چگونه با استفاده از هوش مصنوعی CLV مشتری را کشف کنیم؟

معاون تحلیل‌های داده در شرکت Merkle، توضیح می‌دهد که چگونه کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل‌های پیش‌بینی برای بهبود تجربه مشتری، ایجاد روابط بلندمدت و دستیابی به رشد پایدار از ارزش طول عمر مشتری (CLV) بهره‌برداری کنند.

در دنیای امروز، سازمان‌ها اهمیت ارائه تجربه‌های استثنایی برای مشتریان را بیش از پیش درک کرده‌اند تا بتوانند انتظارات مخاطبان خود را برآورده کنند. CLV یک نمای کلی از مسیر مشتری ارائه می‌دهد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند نقاط ضعف و فرصت‌های بهبود را شناسایی کنند.

در شرایط اقتصادی ناپایدار، اهمیت ایجاد روابط طولانی‌مدت با مشتریان افزایش یافته است. از سوی دیگر، دنیای دیجیتال و هوش مصنوعی که دائم در حال تغییر است، به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد به حجم عظیمی از داده‌ها دسترسی داشته باشند و نحوه تعامل با مشتریان را تغییر دهند. این امر CLV را به یک ابزار اساسی برای برندها تبدیل کرده است.

گوگل از ابزارهای هوش مصنوعی برای بهبود رابط کاربری خود استفاده می‌کند! این مطلب را مطالعه کنید.

ارزش طول عمر مشتری یا CLV چیست؟

CLV یا Customer lifetime value معیاری است که نشان می‌دهد یک مشتری در طول ارتباطش با کسب‌وکار، چه میزان ارزش برای آن به ارمغان می‌آورد. این ارزش شامل تمامی خریدها و تعاملات گذشته و همچنین تحلیل‌های پیش‌بینی برای ارزیابی ارزش آینده است. این معیار یک شاخص حیاتی برای سنجش سودآوری بلندمدت مشتری محسوب می‌شود.

چگونه CLV را محاسبه کنیم؟

نمی‌توان به سادگی ارزش طول عمر مشتری را یک‌شبه محاسبه کرد. این فرایند نیاز به برنامه‌ریزی و اجرا در چند مرحله دارد. در گام اول، از یک روش تدریجی به نام “خزش، راه رفتن، دویدن” استفاده کنید تا به صورت مرحله به مرحله به پیچیدگی و ارزش‌های جدید دست یابید.

اخبار جدید سریال Khaby Lame را در رسانه از دیجیتال مارکتینگ چه خبر!

در مرحله ابتدایی (خزش یا crawl)، یک بنیان اولیه با استفاده از روش‌های مبتنی بر قوانین ایجاد کنید. بر روی یکی از محصولات یا خدمات شاخص خود تمرکز کنید و به دقت ارزش آن را تعریف کنید. در این مرحله، ممکن است ارزش بر اساس یک فرمول تعیین شود که شامل عوامل کلیدی زیر است:

• درآمد فعلی (حق بیمه، درآمد حاصل از سود، درآمد تراکنش)
• هزینه‌های جاری (مانند خسارت‌ها، هزینه‌های ثابت و متغیر، ضررها و غیره)

مدت زمان این ارزیابی بسته به محصول متفاوت است و تعریف هر یک از این اجزا نیز ممکن است تغییر کند. توافق تیم‌ها درباره تعریف ارزش، برای موفقیت اجرای این مرحله ضروری است. این مرحله به شما کمک می‌کند تا با تخفیف جریان‌های نقدی آتی به ارزش حال، ارزش خالص فعلی (NPV) را تعریف کرده و از آن به عنوان سنگ بنای محاسبه CLV استفاده کنید.

تعریف ارزش را تقویت کنید

پس از ایجاد یک پایه محکم، می‌توانید تعریف ارزش را با اضافه کردن تمایز در سطح فردی برای تمام اجزای NPV تقویت کنید و همچنین اجزای اضافی را برای محاسبه CLV به کار بگیرید. CLV پتانسیل آینده را در نظر می‌گیرد، از جمله:

• نرخ ریزش مشتری
• فرصت‌های فروش اضافه
• افزایش وفاداری مشتری از طریق تبلیغات دهان به دهان، نظرات مثبت و غیره

هوش مصنوعی می‌تواند از طریق داده‌های شخصی و داده‌های جمع‌آوری شده از منابع ثالث، رویدادهای آتی مانند نرخ ریزش یا فرصت‌های فروش اضافی را پیش‌بینی کند. این اجزا نه تنها به محاسبه CLV کمک می‌کنند، بلکه به بهبود نرخ حفظ مشتری و پیشنهادات بهینه نیز منجر می‌شوند.

مجله آنلاین از دیجیتال مارکتینگ چه خبر!

به دنبال ایجاد بهترین تجربه برای مشتری باشید

این اجزا می‌توانند به طور جامع به کسب‌وکارها کمک کنند تا بهترین تجربه ممکن برای مشتری را فراهم کنند. این تجربه همان چیزی است که مشتری بیشتر به آن اهمیت می‌دهد. بینش‌های به‌دست‌آمده از CLV به شما اجازه می‌دهد تا پیشنهادات خاص و هدفمند برای مشتریان فراهم کنید و افراد ارزشمند را برای تعامل ویژه شناسایی کنید.

استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود پیش‌بینی‌ها

با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته machine learning، هوش مصنوعی می‌تواند مدل CLV شما را بر اساس داده‌های تاریخی بهبود بخشد و به کسب‌وکارها اجازه دهد تا ارزش طول عمر مشتری را پیش‌بینی کرده و احتمال تبدیل مشتریان بالقوه به خریداران را افزایش دهند. تحلیل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، پیشنهادات شخصی‌سازی شده و استراتژی‌های بازاریابی هدفمند را ارائه می‌دهند که به افزایش نرخ تبدیل و بهبود رضایت مشتری کمک می‌کند.

مثالی از CLV پیشرفته

فرض کنید یک برند بیمه‌ از CLV برای درک ارزش کنونی مشتریان و پیش‌بینی ارزش آتی آن‌ها استفاده می‌کند. این برند از طریق تحلیل داده‌ها پیش‌بینی می‌کند که مشتریان علاوه بر پنج سال اولیه، به احتمال زیاد چندین بار دیگر بیمه‌نامه خود را تمدید می‌کنند و در نتیجه ارزش طول عمر بیشتری خواهند داشت.

با استفاده از این قابلیت پیش‌بینی، برند می‌تواند استراتژی‌های حفظ مشتری خود را در مراحل مختلف چرخه حیات مشتری بهبود دهد. برای مثال، ممکن است به مشتریان پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای برای مرور بیمه‌نامه یا افزایش پوشش بیمه ارائه دهد.

نتیجه‌گیری

با اندازه‌گیری CLV، برندها می‌توانند بهتر مخاطبان خود را درک کرده، نیازهای آن‌ها را پیش‌بینی کرده و استراتژی‌های خود را برای ایجاد روابط بلندمدت تنظیم کنند. یک رویکرد مرحله‌ای به برندها کمک می‌کند تا از CLV به بهترین شکل استفاده کنند و به یک استراتژی پیشرفته دست یابند که از هوش مصنوعی و بخش‌بندی مشتریان برای ارائه تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده بهره می‌برد.

منبع: spiceworks