7 مقاييس رئيسة لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي في التسويق

يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) أكثر من مجرد تقنية تحويلية، فهو أداة لا غنى عنها للشركات التي تطمح إلى تحقيق الدقة والكفاءة وإحداث تأثير ملحوظ. لكنَّ تحديد أفضل الأساليب لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي في التسويق قد يمثل تحدياً. لا يكفي التركيز فقط على التبني الاستراتيجي للتقنية للاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي، بل يجب التعمق في تقييم نجاح أنظمته بدقة باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسة (KPIs). هذه المؤشرات أشمل وأدق من المقاييس التسويقية التقليدية، مثل معدل النقر (CTR) أو مدة تفاعل المستخدم مع الموقع الإلكتروني.

المتطلبات الأساسية لنجاح الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي

ليس الذكاء الاصطناعي حلاً سحرياً، لكنَّه يمتلك القدرة على تحقيق نتائج مذهلة إذا تم تطبيقه بطريقة صحيحة، ويجب على الشركة بناء أساس متين يضمن كفاءة الحلول الذكية لتحقيق النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي. يتطلب هذا الأمر تبنّي نهج شامل يأخذ بعين الاعتبار جوانب العمليات التنظيمية المختلفة، بما في ذلك:

• وضع استراتيجية مُحكمة تربط مبادرات الذكاء الاصطناعي بالأهداف التجارية، وتُحدد بدقة حالات الاستخدام المناسبة لتطبيق هذه التكنولوجيا.
• الاعتماد على بيانات ذات جودة عالية مع إدارة فعالة لضمان توفرها، ودقتها، ونزاهتها.
• توظيف خبراء في تقنيات الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، وتعلم الآلة، سواء من خلال تطوير الكفاءات الداخلية أو التعاون مع شركاء خارجيين.
• وضع أطر حوكمة وإرشادات أخلاقية واضحة تضمن استخدام الذكاء الاصطناعي استخداماً مسؤولاً ومُنصفاً.
• اعتماد آليات متابعة وتحسين مستمرة، بالإضافة إلى تعزيز المرونة والقدرة على التكيف مع التغيرات.
• الالتزام باستثمارات طويلة الأجل تشمل الموارد البشرية، والتقنيات، والبنية التحتية اللازمة.

ترتفع فرص نجاحك في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في عمليات التسويق والأعمال في حال توافرت لديك هذه العوامل (أو معظمها على الأقل)، وهنا يبدأ التحدي الحقيقي في تقييم أداء الذكاء الاصطناعي تقييماً عملياً. يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي في التسويق على وضع مؤشرات أداء رئيسة كمية ونوعية، ونناقش – في ما يلي – تلك المؤشرات وكيفية حسابها.

مقاييس تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي

تؤدي المقاييس دوراً حيوياً في الذكاء الاصطناعي لأنَّها تسمح لنا بتقييم فعالية النماذج والخوارزميات في مختلف المجالات، بما في ذلك التسويق والإعلانات. تقدم هذه المقاييس مؤشرات واضحة مثل الدقة، والموثوقية، ومعدل الاسترجاع، مما يمكّننا من تقييم جودة التنبؤات واكتشاف الأخطاء المحتملة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، لضمان تحقيق الأداء الأمثل.

تُعد مقاييس الأداء في مجال تعلم الآلة - مثل متوسط الخطأ التربيعي (Mean Squared Error - MSE) - أدوات هامّة لتقييم دقة التنبؤات مقارنة بالنتائج الفعلية، مما يضمن استخراج نتائج موثوقة.

أما في التسويق والإعلانات فتُسهم مقاييس مُخصصة مثل معدلات النقر (CTR)، والتحويل، والتفاعل في توفير بيانات دقيقة حول فعالية الاستراتيجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتساعد في تحليل تفاعل العملاء وتقييم جودة الحملات.

من اللافت أنَّ المصطلحات التقنية الأكثر تعقيداً، مثل متوسط الخطأ التربيعي ومتوسط وقت إصلاح الأعطال (MTTR)، تؤدي دوراً هاماً في تقييم نتائج جهودك التسويقية. تفتقر بعض الشركات للموارد أو الخبرات اللازمة لتقييم مقاييس الذكاء الاصطناعي جميعها. إلا أنَّ بناء القدرة للقيام بذلك، يُعد فرصةً ثمينةً. يمكن تحقيق ذلك من خلال توظيف خبراء مختصين أو اللجوء إلى خدمات خارجية لتحليل أداء أدوات الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه الخطوة الحصول على بيانات مفصلة، ودقيقة، وشفافة حول كيفية أداء أدوات التسويق بالذكاء الاصطناعي.

المقاييس الرئيسة لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي في التسويق

في ما يلي، 7 مقاييس رئيسة لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي في التسويق:

1. الدقة والموثوقية

تُعَد الدقة والموثوقية عاملين رئيسين في تقييم أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ إذ تقيس الدقة مدى توافق توقعات النظام مع النتائج الفعلية، بينما تُعنى الموثوقية بتقييم قدرته على تقديم توقعات صحيحة ضمن الحالات الإيجابية. هذه المقاييس هامّة لتقدير كفاءة وموثوقية خوارزميات الذكاء الاصطناعي في إنتاج معلومات دقيقة وتقديم توصيات فعالة.

تؤدي الدقة دوراً جوهرياً في التسويق، لأنها تضمن توافق توقعات الذكاء الاصطناعي مع النتائج الفعلية، مثل الخيارات التي يفضلها العملاء ومعدلات النقر. تصبح جهود التسويق مخصصة بفعالية أكبر عندما تتمكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بدقة بسلوك العملاء، مما يعزز نجاح الحملات واستجابة الجمهور.

على سبيل المثال: يمكن لمنصة إعلانات على الإنترنت مدعومة بالذكاء الاصطناعي التنبؤ باحتمال نقر المستخدمين على إعلان معيَّن. تعني الدقة العالية في هذا السياق أنَّ النظام يتنبأ بدقة بسلوك المستخدم، أي إذا ما كان سينقر على الإعلان أم لا. يمكن للمعلنين الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لاستهداف الجمهور الأكثر اهتماماً بمنتجاتهم أو خدماتهم عندما تكون التوقعات التي يقدمها متسقة مع السلوك الفعلي للمستخدم، مما يعزز كفاءة وفعالية الحملات الإعلانية.

تشكّل حملات التسويق عن طريق البريد الإلكتروني مثالاً بارزاً على استثمار الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بمعدلات فتح الرسائل ومدى تفاعل المستخدمين مع محتواها. يمكن ضمان وصول رسائل البريد الإلكتروني إلى الجمهور المستهدف في التوقيت الأمثل باستخدام نماذج التنبؤ الدقيقة، مما يعزز فرص تفاعل المتلقي ويزيد معدلات التحويل.

الموثوقية ضرورية لتحسين استراتيجيات التسويق من خلال تقليل الهدر الناجم عن استهداف جمهور غير مهتم بالخدمات. تساهم الموثوقية المرتفعة في مجال الإعلانات المخصصة في ضمان وصول الإعلانات إلى الجمهور الأنسب، مما يقلل من عرض المحتوى الدعائي على المستخدمين غير المهتمين.

وفي هذا السياق، تُعَد الموثوقية عنصراً أساسياً لمنع عرض إعلانات غير مناسبة للمستخدمين. تضمن الموثوقية العالية أنَّ المستخدم ضمن الفئة الأكثر اهتماماً بالمنتج فعلياً، مما يقلل من إزعاج الإعلانات غير ذات الصلة ويعزز تجربة المستخدم عامةً.

تعزز الموثوقية أيضاً التسويق المخصص، وذلك من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في تصنيف العملاء بدقة، وتنبُّؤ الخيارات التي تفضلها كل شريحة منهم، وإعداد إستراتيجيات تسويقية بناءً على هذه الخيارات، مما يسهم في توفير تجارب مخصصة وفريدة لكل عميل.

لكنَّ الوصول إلى توازن بين الدقة والموثوقية يمثل تحدياً كبيراً، فقد يتميز النموذج المحافظ بموثوقية عالية، وتكون دقته منخفضة، مما يؤدي إلى تفويت بعض الحالات الهامّة. يعتمد تحقيق هذا التوازن على أهداف التسويق والخسائر المترتبة على التقديرات الخاطئة. تسهم نماذج الذكاء الاصطناعي الدقيقة والموثوقة في تحسين الحملات التسويقية المخصصة، ورفع كفاءة استخدام الموارد، وتعزيز الفاعلية العامة للجهود التسويقية.

2. تفاعل العملاء

يهدف الذكاء الاصطناعي في التسويق إلى تعزيز تفاعل العملاء، وتوفر مقاييس مثل معدلات النقر، ومعدلات التحويل، ومعدلات التفاعل معلومات قيِّمة عن مدى توافق الاستراتيجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع الجمهور المستهدف. لذا، يتيح تحليل أنماط تفاعل العملاء للمسوقين فرصة تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار لتحقيق نتائج أفضل.

لنفترض أنَّ وكالة سفر على الإنترنت، تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص محتوى الموقع واقتراح باقات سفر مصممة خصيصاً. تستطيع الشركة في هذه الحالة تقييم مدى فعالية التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تحقيق الحجوزات الفعلية من خلال متابعة معدلات التحويل. تشير زيادة معدلات التحويل إلى أنَّ الذكاء الاصطناعي يؤثر بفعالية في قرارات المستخدمين، ويحفز اتخاذ الخطوات المرغوبة.

لذا، يمكن تقييم الاستراتيجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام مقاييس كمية مثل:

• معدلات النقر.
• معدلات التحويل.
• معدلات التفاعل.

تُقدّم هذه المقاييس بيانات هامّة حول تفاعل المستخدمين مع المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ومدى تأثيره في قراراتهم. تُعد معدلات التحويل تحديداً معياراً أساسياً يُظهر كفاءة الذكاء الاصطناعي في تحفيز الإجراءات المرغوبة.

يُسهم تحليل أنماط تفاعل المستخدمين مع المحتوى المُخصص في تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تعزيز تجربة المستخدم، كما تقدم استطلاعات رضا العملاء والتغذية الراجعة المباشرة معلومات نوعية تعزز بيانات التحليلات الكمية، وتساعد في تعزيز التوصيات المستقبلية.

3. فعالية التخصيص

يمثل التخصيص إحدى أبرز مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال التسويق؛ إذ يمكن تقييم فعاليته من خلال مؤشرات مثل مستوى رضا العملاء، والمدة التي يقضيها المستخدمون في الموقع، ومعدل تكرار الأعمال. يجب تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أجل تقديم محتوى يتماشى مع الخيارات المفضلة الفردية لضمان تحقيق نتائج مُرضية، وتعزيز ولاء العملاء.

تعتمد خدمات بث المحتوى مثل "نتفليكس" (Netflix) على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين. تقترح المنصة أفلاماً وبرامجاً بناءً على سجل المشاهدة والخيارات المفضلة للمستخدمين، ويمكن تقييم مستوى رضا العملاء في هذه الحالة من خلال التغذية الراجعة، والتقييمات، والاستطلاعات. عندما يُعرب المستخدمون باستمرار عن رضاهم عن المحتوى المقترح ويقدمون تقييمات إيجابية، يكون ذلك دليلاً على نجاح جهود التخصيص. كما يُمكن تحسين هذه العملية تحسيناً كبيراً من خلال إنشاء سير عمل مُنظم يعتمد على بيانات الطرف الأول لتعزيز دقة التوصيات.

يجب متابعة نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار لتحسين تفاعل العملاء، كما يجب أن تُستخدم البيانات المستخلصة من المقاييس لإجراء التعديلات اللازمة. تضمن هذه العملية التكرارية استمرار توافق الاستراتيجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع تغيُّر الخيارات التي يفضلها العملاء.

وعلى الرغم من أهمية التخصيص كعامل أساسي في تعزيز تفاعل العملاء، إلا أنَّه من الضروري الحفاظ على توازن دقيق بين:

• تقديم تجارب مخصصة.
• احترام خصوصية المستخدم وحماية بياناته.
• تجنب الإفراط في التخصيص.

لذا، يجب تصميم خوارزميات ذكاء اصطناعي تقدم محتوى مخصص دون المساس بأمان البيانات أو إزعاج المستخدمين. عندما تُلبّي أدوات الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى المعايير الثلاثة الأساسية المذكورة سابقاً—تقديم تجارب مخصصة، احترام الخصوصية، وتجنب الإفراط في التخصيص—فإنَّها تستحق أن تُعتمد كجزء أساسي من استراتيجية الشركة.

4. عائد الاستثمار (Return on Investment - ROI)

تهتم الشركات بحساب مقياس العائد على الاستثمار في الحملات التسويقية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يتطلب تقييم الأثر المالي لمبادرات الذكاء الاصطناعي دراسةً شاملةً لمؤشرات، مثل تكلفة اكتساب العميل المحتمل، وتكلفة التحويل، والعائد الإجمالي على الاستثمار في الحملة. يساعد فهم الفوائد الاقتصادية للذكاء الاصطناعي في تبرير الاستثمارات وتحسين ميزانيات التسويق.

على سبيل المثال: تستخدم وكالة تسويق رقمي الذكاء الاصطناعي في الإعلانات البرمجية من خلال تعديل مواقع الإعلانات بما يتوافق مع سلوك المستخدم وخياراته المفضلة. يُحسَب عائد الاستثمار الإجمالي للحملة من خلال طرح إجمالي تكاليف الحملة من إجمالي الإيرادات الناتجة. إذا أسفرت تحسينات الذكاء الاصطناعي عن زيادة في تفاعل المستخدمين، ومعدلات النقر، والتحويلات، فإنَّ عائد الاستثمار الإجمالي للحملة يعكس الفوائد الاقتصادية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات الإعلانات.

تُعَد نمذجة الإسناد أداةً حيويةً للوكالات لتقييم تأثير قنوات التسويق المختلفة بدقة في معدلات التحويل. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين نماذج الإسناد متعددة نقاط الاتصال (multi-touch attribution models)، مما يُمكّنك من تخصيص الميزانية للقنوات الأكثر تأثيراً وفعالية.

قد يكون من الصعب تحديد مقاييس العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في إجراءات التسويق كافةً، إلا أنَّ الوعي المتزايد يحسِّن جودة القرارات. كلما كانت مجموعة مقاييسك لتقييم العائد على الاستثمار أكثر شمولاً وتنوعاً، زادت قدرتك على تحسين الأداء العام واستثمار الموارد بكفاءة.

افترض أنَّك تدير شركة تقدم البرمجيات كخدمة (Software as a Service)، وتملك مركز دعم عملاء، وقد أدخلت مؤخراً حل ذكاء اصطناعي لتعزيز كفاءته. 

يمكن تقييم الأداء من خلال التركيز على فعالية خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تسريع عمليات تحليل وتشخيص المشكلات الفنية. يؤدي هذا إلى تسريع حل المشكلات وتقليل متوسط وقت الإصلاح، محققاً نتيجتين أساسيتين: خفض التكاليف التشغيلية وزيادة رضا العملاء.

يمكن أن يعكس ارتفاع معدل حل الاتصال الأول (first contact resolution rate - FCRR) كفاءة أدوات الذكاء الاصطناعي في مساعدة وكلاء الدعم على الوصول إلى المعلومات والحلول المناسبة خلال التفاعل الأولي مع العملاء. يزيد هذا من نسبة المشكلات التي تُحلّ في الاتصال الأول، مما يعزز الكفاءة التشغيلية ويقلل التكاليف.

5. جودة البيانات والتكامل

يعتمد الذكاء الاصطناعي اعتماداً كبيراً على البيانات؛ إذ تُعد جودة البيانات، ودقتها، واكتمالها، وتكاملها مع الأنظمة الأخرى عوامل حاسمة لتقييم الأداء العام للذكاء الاصطناعي في التسويق. يساهم نظام الذكاء الاصطناعي المدمج بفعالية في تحقيق تكامل سلس بين أدوات التسويق المختلفة، والمنصات المتعددة، ونقاط الاتصال مثل عمليات الشراء على أرض الواقع، وتفاعلات العملاء مع ممثلي المبيعات، كما تؤدي أدوات تتبع الخادم وتحليل بيانات الطرف الأول دوراً هاماً في تعزيز كفاءة النظام ودقته.

يؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في تحليل سلوك المستهلك ضمن القنوات المتعددة، بما في ذلك نقاط الاتصال الرقمية الموجودة على أرض الواقع. يساعد دمج البيانات من هذه المصادر في توفير فهم شامل للخيارات التي يفضلها العملاء، مما يمنح أنظمة الذكاء الاصطناعي القدرة على تطوير استراتيجيات تسويقية مخصصة تتلاءم مع الجمهور من خلال القنوات المختلفة.

ولضمان نجاح هذه الأدوات، ينبغي أن تركز حلول تتبع البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على حماية أمان وخصوصية بيانات العملاء. كما يجب أن تلتزم باللوائح والمعايير الصناعية لضمان بناء الثقة مع المستخدمين. تُعد القدرة على معالجة البيانات في الوقت الفعلي عنصراً أساسياً للحصول على معلومات دقيقة في التوقيت المناسب، مما يعزز فعالية القرارات الاستراتيجية. لذلك ينبغي تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعامل بكفاءة مع البيانات في بيئات التسويق المتغيرة.

6. القدرة على التكيف وقابلية التوسع

تتغير بيئات التسويق باستمرار، وتتطلب أنظمة ذكاء اصطناعي مرنة وتتكيف مع المتغيرات. تُقدَّر مرونة نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مقاييس مثل وقت الاستجابة، والقدرة على استيعاب مصادر بيانات جديدة، وقابلية توسيع بنية النظام. يُعد النظام الذي يتكيف بسرعة مع تغيرات السوق ويتوسع لتلبية الطلبات المتزايدة أصلاً لا غنى عنه في نجاح استراتيجيات التسويق.

يجب حساب المقاييس التالية عند تقييم قابلية أنظمة الذكاء الاصطناعي للتكيف والتوسع:

1.6. وقت الاستجابة

يقيس الوقت الذي يستغرقه نظام الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات واستخلاص النتائج، مما يجعل الاستجابة السريعة عنصراً ضرورياً لاتخاذ قرارات فعالة وعاجلة، وتعزيز القدرة التنافسية في بيئات التسويق المتغيرة.

2.6. قابلية التكيف مع مصادر البيانات الجديدة

يُقيّم قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على دمج البيانات واستخدامها من قنوات متنوعة ومتطورة باستمرار، مما يضمن الحفاظ على كفاءة النظام عند ظهور مصادر بيانات جديدة، ويُسهم في توفير فهم شامل لسلوك العملاء.

3.6. قابلية توسيع بنية الذكاء الاصطناعي

يُظهر قدرة النظام على استيعاب الأحمال والطلبات المتزايدة مع توسع الأعمال، مما يُحافظ على كفاءة الأداء ويمنع أي تدهور خلال فترات الذروة.

4.6. المرونة في تصميم الخوارزميات

يقيِّم هذا المقياس سهولة تعديل خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات الأعمال المتغيرة أو الاستجابة لمصادر بيانات جديدة. تتيح هذه المرونة لنظام الذكاء الاصطناعي التطور باستمرار لضمان توافقه مع استراتيجيات وأهداف التسويق المتغيرة.

5.6. البنية التحتية المستندة إلى السحابة

تركز على الاستفادة من خدمات السحابة في استضافة وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتوزيع الموارد وفقاً للطلب. توفر هذه الميزة قابلية التوسع التي تمكّن الشركات من التحكم بكمية الموارد بحسب الأحمال ومتطلبات الأعمال.

6.6. معالجة البيانات في الوقت الفعلي

تُقيّم قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات في الوقت الفعلي وإنتاج معلومة دقيقة في التوقيت المناسب. تُعد هذه القدرة أساسية للتكيف السريع مع التغيرات واتخاذ قرارات مستندة إلى أحدث المعلومات المتاحة، مما يعزز الفعالية في البيئات التسويقية المتغيرة.

7.6. التكيف مع تغيرات السوق

يقيِّم قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على تعديل الاستراتيجيات وفقاً للتغيرات في اتجاهات السوق وسلوك المستهلكين، وهو يضمن توافق إجراءات العمل مع ظروف السوق المتغيرة.

8.6. عدد المستخدمين المتزامنين

يشير إلى الحد الأقصى لعدد المستخدمين أو العمليات التي يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التعامل معها في الوقت نفسه، مما يعكس قدرة النظام على إدارة تفاعلات المستخدمين ومعالجة البيانات بكفاءة في فترات الذروة.

9.6. أوقات التوقف وأوقات العمل

يحسب المقياس أوقات عمل النظام، وأوقات توقفه وخروجه عن الخدمة، ويجب تقليل فترات التوقف للحفاظ على سير العمل، وتحسين استجابة النظام.

10.6. القدرة على التكيف مع تغييرات الخوارزميات

يقيِّم سهولة تحديث الخوارزميات، أو استبدالها بهدف استخدام منهجيات جديدة أو إجراء تحسينات معيَّنة، مما يسمح للنظام بالتطور باستمرار ومواكبة التغيرات التكنولوجية ومتطلبات الأعمال.

قد تبدو هذه المجموعة من المقاييس معقدة ومربكة، لكن من الهامّ أن يكون خبير البيانات متمرساً وقادراً على تحليلها جميعاً. تُسهم هذه المقاييس في تقديم معلومات قيّمة عن مدى قدرة أنظمة وأدوات تسويق الذكاء الاصطناعي على التكيف مع التغيرات والتوسع لتلبية الطلبات المتزايدة، كما تساعد في فهم وتقييم جودة برامج الذكاء الاصطناعي. يُعد ذلك ضرورياً للحفاظ على الكفاءة والفعالية المستدامة، وخاصةً في بيئات التسويق الديناميكية التي تشهد تغييرات مستمرة.

7. تغذية العملاء الراجعة وتحليل المشاعر

تُقدّم التغذية الراجعة المباشرة من العملاء معلومات هامّة حول مدى فعالية استراتيجيات التسويق المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يُمكن أن يُساعد تطبيق تحليل المشاعر في تقييم مراجعات العملاء وتغذيتهم الراجعة على وسائل التواصل الاجتماعي، مما يتيح تقييم مستوى رضاهم تقييماً شاملاً، وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

يجدر النظر في مجموعة متكاملة من المقاييس النوعية والكمية لتقييم نجاح الذكاء الاصطناعي من منظور رضا العملاء. بالعودة إلى مثال شركة تقديم البرمجيات كخدمة مع مركز دعم عملاء مزدحم، يجب توسيع المقاييس الكمية لتشمل النجوم أو التقييمات التي يمنحها العملاء، إلى جانب المؤشرات الأساسية مثل معدل حل المشكلات من أول اتصال ومتوسط وقت الاستجابة. تُساهم هذه المقاييس في تحسين عملية تقييم العائد على الاستثمار تحسيناً شاملاً.

تُمثل تقييمات النجوم انعكاساً للتجربة الكاملة التي يمر بها العميل مع نظام الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يُبرز تأثير هذه التجربة في رضا المستخدم وولائه. يعزز إدراج تقييمات النجوم كجزء من المقاييس المستخدمة العائد على الاستثمار من خلال تحليل تصوُّر العملاء وتقييم مستوى رضاهم العام عن خدمات الدعم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بعمق أكبر.

ينبغي التركيز على تحليل دقيق لما يعبّر عنه العملاء في مراجعاتهم عند تقييم جودة أداء الذكاء الاصطناعي. تُساعد الحلول الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على ربط التقييمات (مثل النجوم التي يمنحها العميل لكل مراجعة) بمحتوى المراجعات الفعلي، مما يوفر رؤى دقيقة تساعد في تحسين الاستراتيجيات وتطوير الأداء.

قد تعكس مراجعة تحمل تقييماً بـ 4 نجوم شعوراً سلبياً تجاه المنتج أو الخدمة، رغم أنَّها تبدو إيجابية من الخارج. يمكن لنظام ذكاء اصطناعي فعّال تحديد مثل هذه الحالات التي تخفي وراءها مشاعر عدم الرضا، مما يتيح لك معالجة المخاوف معالجةً استباقيةً واتخاذ خطوات عملية لتحسين رضا العملاء. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي من خلال:

• الكشف عن المراجعات ذات الـ 4 نجوم التي قد تُظهر مشكلات مخفية تؤثر سلباً في تجربتك مع العملاء.
• تقديم توصيات عملية واستراتيجيات فعالة للتعامل مع هذه الحالات وتحسين تجربة العملاء.

في الختام

يُعد تقييم أداء الذكاء الاصطناعي خطوة أساسية للحفاظ على التفوق أمام المنافسين وتقديم تجارب عملاء مميزة. يمكن للمسوقين تحديد الدور الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي في دعم نجاحهم من خلال التركيز على عوامل مثل الدقة، وتفاعل العملاء، وفاعلية التخصيص، والعائد على الاستثمار، وجودة البيانات، والقدرة على التكيف، وملاحظات العملاء، وتعزز المراقبة المستمرة وتحسين استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بناءً على هذه المقاييس من خلال الاستفادة الكاملة من قوة الذكاء الاصطناعي، مما يُحقق تأثيراً إيجابياً ملموساً في جهود التسويق.