7 أخطاء عليك تجنبها أثناء تحليل بيانات عملائك
تُعد عملية تحليل بيانات عملائك مثل القطع في أحجية كبيرة، فكل قطعة تحمل معلومةً بسيطةً وقد تبدو غير مُجديةٍ لوحدها، لكن عند جمع هذه القطع وتحليل العلاقات فيما بينها تكتمل الصورة كاملةً. ببساطة إنها بمثابة دليل إرشادي لفهم سلوك العملاء واتخاذ قرارات أفضل لخدمتهم وإرضائهم بناءً على ذلك.
لكن ماذا لو كان تحليل هذه البيانات خاطئًا؟ مما لا شك فيه أنه سيؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة ومضيعة للموارد.
سنستعرض في هذا المقال 7 أخطاء يجب تجنبها عند تحليل بيانات العملاء. فإذا كنت ترغب في تحسين قدرتك على اتخاذ القرارات السليمة المبنية على فهم دقيق لعملائك. فلا تفوّت قراءة هذا المقال.
أهمية تحليل بيانات عملائك
على مدار السنوات الأخيرة شهد العالم تزايداً كبيرًا في حجم وتنوع البيانات المتاحة، مما أدى إلى تصاعد أهمية تحليل البيانات وتطبيقاته في مختلف المجالات. فما هي أهمية تحليل البيانات؟
- اكتساب رؤية أعمق للعملاء
إن عدم الفهم الصحيح للعملاء يعني عدم القدرة على تلبية احتياجاتهم، وبالتالي فإن الشركة تضع نفسها أمام خطورة خسارة قاعدة من العملاء لصالح منافس آخر، لهذا الغرض فإن تحليل البيانات يتيح للشركات تسليط الضوء حول تفضيلات واحتياجات وكذلك سلوك التصفح والشراء لعملائها.
أيضًا يتيح لها تخصيص المنتجات أو الخدمات لتلبية هذه الاحتياجات، كلما كانت معرفة المؤسسة بعملائها وما يريدون أعمق، زادت قدرتها على زيادة ولائهم ورضاهم وبالتالي زيادة المبيعات.
- إنشاء استراتيجيات وحملات تسويقية مستهدفة
باستغلال البيانات تتمكن الشركات من إنشاء وتوجيه حملات تسويقية مستهدفة لضمان وصول العروض إلى الجماهير المناسبة، ذلك انطلاقًا من تحليل اتجاهات العملاء ومراقبة التسوق عبر الإنترنت وتقييم بيانات المعاملات بنقاط البيع،
يتيح ذلك للمسوقين إنشاء إعلانات مخصصة للوصول إلى شرائح مستهدفة وزيادة فعالية الحملات التسويقية، مما ينعكس في النهاية على تلبية التوقعات وتجاوزها وتعزيز الولاء للعلامة التجارية.
- تحسين الكفاءة وتقليل المخاطر
تبرز أهمية تحليل البيانات أيضًا في القدرة على استخدام الأفكار لزيادة الكفاءة التشغيلية، كيف ذلك؟ من خلال جمع كميات كبيرة من بيانات العملاء والملاحظات، وبذلك يمكن للشركات الخروج بأفكار مبتكرة لتحسين منتجاتها وخدماتها.
كما يمكن للشركات استخدام الأفكار التي نتجت من تحليل البيانات لتحديد العمليات التي تؤدي إلى أفضل النتائج بشكل سريع وأي المجالات تعاني من ضعف الأداء. سيؤدي هذا بالنهاية إلى تغيير الاستراتيجيات وفقًا لذلك وتوقع المشكلات وإدارة المخاطر وإجراء التحسينات بشكل استباقي.
- فرص لابتكار منتجات وخدمات جديدة
يتيح تحليل البيانات للشركات فهم جمهورها المستهدف وتوقع وتحديد ثغرات المنتجات أو الخدمات، ثم تطوير عروض جديدة لتلبية هذه الاحتياجات. علاوة على ذلك يسمح تحليل البيانات للشركات بتحديث منتجاتها أو خدماتها الحالية لتعكس متطلبات المستهلكين المتغيرة، وتحسين خدمات العملاء.
7 أخطاء عليك تجنبها أثناء تحليل بيانات عملائك
من الأمور الحاسمة في عالم التحليل البياني هو القدرة على تجنب الأخطاء الشائعة التي قد تؤثر سلباً على دقة وفاعلية التحليل. يعتمد نجاح أي استراتيجية تحليل بيانات عملاء على الدقة والاتساق في العملية.
في الفقرات التالية سنسلط الضوء على سبعة أخطاء شائعة يجب تجنبها عند تحليل بيانات العملاء.
1. استخدام بيانات قليلة الجودة
إن استخدام بيانات قليلة الجودة يؤدي إلى مجموعة من التأثيرات السلبية من ضمنها:
- تحليل بيانات عملائك غير الدقيقة
تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى سوء التفسير وبالتالي اتخاذ قرارات سيئة، مما يؤدي إلى استراتيجيات وإجراءات دون المستوى المطلوب.
- تفويت الفرص
قد تعيق البيانات منخفضة الجودة تحديد العملاء المحتملين القيّمين واتجاهات السوق ورؤى العملاء، مما يحد في النهاية من نمو الأعمال.
- الإضرار بسمعة الشركة
قد يؤثر استخدام بيانات عديمة الجودة سلبًا على صورة العلامة التجارية، مما يؤدي إلى انعدام الثقة بين العملاء والشركاء.
- هدر الأموال وخسائر مالية
يتطلب تصحيح الأخطاء وحل مشكلات البيانات قليلة الجودة نفقات إضافية. خصوصاً عند إطلاق حملات إعلانية تسويقية لجمهور خاطئ. مما قد يؤثر سلبًا على الأرباح. فضلًا عن ذلك فإنه وبسبب البيانات قليلة الجودة تعاني الشركات ماليًا حيث تفقد ما متوسطه تقريبًا 15 مليون دولار سنويًا بسبب انعدام الكفاءة وتفويت الفرص.
- عدم رضا العملاء
يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة وذات الجودة المنخفضة إلى تفاعلات غير مرضية مع العملاء، مما يضر بالولاء والاحتفاظ بهم.
2. عدم تحديد الأهداف بوضوح وتحليل بيانات غير ضرورية
يُعدّ التحديد الواضح للأهداف والتحليل العميق للبيانات الضرورية من المكونات الأساسية لعملية تحليل بيانات العملاء، والفشل في أحد هذين الجانبين قد يؤثر سلبًا على فعالية تحليلات العملاء، و النتيجة ماذا؟ اتخاذ قرارات دون المستوى الأمثل.
عندما لا تُحدد الأهداف بشكل واضح، فإن الفريق المكلف بتحليل البيانات قد يقضي وقتًا طويلاً في تحليل بيانات غير ذات صلة وغير ضرورية، وهذا يؤدي إلى إهدار الوقت والموارد.
من جهة أخرى ومن من دون أهداف واضحة، يصبح من الصعب الوصول إلى نتائج دقيقة وذات قيمة من عملية تحليل البيانات، فالبيانات غير ذات صلة قد تؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة واتخاذ قرارات مضللة.
فضلاً عن ذلك فإن تحليل بيانات غير ضرورية يؤدي إلى الحصول على نتائج قد لا تكون ذات فائدة كبيرة لاتخاذ القرارات الصحيحة المتعلقة بالعملاء والمنتجات والخدمات؛ لذلك من المهم جدًا تحديد الأهداف قبل البدء في تحليل بيانات العملاء، والتركيز فقط على البيانات ذات الصلة لتحقيق تلك الأهداف بكفاءة.
3. تجاهل وجود تحيز في البيانات
يشير تحيز البيانات إلى الأخطاء أو عدم الدقة المنهجية في مجموعة البيانات، مما قد يؤدي إلى تنبؤات غير صحيحة أو غير عادلة عند استخدامها في التحليل أو اتخاذ القرارات. يمكن أن يؤثر وجود التحيز في البيانات بشكل كبير على عملية تحليل بيانات العملاء بعدة طرق على رأسها الفهم غير الدقيق أو غير الكامل للعملاء والأسواق أو العمليات التجارية، وبالتالي يؤدي إلى حملات تسويقية غير فعالة واستهداف سيء للعملاء وتضييع الفرص التجارية.
من جهة أخرى إذا اكتُشف وجود تحيز في البيانات، فقد يضر ذلك بسمعة الشركة. ويؤدي إلى تصور سلبي من الجمهور. وحتى يؤدي أيضاً إلى اتخاذ إجراءات قانونية وفرض غرامات مالية وعقوبات ضد الشركة.
لتخفيف تأثير تحيز البيانات على تحليل بيانات العملاء، يجب على الشركات العمل بنشاط على تقليل التحيز في كل خطوة من خطوات عملية البيانات، ويشمل ذلك التقييم المستمر والوعي بالتحيز، واستخدام مصادر متعددة للبيانات للتحقق من النتائج وصحتها وتعزيز العدالة والشفافية في عملية تحليل البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، فإن تحديد وتجنب أنواع التحيز الشائعة في البيانات مثل: تحيز العينة، وتحيز التأكيد، وتحيز المراقب، وتحيز القياس، وتحيز الإبلاغ أمر ضروري للحفاظ على سلامة وموثوقية التحليلات وعمليات اتخاذ القرارات.
4. عدم فهم سياق البيانات
يشير سياق البيانات إلى المعلومات والظروف المحيطة بمجموعة البيانات والتي تؤثر عليها وتساعد على فهم معناها وأهميتها بشكل أفضل. شاملةً بذلك عدة عناصر مثل: مصدر البيانات، والغرض منها، وطريقة جمعها ومدتها، ومعلومات حول المشاركين أو الكيانات في البيانات. فكيف يؤثر عدم فهم سياق البيانات؟
عدم فهم سياق البيانات سيؤدي حتمًا إلى استنتاجات خاطئة حول سلوك العملاء واحتياجاتهم، على سبيل المثال: قد يشير ارتفاع معدل الشراء إلى أن العملاء راضون عن المنتج أو الخدمة، بينما قد يكون السبب الفعلي هو حملة تسويقية مؤقتة.
كما قد تؤدي البيانات المجمعة دون مراعاة السياق إلى نتائج مضللة. على سبيل المثال: قد يُظهر متوسط عمر العملاء أنه 35 عامًا، بينما قد يكون هناك في الواقع مجموعتان رئيسيتان من العملاء؛ مجموعة من الشباب في العشرينيات من العمر ومجموعة أخرى من كبار السن في الخمسينيات من العمر، وذلك يؤدي إلى استنتاجات وتوصيات عمل غير صحيحة.
علاوة على ذلك فإن عدم فهم سياق البيانات يقود إلى اتخاذ قرارات غير فعالة حول استراتيجية التسويق أو تطوير المنتجات أو خدمة العملاء، على سبيل المثال: قد تستثمر الشركة في حملة تسويقية تستهدف فئة عمرية خاطئة أو تطلق منتجًا لا يلبي احتياجات العملاء.
دون أن ننسى أن تحليل البيانات دون سياق واضح يستغرق وقتًا أطول بكثير من تحليل البيانات ذات سياق مفهوم. ونتيجة ذلك هي إهدار الموارد على تحليلات لا قيمة لها؛ لذلك من الضروري جمع أكبر قدر ممكن من المعلومات حول مصادر البيانات والعوامل المحيطة بها لفهم الصورة الكاملة والسياق الصحيح.
5. حجم عينة صغير
من ضمن الأخطاء الشائعة أثناء عملية تحليل بيانات العملاء هو أخذ عينة صغيرة من البيانات، فبشكل أو بآخر لن تكون هذه العينة الصغيرة ذات أهمية كبيرة، وذلك يؤدي إلى عدم دقة النتائج. فعند أخذ عينة صغيرة قد لا تمثل بشكل جيد ُمجمل البيانات، في هذه الحالة ستكون النتائج غير دقيقة ولا تعكس الواقع.
ومن الأخطاء الشائعة أيضًاى عدم القدرة على تعميم النتائج، فحتى لو كانت النتائج دقيقة مع العينة الصغيرة، فإنه من الصعب تعميمها على كامل مجموعة البيانات الكبيرة، تحتاج أن يكون حجم العينة كافيًا ليسمح بتعميم النتائج.
وأخيراً صعوبة اكتشاف الأنماط والاتجاهات، يعني أن عينة بيانات صغيرة. قد لا تفي بالغرض وتمكّن من اكتشاف معظم الأنماط والاتجاهات الموجودة في مجموعة البيانات الأصلية الكبيرة.
فمثلاً إذا أُخِذت عينة من 10 عملاء فقط. فلن تتمكن الشركة من ملاحظة الفروقات بين الفئات العمرية وأنماط الشراء لديهم بشكل واضح؛ لذلك تحتاج إلى حجم عينة كافٍ، مثل 200 أو 500 أو 1000 عميل، حتى تتمكن من رؤية وتحديد هذه الأنماط والاتجاهات الموجودة في البيانات بشكل أفضل.
لذلك، من المهم اختيار حجم عينة مناسب وكافٍ بحيث يكون ممثلاً بشكل جيد لكامل مجموعة البيانات الأصلية. بشكل عام كلما زاد حجم العينة زادت دقة النتائج وقابليتها للتعميم.
6. تجاهل موضوع خصوصية البيانات
تعد خصوصية البيانات أمر في غاية الأهمية خاصة في عصرنا الحالي وأي انتهاك أو تجاهل لموضوع الخصوصية ستكون عواقبه وخيمة على الشركة، بما في ذلك التعرض للعقوبات القانونية والإضرار بسمعة الشركة وكذلك التعرض لخسائر المالية، فعند جمع بيانات العملاء لا بد وأن تلتزم الشركة بمعالجة البيانات بشكل أخلاقي ومسؤول.
كما أن عدم إبلاغ العملاء بجمع بياناتهم أو إساءة استخدامها لا يعرض العملاء للخطر فحسب، بل يؤثر أيضًا على سمعة المؤسسة ومكانتها القانونية، فقد أظهرت الدراسات أن تجاهل خصوصية البيانات قد يعرّض الشركة لخسارة قاعدة عملائها حيث أن نسبة كبيرة من العملاء على استعداد للتخلي عن علامة تجارية إذا استُخدمت بياناتهم دون موافقتهم؛ لذلك، من الضروري للشركات أن تتواصل بوضوح، وتحصل على موافقة صريحة، وتحمي بيانات عملائها لتجنب هذه الآثار السلبية المحتملة.
7. عدم استمرارية تحليل بيانات عملائك والاقتصار على التحليل لمرة واحدة فقط
يمكن أن يؤثر تحليل بيانات العملاء عند نقطة زمنية واحدة سلبًا على دقة التنبؤات باحتمالية مغادرة العملاء وبالتالي على القدرة على منع حدوث ذلك. إذ أن التنبؤ بترك العملاء يعتمد بشكل كبير على دراسة أنماط سلوكهم واتجاهاتهم مع الوقت. ما يتيح للشركة توقع مغادرتهم مبكرًا ومحاولة بقائهم.
لكن عند الاقتصار على نقطة زمنية واحدة، قد تفوت الشركة معلومات حاسمة عن سلوكيات سابقة للعملاء أدت للموقف الحالي. وهذا من شأنه أن يعطي استنتاجات خاطئة وتنبؤات ضعيفة لخطر ترك العملاء. فتحليل بيانات العملاء في لحظة معينة فقط (مثلاً بيانات شهر واحد) لن يعطي صورة كاملة ودقيقة عن سلوك العملاء؛ لأن سلوك العملاء وتفضيلاتهم تتغير مع مرور الوقت.
على سبيل المثال: عميل كان راضياً في السابق، لكن بدأ يشتكي مؤخراً. إذا حُلّلت بيانات هذا العميل لشهر واحد فقط، لن يُلاحظ هذا التغيير في سلوكه ولن تتمكن الشركة من معرفة لماذا أصبح غير راضٍ.
بالإضافة إلى ذلك، فبدون البيانات التاريخية لسلوك العملاء، قد تفوت الشركات اكتشاف اتجاهات وأسباب تؤدي لترك العملاء ما يعيق قدرتها على الاحتفاظ بهم. ولهذا تبقى الحاجة لتحليلات شاملة تشمل فترات مختلفة وتجمع البيانات الكمية والنوعية للتنبؤ الدقيق بتسرب العملاء ووضع استراتيجيات فعالة للاحتفاظ بهم.
كيف تساعدك لوسيديا على تجنب هذه الأخطاء السبعة؟
يتطلب تحليل بيانات العملاء بفعالية تجنب العديد من الأخطاء الشائعة، ولوسيديا أهم وأبرز أداة تساعدك في ذلك من خلال:
- التأكد من جمع بيانات كافية ودقيقة كَوْن لوسيديا توفر أدوات مثل: لوسيديا الاستبيانات ولوسيديا الاستماع الاجتماعي… لجمع بيانات ذات جودة عالية من العملاء.
- تجنب التحيز في البيانات من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها لوسيديا لتحديد التحيزات وتصحيحها في مجموعات البيانات.
- تحلل لوسيديا البيانات ضمن سياق صناعة وسوق العميل، مما يؤدي إلى رؤى أكثر دقة وفهم سياق البيانات.
- توفر لوسيديا تقارير مفصلة تبين الارتباطات والاتجاهات في البيانات، مما يقلل من احتمال الوصول إلى استنتاجات خاطئة.
تجنب الوقوع في مثل هذه الأخطاء الآن واحصل على رؤى صحيحة مع لوسيديا!
الخاتمة
في نهاية المطاف، يجب أن ندرك أن تحليل بيانات العملاء ليس مجرد عملية تقنية. بل هي عملية استراتيجية تتطلب فهمًا عميقًا للعمل والسوق. تستلزم تجنب الوقوع في الأخطاء المذكورة في المقال وغيرها من الأخطاء.
عندما تتجنب الشركة الوقوع في مثل هذه الأخطاء. يمكنها تحقيق تحليلات أكثر دقة وفعالية. وبالتالي استخلاص رؤى أعمق تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية لتحسين تجربة العملاء وزيادة رضاهم وولائهم للعلامة التجارية.
تابعنا على وسائل التواصل الإجتماعي
