتعليم، والتصنيع، والتجارة الإلكترونية عالية السرعة. ويمكن لأي قطاع يمتلك نموذجًا واضحًا للمشتري المستهدف، ومسارًا تسويقيًا قابلًا للقياس، وإشارات رقمية، تطبيق هذه التقنية. تختلف الأدوات والأساليب المستخدمة، لكن المنطق الأساسي يبقى واحدًا في جميع القطاعات.
