أنظمة التوصية في منصة التجارة الإلكترونية: الطريقة الأسرع لزيادة المبيعات والأرباح

الأعباء المُتراكمة على المُتسوق، وكثرة الاحتياجات اليومية، وفي بعض الأحيان الحيرة في اختيار المنتج المناسب، كل ذلك جعل من التسوق عبر الإنترنت أمرًا مُيسرًا لعملية الشراء، لذا من المهم تقصي الجوانب المهمة التي تجعل من تجربة المستخدم في متجر ما، تُعينه وتُجيب له عن كل تساؤل يخطر بباله، وتريحه من عناء البحث، وطول فترة تصفح مواقع التجارة الإلكترونية.

هنا تَكمن أهمية أنظمة التوصية لتقديم خدمة عُملاء مميزة، وأيضًا زيادة نسبة مبيعات المتجر، لأنها تعمل على تحليل سلوك العملاء وتُحدد احتياجاتهم، وتَأخذ دور المُتسوق الشخصي ومساعد تَسوق للعملاء، ولفهم دور أنظمة التوصية في التجارة الإلكترونية، يجب أن نعلم المقصود منها.

تعريف أنظمة التوصية أو أنظمة المقترحات

أنظمة التوصية (أو أنظمة المقترحات) هو نظام آلي يقوم بتقديم التنبؤات بالمنتجات والخدمات التي يبحث عنها المتسوقون، ومن ثم عرضها لهم أثناء تصفحهم لمواقع التجارة الإلكترونية، حيث تقوم هذه الأنظمة بتحليل سلوك العملاء وجمع المعلومات الخاصة بهم أثناء تصفحهم مواقع التسوق، والبحث عن منتجات مشابهة للتي يبحثون عنها لزيادة احتمالات شرائهم للمنتج. نلخص دور أنظمة التوصية، بالدور الذي يقوم به مندوب المبيعات الخبير باحتياجات العملاء.

أهم تحليلات أنظمة المقترحات لاختيار المنتج

• المنتج الأكثر مبيعًا على المتجر الإلكتروني.
• المنتج الأكثر مبيعًا في الفئة المحددة التي يُشاهدها المُتسوق.
• التركيبة السكانية للعملاء، ويقصد بها بيانات إحصائية لأعداد السكان، العمر والنوع، أماكن تركيزها.
• سلوك العملاء أثناء عمليات الشراء السابقة.
• سلوك Clickstream، أو سلوك تدفق النقر، وهو نظام يقوم على تسجيل وحفظ جميع صفحات الويب، والروابط التي قام مستخدم المتجر الإلكتروني بتصفحها.

ويتم استخدام هذه التحليلات كتنبؤ لسلوك المستقبلي لعملية شراء العميل، وللحصول على عرض للمنتجات ذات صلة بنتائج تحليل أنظمة التوصية، والعناصر المباعة بشكل متكرر، والمنتجات التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر، للحصول على أنظمة توصية متميزة، قُم بتثبيت بعض البرامج الخاصة لمتجرك الإلكتروني، واختيار محركات توصية تعمل بالذكاء الصناعي.

يعتمد نظام التوصية على نوعين من البيانات:

1. البيانات الضمنية

وتُستمد ضِمْنِيًّا من سلوك العميل عبر مواقع اَلتَّسَوُّق الإلكترونية، حيث يتم التوصل إلى المعلومات والبيانات من عوامل متعددة، مثل نوع العناصر التي شاهدها العميل، والمنتجات التي أضيفت إلى سلة التسوق الخاص بالعميل وتمت إزالتها فيما بعد، وسجل البحث الخاص به.

2. البيانات الصريحة

وهي ما يقوله، أو يكتبه العميل حَرْفِيًّا للمتجر الإلكتروني، وذلك عند تركه تقييمات ومراجعات لمنتج اشتراه في وقت قريب، وهذا النوع من البيانات أكثر أهمية، ويمكن استرجاعه بسهولة.

ثلاث طرق تساعد بها أنظمة المقترحات في زيادة أرباح مشروع التجارة الإلكترونية

ويُمكن لأنظمة التوصية المساعدة على تحسين المبيعات بثلاث طرق:

1- تحويل عمليات تصفح المتجر الإلكتروني إلى عملاء محتملين

حيث إن غالبية زوار المواقع الإلكترونية يتصفحون دون شراء أي منتج، وهذا السلوك يساعد أنظمة التوصية العثور على المنتجات التي يرغب بشرائها العملاء، من خلال إعطائه التوصية ذات صلة، فتتحول عملية البحث إلى عملية شراء محتملة بشكل أكبر.

2- بيع المنتجات

تعزز أنظمة التوصية البيع المتبادل، من خلال التوصية بمنتجات إضافية للمشتري لشرائها، إذ لوحظ أن العميل قام بعملية شراء من المقترحات ذات صلة، وهذا يؤدي إلى زيادة متوسط الطلب على المنتجات، ويحدث هذا عندما يقترح المتجر منتجات تكميلية في أثناء عملية الدفع، بناءً على المنتجات الموجودة في سلة التَسوق الخاصة بالعميل.

3- اكتساب ثقة العملاء وولائهم

تعمل أنظمة التوصية في التجارة الإلكترونية على تعزيز ولاء العملاء وثقتهم، وذلك من خلال بناء علاقة إيجابية بين الموقع والمشتري، وتقديم واجهة مستخدم تتوافق مع احتياجات العملاء.

يتوجه المُشتري إلى المتاجر التي تناسب احتياجاته، كلما زاد استجاب العميل للخيارات التي تقدمها أنظمة التوصية كلما زاد ولاء العملاء للمتجر الإلكتروني.

مفاهيم مهمة في أنظمة التوصية في التجارة الإلكترونية

إليك بعض المفاهيم المهمة التي تتبعها أنظمة التوصية في التجارة الإلكترونية:

1. الذكاء الاصطناعي

خدمة محوسبة بدون خادم، تستطيع تشغيل الحاويات بسهولة وسرعة، دون إدارة أي بنية تحتية.

2. التعلم الآلي

مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، يركز على إنشاء الأنظمة التي تحسن الأداء بناءً على البيانات التي تستخدمها.

3. البيانات الضخمة

تشير إلى مجموعة البيانات التي يستعصي لضخامتها أو تعقيدها، التخزين أو المعالجة، ولا يمكن استخدام التطبيقات المعتادة لإدارة البيانات، أو بمعنى آخر، لا يمكن التعامل معها على الحاسوب العادي ذات قاعدة بيانات بسيطة، بل تحتاج حواسيب عديدة التقاسيم لتتمكن من استيعاب كم البيانات الضخم.

الخوارزميات التي تستخدمها أنظمة التوصية لبناء وتصميم التوصيات في التجارة الإلكترونية

1- التصفية التعاونية القائمة على المستخدم

شائعة الاستخدام وتطبقها متاجر إلكترونية شهيرة، مثل Amazon، وهي خوارزمية التعلم الآلي، فيمكنها أن تلتقط البيانات على الفور، وتعليم تقديم توصيات مناسبة، حيث إنها تجمع مزيدًا من البيانات حول العملاء، وتعتمد أنظمة توصية التصفية التعاونية على نوعين من الافتراضيات:

• تصفية المستخدم إلى مستخدم:

فما يُفضله عميل، يُفضل عكسه عميل آخر، وهذا لا يمنع احتمال تغيير تفضيلاتهم، لذا تبديل تفضيلات العملاء، وعرضها كتوصية يُساهم على زيادة فرص البيع، لأن تفضيل عميل لمنتج ما، لا يعني أنه لن يشتري النقيض له.

• تصفية عنصر لعنصر:

ويقصد به البحث عن منتجات لها خصائص أساسية معروفة، يُقترح على العميل منتجات مماثلة لها، أو ذات علاقة بها.

2- التصفية القائمة على المحتوى

تعتمد خوارزمية التوصية بالكامل على وصف المنتج، أو ملف تعريفة الخيارات المفضلة للمشتري، ويستخدم نظام التوصية هذا، كلمات أساسية لوصف المنتجات، ويتم تصميم ملف تعريف العميل لتسليط الضوء على أنواع المنتجات التي يفضلها العميل، أو نستطيع أن نقول اقتراح منتجات مرتبطة بالتي اشترها العميل، أو أحبها في السابق، والافتراض الأساسي لنظام التوصية هذا، هو أنه إذا أحب العميل عنصرًا ما، فَسيحب المنتجات المرتبطة بالعنصر الذي أحبه.

3- أنظمة التوصية الهجين أو المعاصر أو المختلطة

أكثر دقة من ناحية الأداء، ويستخدم نظام التصفية التعاونية والقائمة على المحتوى معًا، ويستخدم فيه التعلم الآلي لفهم ملفات تعريف أذواق العملاء من خلال تحليل أوصاف المنتج جنبًا إلى جنب مع سلوكيات العميل في الوقت القريب، ثم يستخدم التصفية التعاونية لتقسيم العملاء إلى مجموعات صغيرة، والتوصل إلى توصيات مخصصة للمنتج المطلوب.

أهمية نظام التوصية للتجارة الإلكترونية في الوقت الحالي

1- اكتساب ميزة تنافسية

حيث تتنافس العديد من المتاجر عبر الإنترنت، لتقديم أفضل خدمة للعملاء، من خلال بوابات الدفع، ومحركات التوصية، وعروض المنتجات، والعمل بمحركات التوصية القوي، والذكي يجعل المتجر الإلكتروني الخاص بك متميزًا عن الآخرين.

2- زيادة المبيعات

الهدف الأساسي وراء الأعمال التسويقية هو تحسين المبيعات، تُقدم محركات التوصية الاقتراحات الصحيحة للعملاء الذين يبحثون عن عنصر ما، لقد ثبت أن استخدام خيارات التوصية الصحيحة يُمكن من تعزيز عائدات البيع، ويقدم تجربة تسوق محسّنة للعملاء.

3- تغيير اتجاهات السوق

يمكن لتقديم محتوى دقيق، بناء عادات متكررة، والتأثير على ممارسات التسوق، وربما تؤثر في سلوك العملاء وتغيره.

4- إدارة الأعمال والوقت

تقود أنظمة التوصية أعمال المتجر الإلكتروني، وتوفر ما يصل إلى 75٪ من وقت أصحاب المتجر عندما تقدم اقتراحات مخصص ومهمة، لبناء حملات تسويقية ومبيعات مستقبلية.

إذًا أنظمة التوصية هي بوابة التجارة الإلكترونية على المبيعات، وهي المركز الإداري الذي يسهم في تغيير وجهة متجرك، وتخلق جوًّا من الرضى والراحة لدى العميل، وتجعله أكثر ثقة أنه يتسوق من المكان الصحيح.

إليك أيضًا

• أبحاث السوق وأبحاث التسويق وفائدة كل منهما في تسويق مشروع التجارة الإلكترونية
• “تجزئة السوق” … طريقة لزيادة المبيعات تعرف عليها  
• أبحاث السوق ودورها في تنشيط وتحسين العلامة التجارية