لم تعد علاقات العلامات التجارية مع العملاء تُقاس بالتفاعلات المؤقتة فقط، بل أصبحت تُقاس بمستوى الولاء والالتزام على المدى الطويل. اليوم، تحتاج العلامات التجارية إلى أكثر من العروض الترويجية للاحتفاظ بعملائها — فهي تحتاج إلى استراتيجيات قائمة على البيانات.
وهنا يأتي دور Braze Predictive Analytics (التحليلات التنبؤية).
تتيح البنية التحتية القوية للذكاء الاصطناعي في Braze للعلامات التجارية توقّع سلوك العملاء، وتقليل خطر إلغاء الاشتراك (churn)، والتدخل بالرسالة المناسبة في الوقت المناسب.
في هذا المقال، سنستعرض خطوة بخطوة كيفية عمل Braze Predictive Analytics، وكيف يساهم في الاحتفاظ بالعملاء، وكيف تساعد Omtera — بصفتها شريكًا رسميًا لـ Braze — العلامات التجارية على الاستفادة الكاملة من هذه القدرات.
تشير التحليلات التنبؤية إلى طريقة تحليل تعتمد على التعلم من البيانات السابقة لتوقّع السلوكيات المستقبلية.
تستخدم Braze هذا النهج من خلال تحليل بيانات المستخدمين على منصتها (مثل: تكرار التفاعل، معدل الاستجابة للحملات، تاريخ آخر جلسة، وسجل المشتريات).
وبذلك، ينشئ النظام درجة احتمالية (likelihood score) لكل مستخدم.
مثال:
تساعد هذه المعلومات فرق التسويق على تحديد أولويات شرائح العملاء ووضع خطط تدخل مخصصة لكل مجموعة.
تعتمد Braze على التعلّم الآلي (Machine Learning) لدعم نماذجها التنبؤية. حيث تقوم هذه النماذج بتحديث بيانات المستخدمين باستمرار لتوليد نتائج أكثر دقة بمرور الوقت.
ومن أبرز هذه النماذج:
تمكّن هذه النماذج العلامات التجارية من تطوير استراتيجيات مخصّصة لكل مرحلة من مراحل دورة حياة العميل (Customer Lifecycle).
على سبيل المثال:
إذا كان لدى المستخدم احتمال مرتفع للإلغاء، يمكن لـ Braze تلقائيًا إطلاق حملة إعادة تفاعل (Re-engagement) مخصصة له.
يتطلّب دمج التحليلات التنبؤية ضمن استراتيجية الاحتفاظ بالعملاء اتباع عدة خطوات رئيسية:
للحصول على تنبؤات دقيقة، يجب أن تكون البيانات منظّمة ونظيفة وذات معنى.
تعمل Braze على توحيد البيانات من مصادر متعددة — مثل CRM، والتطبيقات، والموقع الإلكتروني، والبريد الإلكتروني، وواجهات API — لتقديم صورة شاملة (360°) لكل مستخدم.
تتولى Omtera إدارة عملية الدمج هذه، وتحسين تدفّقات البيانات، وربط Braze بأنظمة مثل Snowflake وSegment وMixpanel بسلاسة.
يمكن إنشاء نموذج تنبؤي ببضع نقرات من خلال لوحة تحكم Braze (Braze Dashboard).
على سبيل المثال، يمكن لنموذج تنبؤ بالتحويل (Conversion Prediction) تحديد المستخدمين ذوي احتمالية الشراء العالية وتجميعهم في شريحة مخصّصة.
تنعكس نتائج التحليل التنبئي تلقائيًا في عملية التجزئة (Segmentation).
أمثلة:
تتيح Braze قياس نتائج الحملات التنبؤية في الوقت الفعلي.
باستخدام مؤشرات الأداء مثل معدل التفاعل (Engagement Rate) وانخفاض الإلغاء (Churn Reduction) وزيادة الإيرادات (Revenue Uplift)، يمكن تحديد أكثر الاستراتيجيات نجاحًا وتحسينها باستمرار.
تُعد Braze منصة قوية، ولكن استخدامها بفعالية يتطلب خبرة متخصصة.
بصفتها شريكًا رسميًا لـ Braze، تقدم Omtera الدعم للعلامات التجارية في المجالات التالية:
وبذلك، لا تكتفي العلامات التجارية بالوصول إلى البيانات، بل تبني نظامًا يحوّل البيانات إلى قرارات وأفعال قابلة للتنفيذ.
وتكمن قيمة Omtera في قدرتها على مواءمة إمكانيات Braze مع الأهداف الاستراتيجية للعلامة التجارية لضمان نجاح طويل الأمد.
تخيّل علامة تجارية في مجال التجارة الإلكترونية.
انخفضت وتيرة الشراء لدى 20٪ من المستخدمين وارتفع خطر الإلغاء لديهم.
تقوم Braze Predictive Analytics بتصنيف هؤلاء المستخدمين على أنهم ضمن فئة High Churn Probability.
تصمم فريق Omtera الاستراتيجية التالية لهذه الفئة:
النتائج:
وكل ذلك بشكل آلي ومستدام.
هل ترغب في زيادة الاحتفاظ بعملائك وتعزيز استراتيجياتك التسويقية القائمة على البيانات؟
تواصل مع Omtera اليوم لدمج Braze Predictive Analytics في عملك وتحقيق نتائج ملموسة.
ما مدى دقة Braze Predictive Analytics؟
تعتمد الدقة على جودة البيانات وحجمها. يتعلم محرك التعلم الآلي (ML) في Braze بمرور الوقت، ويمكن أن تصل الدقة إلى %80–90.
هل يمكنني إنشاء حملات آلية باستخدام التحليلات التنبؤية؟
نعم. يمكنك إعداد مشغّلات تلقائية في Braze Canvas بناءً على نتائج النماذج التنبؤية.
ما نوع الدعم الذي تقدمه Omtera؟
تقدّم Omtera خدمات شاملة تشمل: إعداد النماذج، والتكامل مع البيانات، ووضع استراتيجيات الحملات، واختبارات A/B، والتحسين المستمر.
.webp)
.svg)