الشرائح التنبؤية

تجمع الشرائح التقليدية العملاء حسب العمر أو الجنس أو الموقع. أما الشرائح التنبؤية فتجمعهم حسب سلوكهم المستقبلي المحتمل.

ينتقل السؤال من «من يكون هذا العميل؟» إلى «ماذا سيفعل هذا العميل بعد ذلك؟». ويجعل هذا التوجه الاستشرافي الشرائح التنبؤية أكثر قابلية للتنفيذ بكثير في مجال التسويق.

يرتّب تسجيل RFM العملاء على ثلاثة محاور: حداثة آخر عملية شراء، وتكرار عمليات الشراء، والقيمة النقدية.

عادةً ما تُمنح كل قيمة على كل محور درجة من 1 إلى 5 حسب الخُمس، ما ينتج رمزًا مثل R5 F5 M5 لأفضل عملائك. ويُعد RFM الأساس الكلاسيكي القابل للتفسير لتجزئة العملاء سلوكيًا.

تصبح رموز RFM الخام مفيدة عند ربطها بشرائح مسماة توحي بإجراء معين.

يشتري العملاء المميزون كثيرًا وفي الآونة الأخيرة. أما العملاء المعرّضون للخطر فقد كانوا يشترون بكثرة، لكنهم انقطعوا عن التفاعل. واشترى العملاء الجدد مؤخرًا، ولكن مرة واحدة فقط. ويشير كل اسم إلى حملة مختلفة.

بعد التنبؤ بالقيمة الدائمة لكل عميل، يمكن تقسيم العملاء إلى مستويات قيمة مثل البلاتيني والذهبي والفضي والبرونزي.

يوجّه ذلك ميزانية الاحتفاظ إلى المواضع التي تحقق أفضل عائد. فكثيرًا ما يحقق أعلى 20% من العملاء معظم الأرباح، ولذلك تُعد حمايتهم أولوية.

يُسند نموذج التسرّب إلى كل عميل نشط احتمال مغادرته في الفترة التالية. ويؤدي الجمع بين مخاطر التسرّب والقيمة المتوقعة إلى إنشاء مخطط قوي من أربع خانات 2x2.

العملاء ذوو القيمة العالية والمخاطر العالية هم أهداف الإنقاذ العاجلة. أما العملاء منخفضو القيمة وذوو المخاطر العالية فقد لا يستحقون إنفاق ميزانية الاحتفاظ عليهم أصلًا.

تتنبأ نماذج الميل باحتمال اتخاذ إجراء مستقبلي محدد، مثل الشراء التالي أو قبول الترقية أو الشراء المتقاطع من فئة أخرى.

يؤدي استهداف العملاء الذين يتجاوز ميلهم حدًا معينًا فقط إلى رفع كفاءة الحملة، لأنك تتوقف عن الإنفاق على أشخاص يُرجح ألا يتحولوا إلى عملاء بغض النظر عن العرض.

تجمع الأساليب غير الخاضعة للإشراف، مثل k-means، العملاء حسب مدى تشابههم عبر العديد من الخصائص في آن واحد، فتُظهر شرائح لم تحددها مسبقًا.

قد تكشف المجموعات عن فئة من «الباحثين عن صفقات عطلة نهاية الأسبوع» أو «المتبنين الأوائل للمنتجات المتميزة». والمقابل هو قابلية التفسير، إذ يجب توصيف المجموعات وتسميتها قبل استخدامها لاتخاذ إجراء.

تتجاوز الخصائص التنبؤية الجيدة سجل الشراء، إذ تشمل التفاعل مع البريد الإلكتروني، وتذاكر الدعم، وتكرار جلسات التطبيق، والفترة بين الطلبات، وكلها مؤشرات على السلوك المستقبلي.

تُعد زيادة الفجوة بين توقيت الشراء المتوقع والفعلي من أقوى الإنذارات المبكرة للتسرّب، وغالبًا ما تظهر قبل انقطاع العميل رسميًا بأسابيع.

ينتقل العملاء باستمرار بين الشرائح. فالعميل المميز الذي يتوقف عن الشراء يصبح معرّضًا للخطر، والعميل الجديد يمكن أن ينتقل إلى المستوى الذهبي.

يجب إعادة احتساب الشرائح التنبؤية بانتظام، وغالبًا يوميًا أو أسبوعيًا. فالشرائح التي تُجمّد عند التسجيل تفقد صلاحيتها سريعًا وتؤدي إلى إرسال رسائل غير ملائمة.

لا تكون الشريحة مفيدة إلا إذا كان سلوكها مختلفًا عن سلوك بقية العملاء. تحقق من أن العملاء المتوقع أن تكون قيمتهم الدائمة مرتفعة يحققون فعلًا إيرادات أكبر بمرور الوقت.

تؤكد مخططات الرفع ومجموعات الحجز مدى قدرة النموذج على فصل العملاء بصورة ذات معنى، بدلًا من إعادة توزيع المتوسط فقط. وتهدر الشرائح التي لا تفصل العملاء جيدًا جهود الاستهداف.

ينبغي ربط كل شريحة تنبؤية باستجابة تسويقية واضحة: مسار لإعادة استقطاب العملاء المعرّضين للخطر، وبرنامج لكبار العملاء البلاتينيين، وسلسلة لتهيئة العملاء الجدد.

من دون هذا الربط، لا تكون التجزئة سوى تحليل. ويحوّل الدرس التالي هذه التنبؤات إلى حملات وقرارات ميزانية ملموسة.

حدّد الشريحة التي تتطلب الإجراء الأكثر إلحاحًا.

تجمع الشرائح التنبؤية العملاء حسب السلوك المستقبلي باستخدام RFM، ومستويات القيمة الدائمة المتوقعة، ومخاطر التسرّب، ودرجات الميل، والتجميع.

تحافظ الخصائص القوية وإعادة الاحتساب المتكررة على دقتها، ويؤكد التحقق وجود رفع فعلي، كما يجب ربط كل شريحة بإجراء. سنبدأ في الدرس التالي باتخاذ إجراءات استنادًا إلى هذه التنبؤات.