التحليلات باللغة الطبيعية: كيف تستعلم عن بيانات عملائك دون الحاجة لعالم بيانات

الفجوة بين الأسئلة التي يريد فريق التسويق الإجابة عنها وتلك التي يستطيع الإجابة عنها ليست مشكلة بيانات. الفجوة هي الوصول. تحليلات اللغة الطبيعية تسدّ تلك الفجوة: يكتب المسوّق السؤال بلغة عادية وتصل الإجابة في ثوانٍ.

ما تُتيحه تحليلات اللغة الطبيعية

قرارات حملة مبنية على بيانات راهنة: يمكن للمسوّق أن يسأل «كم عميلاً في شريحة الأبطال لديّ لم يشترِ خلال الـ 21 يوماً الماضية؟» ويتلقّى تعداداً فورياً.

التحقيق في الشذوذات في الوقت الفعلي: بدلاً من انتظار محلل، يسأل المسوّق مباشرة: «لماذا ارتفعت إيرادات الأربعاء مقارنة بالأربعاءات الثلاثة السابقة؟»

التحقق من الجمهور قبل الإرسال: «أرني عيّنة من 20 عميلاً في هذه الشريحة.»

مقارنات الشرائح الزمنية: «كيف يقارن متوسط قيمة الطلب للعملاء المُكتسَبين في يناير بأولئك في أكتوبر؟»

من يستفيد أكثر

فِرق التسويق الصغيرة بدون موارد تحليل بيانات مخصصة تستفيد أكثر من تحليلات اللغة الطبيعية لأنها تُعطيها وصولاً لم يكن ممكناً من قبل. لكن الفِرق الكبيرة تستفيد أيضاً لأسباب مختلفة: تسريع حلقة التحرير والنشر.

استعلام تحليلي يستغرق محلل بيانات يومَين يمكن إجراؤه في 12 ثانية. هذا يعني أن قرار «هل نُطلق الحملة لهذه الشريحة هذا الأسبوع أم الأسبوع القادم؟» يمكن الإجابة عنه بالبيانات الفعلية بدلاً من الانتظار حتى تضيع فرصة التوقيت.

لبيانات الطرف الأول والصفري، انظر استراتيجية بيانات الطرف الأول: الأساس الذي يجعل كل حملة أكثر فاعلية والبيانات صفرية الطرف: كيف تجعل العملاء يُطوّعون بالتفضيلات التي تُغذّي التخصيص. لتحليل الشرائح الزمنية، انظر تحليل الشرائح الزمنية لمسوّقي B2C: أي قنوات الاكتساب تبني ولاءً دائماً.