قاعدة 70:20:10 للتخصيص الرشيق

وبالنظر إلى التحولات الأكثر نجاحا في مجال الذكاء الاصطناعي في العقد الماضي، فقد لاحظنا وجود خيط مشترك: ما نسميه قاعدة 70/20/10. سبعون بالمائة من الجهد يشمل الأشخاص: العمليات، وطرق العمل، والحوافز، وأهداف الأداء. عشرين بالمائة يستلزم الحصول على البيانات بشكل صحيح. أما العشرة بالمائة المتبقية فتتعلق بالأساس التكنولوجي. تأتي هذه النتيجة التجريبية من مراجعة مستوى الموارد التي قمنا نحن وعملاؤنا بنشرها عبر مئات التحولات الرقمية. وفي الواقع، ينطبق هذا بنفس القدر على التحولات الرقمية مخصصة للتخصيص. لا يعني هذا التوزيع أن البيانات والتكنولوجيا أمر سهل، ولكنه يؤكد مقدار الوقت والموارد التي تتطلبها إدارة التغيير اللازمة للتخصيص. هذه القطعة البالغة 70 بالمائة هي محور هذه القطعة الفكرية.

ومع ذلك، فإن العديد من المنظمات تتعامل مع هذه الصيغة بشكل عكسي: فهي ترى أن التحول، بما في ذلك التخصيص، هو قضية تكنولوجية في المقام الأول. أو أنهم يفهمون الآثار المترتبة على الأشخاص والعمليات ولكنهم يجدونها صعبة للغاية بحيث لا يمكن معالجتها. ومع ذلك فقد رأينا مرارا وتكرارا كيف يؤدي هذا النهج إلى تعثر العديد من التحولات. لماذا؟

هذه المقالة جزء من النشرة الإخبارية لموقع Branding Technique Insider. يمكنك الاشتراك هنا لإرسال أفكار مثل هذه إلى بريدك الوارد.

الافتقار إلى طرق رشيقة للعمل عبر الفرق الوظيفية. بالرغم من أصبحت رشيقة شعار الشركة، من خلال خبرتنا، هناك عدد قليل جدًا من الشركات الكبرى التي تقوم بذلك بشكل جيد، خاصة خارج فرق تكنولوجيا المعلومات لديها. وبدون الأدوات والأساليب المناسبة لتسهيل التجريب والتعلم السريع، ينتهي الأمر بالشركات إلى منح العملاء تجارب غير متسقة وثابتة عبر القنوات. يعد تطبيق الأساليب الرشيقة أكبر تغيير ضروري للتخصيص الناجح، والأصعب من حيث تنفيذه بشكل صحيح. وبالتالي فإن العديد من الشركات تخجل من اتخاذ هذه الخطوة الرئيسية أولاً.

العمليات البطيئة وغير القابلة للتطوير. عندما لا يتم تنسيق العمليات بشكل وثيق عبر الصوامع، يتضمن التعاون بين الفرق فترات زمنية طويلة وعشرات من عمليات التسليم. غالبًا ما تتراوح أوقات دورة الحملات المخصصة ما بين ستة إلى اثني عشر أسبوعًا، ويتباطأ التعلم. يمكن للفرق الذكية تقليل عدد عمليات التسليم وأتمتة الأجزاء الرئيسية من العمل لتقليل وقت الدورة إلى ثلاثة أيام أو أقل.

عدم وجود القياس الآلي والتحليلات المدمجة. في العديد من المؤسسات، لا يتم قياس تأثير التخصيص بشكل متسق، ويتأخر القياس. عندما يستغرق تحليل أداء حملة البريد الإلكتروني من أسبوعين إلى أربعة أسابيع، قد ينتهي الأمر بعملائك المستهدفين بتلقي نفس البريد الإلكتروني الذي اختبرته للتو، لأنه لم تتح لك الفرصة لدمج النتائج. وينطبق الشيء نفسه على القسائم الشهرية المرسلة إلى العملاء الحساسين للسعر؛ إن إرسال كوبونات شهر يوليو دون معرفة مستوى أداء شهر مايو يمكن أن يكون له تأثير كبير على الإيرادات. علاوة على ذلك، لا يمكن لصانعي القرار الذين هم في أمس الحاجة إليها الوصول إلى البيانات، كما أن موارد التحليلات محدودة – مما يعني تأخيرًا أطول في استخلاص الرؤى.

حل قاعدة 70/20/10 لدى أحد متاجر التجزئة الكبرى

إذًا ما الذي يمكن للشركات فعله للتغلب على هذه التحديات وتحقيق التوازن 70/20/10؟ اتبع أحد العملاء، وهو أحد متاجر التجزئة العالمية الكبرى، نهجًا تدريجيًا، بدءًا بالجزء “70” من الصيغة.

أولاً، قامت الشركة بتجربة طرق جديدة للعمل.

بدأت الشركة بإنشاء مختبر التخصيص. هذا هو نهج لتسريع التخصيص، حيث يقوم فريق مرن ومتعدد الوظائف (“pod”) بإعادة هندسة العمليات الأساسية المتعلقة بالتخصيص من أجل السرعة وقابلية التوسع واختبار قيمة حالات الاستخدام سريعة الربح من خلال جعل مجموعة من العملاء (مجموعة تحكم) غير متصلة بالإنترنت. في البداية، قام الفريق بتجربة ثلاث حالات استخدام مستهدفة عبر قناتين. بالنسبة لكل حالة استخدام، تم تكليف الفريق بالعمل على تحقيق هدف محدد وقابل للقياس لمدة ستة أشهر، مثل اختبار وتوسيع نطاق توصيات المنتجات المخصصة على موقع الويب أو تصميم عروض مخصصة جديدة ومتعددة الخطوات في التطبيق. وفي غضون عام، تم توسيع نطاق نموذج العمل نفسه عبر استراتيجيات العملاء الأساسية الخمس: زيادة اكتساب عملاء جدد، وتوسيع المشاركة الرقمية، وزيادة الولاء، وزيادة حصة عملاء الجيل Z، وزيادة البيع المتبادل متعدد الفئات.

يوضح الشكل 6-2 كيف تبدو حجرة Agile النموذجية: ممثلون يشملون مجموعة واسعة من المجالات متعددة الوظائف، بما في ذلك التسويق والتحليلات وتكنولوجيا المعلومات والإبداع وعلماء البيانات والمهندسين. كلهم “فاعلون” يمكنهم تنفيذ أفكارهم بسرعة بمفردهم (أو في بعض الحالات، كما هو الحال في التكنولوجيا، يمكنهم بسهولة الاستفادة من الموارد التنظيمية الأوسع).

بعد ذلك، حدد فريق التخصيص طرقًا لتبسيط العملية.

قام أعضاء فريق Personalization Lab برسم خريطة لكيفية إطلاق التجارب الشخصية بشكل تقليدي. (أنظر الشكل 6-3). وقد حددوا ثلاث عشرة عملية تسليم يمكن تقليصها إلى ثلاث خطوات فقط، وتسع عشرة خطوة يمكن تقليصها إلى عشر خطوات، مع الأتمتة التي تقلل الموارد المطلوبة بمقدار الثلثين. تم تقليص عملية تطوير الحملة التقليدية التي تستغرق اثني عشر أسبوعًا إلى خمسة أيام. (أنظر الشكل 6-4).

والأهم من ذلك، أن مختبر التخصيص سمح لوحدات Agile بوضع العملية المبسطة موضع التنفيذ، وإثبات نجاحها، وتحسينها. وعندما حان الوقت لتوسيع نطاق هذه العملية عبر المؤسسة، كان هناك مخطط مثبت للعمل من خلاله، مما يجعل تحقيق التوافق مع العديد من التغييرات المطلوبة عبر الفرق الوظيفية أسهل بكثير. وسرعان ما احتشد كبار القادة، الذين لاحظوا التوفير الكبير في الوقت والموارد، وراء التغييرات.

وأخيرًا، وضع فريق التخصيص أهدافًا محددة وقابلة للقياس.

قرر الفريق عدة أهداف محددة، ثم قام بإعداد لوحات قياس آلية توفر مقاييس مشاركة العملاء في الوقت الفعلي لجميع التجارب التي تم إطلاقها. تم تصميم كل تجربة شخصية للتجريب، بحيث يتمكن الفريق، باستخدام منهجية الاختبار مقابل التحكم، من قياس صافي المبيعات الإضافية الناتجة. والأهم من ذلك، أنه تم تحميل هذه النتائج تلقائيًا في لوحات المعلومات بمجرد انتهاء الاختبار.

اعتمد الفريق شعار التحسين “1% في الأسبوع” لجميع مؤشرات الأداء الرئيسية (بمعنى أنه يجب تحقيق هذا المستوى من التأثير على الأقل كل أسبوع). وأدت استراتيجيتها المتمثلة في متابعة التحسينات السريعة والمتزايدة إلى تحقيق مكاسب هائلة، حيث تم تحقيق مكاسب بنسبة 100 بالمائة في مشاركة العملاء وزيادة بنسبة 40 بالمائة في زيادة المبيعات الإضافية خلال ستة أشهر. ومن بين الأشياء التي اختبرها الفريق:

• ما هي أهم المحفزات التي يجب العمل عليها؟
• ما هي القناة الأكثر فعالية في الاستخدام؟
• متى نتواصل مع العميل؟
• ما هي الرسالة الصحيحة لإرسالها؟
• ما الحافز الذي يجب أن نقدمه؟

وبمرور الوقت، ومع إجراء المزيد من التجارب وجمع المزيد من البيانات، لعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايدًا باستمرار. ساعد التعلم الآلي في تصميم الاختبارات متعددة المتغيرات وتحسينها وتوسيع نطاق النتائج لتشمل شريحة أوسع من العملاء. وكانت النتيجة الصافية إنشاء “بنك” ذي قيمة تم استخدامه لتمويل الخطوات التالية في جهود التخصيص، بما في ذلك الاستثمارات في التكنولوجيا والأتمتة.

مارك أبراهام هو المدير الإداري والشريك الأول في مجموعة BCG، ومؤسس أعمال التخصيص في الشركة، والمؤلف المشارك لكتاب Customized: Buyer Technique within the Age of AI. ديفيد سي إيدلمان هو مستشار تنفيذي ومحاضر كبير في كلية هارفارد للأعمال، ومدير تسويق سابق لشركة Aetna، ومؤلف مشارك لكتاب Customized: Buyer Technique within the Age of AI.

أعيد طبعها بإذن من مطبعة هارفارد بيزنس ريفيو. مقتبس من شخصية: استراتيجية العملاء في عصر الذكاء الاصطناعي بقلم مارك ف. أبراهام وديفيد سي. إيدلمان. حقوق الطبع والنشر لعام 2024 لشركة Boston Consulting Group، Inc. جميع الحقوق محفوظة.

في مشروع بلاكنحن نساعد العملاء في جميع أنحاء العالم، في جميع مراحل التطوير، على تحديد أو إعادة تعريف وتوضيح ما يجعلهم قادرين على المنافسة في لحظات التغيير الحرجة. لو سمحت مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني لمعرفة كيف يمكننا مساعدتك على المنافسة بشكل مختلف.

استراتيجية العلامة التجارية Insider هي خدمة مشروع بلاك: شركة استشارات استراتيجية للعلامات التجارية متخصصة في أبحاث العلامات التجارية واستراتيجية العلامة التجارية وترخيص العلامة التجارية وتعليم العلامة التجارية

منشورات وموارد مجانية للمسوقين

مشاهدات المشاركة: 19