تساعد منصات الذكاء الاصطناعي في تحديد المستفيدين والتواصل معهم وغير ذلك من الأمور لتحسين عملية الرعاية

بقلم جو ليمير

‍

في حين أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي أمراً شائعاً منذ بضع سنوات في مساعدة الفرق على التسويق والبيع للجماهير، فإن هذا النوع نفسه من التواصل الآلي يتقدم في سلسلة القيمة من تحقيق مبيعات تصل إلى آلاف الدولارات من التذاكر إلى تحقيق مبيعات تصل إلى ملايين الدولارات من الرعايات.

‍

عندما أراد أحد أندية دوري كرة القدم الأمريكية (MLS) توسيع قائمة العلامات التجارية التي يستهدفها للحصول على الرعاية، قامت شركة Elevate بإدخال بيانات المشجعين الخاصة بها إلى تطبيق Consumer Insights على منصتها الجديدة للذكاء الاصطناعي، EPIC. وشملت تلك البيانات أولئك الذين اشتروا تذاكر أو تلقوا تذاكر محولة، والمشتركين في قنوات التواصل الخاصة بالفريق، ومشتري المنتجات الترويجية، وأولياء أمور أعضاء برامج الشباب. EPIC استخدمت EPIC البيانات المتعلقة بسلوك المشجعين للمساعدة في استخلاص قصص لفئات الرعاية، وحددت تقنية الذكاء الاصطناعي التفاعلية الخاصة بها أكثر من 100 علامة تجارية جديدة للتواصل المحتمل معها بناءً على الإنفاق على الرعاية الرياضية، والوجود الإقليمي، وأهمية الفئة، وغير ذلك.

‍

يساعد دليل الشراكة الجديد هذا المؤسسات على تقديم عروض أكثر احترافية وتقديم أدلة أكثر إقناعاً لإبرام الصفقات.

«أنت الآن تدخل هذه الاجتماعات، أو جلسات العرض الترويجي، مزودًا ببيانات محددة للغاية حول التداخل بين معجبيك وعملاء العلامات التجارية، وتدرك مدى أهمية هذين العنصرين إذا ما تم الجمع بينهما.»

جيم كاروسو

رئيس قسم الابتكار في شركة Elevate

أصبحت عملية التواصل بأكملها أكثر كفاءة. لا تساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد العلامات التجارية فحسب، بل تساعد أيضًا في تقييم العملاء المحتملين من خلال أخذ عدد من المعايير في الاعتبار، مثل الإيرادات وعدد الموظفين والموقع الجغرافي. ومن ثم، يمكنها، على غرار ZoomInfo، العثور على معلومات الاتصال الخاصة بالمدير التنفيذي المناسب، وقراءة ملفه الشخصي على LinkedIn، وإيجاد طرق لتخصيص الرسائل لإثارة الاهتمام، وفقًا لما قاله زاك شوغرمان، نائب الرئيس الأول لشركة Two Circles، وهو مدير تنفيذي مخضرم في شركة Wasserman عمل أيضًا في Demand Sports، وهي شركة رائدة في مجال توليد العملاء المحتملين في مرحلة قمة مسار التحويل.

وElevate وTwo Circles هما وكالتان تعملان في مراحل مختلفة من تطوير أدوات ذكاء اصطناعي قوية لمساعدة فرق الرعاية من خلال فحص بياناتها الداخلية الضخمة وجميع البيانات الخارجية المتاحة للجمهور، ثم تحديد مسار العمل من خلال التواصل باللغة الطبيعية.

قال شوجرمان: «يمكننا ببساطة التحدث إلى وكيل الذكاء الاصطناعي، وسيقوم هو باستخراج جميع المعلومات ذات الصلة لنا من لوحة التحكم الخاصة بنا». «هذا هو الاتجاه الذي تسير إليه الأمور وما لدينا حالياً. لدينا نظام داخلي للذكاء الاصطناعي نستخدمه، ونحن على وشك دعوة بعض العملاء لاختباره».

إن العوامل التي تؤثر على قيمة الرعاية تتجاوز بكثير أداء الفريق على أرض الملعب، وقوة النجوم في تشكيلته، وزخم الدوري. يلاحظ آندي تابريزي، الرئيس التنفيذي لشركة Recentive Analytics، التي تتخصص في بناء نماذج تنبؤية، أن "كل العوامل الأخرى هي في الواقع التي تهم أكثر بكثير"، في إشارة إلى الاقتصاد المحلي، وصحة الصناعات التي عادة ما ترعى فريقًا معينًا، وما إلى ذلك. هذه المؤشرات — وليس سجل أو سابقة صفقة رعاية فريق آخر — هي التي تهم أكثر عند تحديد الأسعار.

قال تابريزي: «تكمن قوة ما نقوم به في قدرتنا على تجميع العديد من مصادر البيانات التي لم تُؤخذ في الاعتبار من قبل، والتفكير في كيفية تأثير ذلك».

يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، لكنه لا يزال في مرحلة مبكرة، حيث تمكنت العديد من سلاسل المطاعم من تحقيق نجاحات سهلة من خلال تطبيقه بشكل بسيط.

قال ريان ميلر، الرئيس التنفيذي لشركة WolfCycle: «نحن نركز بشكل كبير على أفضل طريقة للاستفادة من القدرات الحالية، ونعمل مع الفرق لإيجاد حالات استخدام عملية، بدلاً من السعي وراء أحدث التقنيات وإطلاقها كل بضعة أشهر»، مشيرًا إلى أن WolfCycle نمت خلال بضع سنوات من دعم عدد قليل من العملاء إلى حوالي 225 عميلاً، بما في ذلك LAFC و Seattle Kraken Arizona Cardinals. "نحن لا نحاول إتمام عملية البيع. نحن نحاول فقط إتاحة تلك الفرصة الأولى، والتي تمثل 95% من المعركة. إن تزويد فريق المبيعات الخاص بك بالأداة التي تمكنه من الوصول إلى عدد أكبر بكثير من الشركات، لمجرد محاولة إقامة حوار، يوفر عائدًا كبيرًا على الاستثمار."

‍
تدعم الذكاء الاصطناعي بشكل خاص التواصل عبر القنوات المتعددة — وبعبارة أخرى، إذا كان الاتصال الأول عبر البريد الإلكتروني، كما قالت كورتني رايس، رئيسة العمليات التجارية في WolfCycle، «كيف يتطور ذلك بشكل متماسك إلى أشكال أخرى من التواصل؟»

وأضاف شوجرمان أن أحد التطبيقات المفيدة الأخرى يكمن في تطوير حزم الرعاية. ومن الأمثلة التي ذكرها استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد أفكار حول الخيارات المتاحة لشركات الطيران التي قد ترغب في زيادة الوعي بعلامتها التجارية ومكافأة العملاء المخلصين من خلال منحهم إمكانية الاستمتاع بخدمات ضيافة متميزة. يمكن للفريق أن يأخذ في الاعتبار بيانات تفاعل المعجبين، وقائمة الأسعار، والأصول المتاحة، والفرص الحالية في السوق. ومن هذا المنطلق، يمكن لفريق المبيعات أن يسأل: «ما هي حزمة الرعاية الرائعة التي من شأنها أن تلقى صدىً لدى العلامات التجارية لشركات الطيران؟» كما قال. "وبعد ذلك، سيقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بجلب تلك الخيارات."

إلا أن العديد من الخبراء أشاروا إلى أن الوكالات والجهات الأخرى التي تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي يجب أن تتوخى الحذر في استخدام البيانات الخاصة بالعملاء.

قال سوغرمان: «إنهم لا يريدون أن تُستخدم تلك البيانات في تدريب نموذج لغوي كبير (LLM) أو نموذج آخر». «علينا فقط أن نوضح أننا لا نقوم بتخزين أو الاحتفاظ بأي من هذه البيانات لأغراض الملكية الفكرية الخاصة بنا أو لبناء نموذج لغوي كبير. إنها بياناتكم. وستبقى كلها في مستودعكم».