تقسيم الجمهور المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تقسيم الجمهور المدعوم بالذكاء الاصطناعي

كيف قدمت Sila فهماً معمقاً للشرائح الناشئة

توفير رؤى قابلة للتنفيذ للنمو في المشهد التنافسي للتوصيل عبر الإنترنت.

كان التحدي يتمثل في الفهم الشامل لقاعدة العملاء والشخصيات والسلوكيات الخاصة بالشرائح الجديدة والناشئة.

استفاد نهجنا من الذكاء الاصطناعي لالتقاط البيانات السلوكية، وخاصة البيانات المحيطة من القنوات الاجتماعية، مما ساعد على إلغاء الاعتماد على الإجابات المبلغ عنها ذاتياً وسد الفجوة بين ما يقوله العملاء وما يفعلونه. جميع البيانات التي تم جمعها كانت سلوكية بحتة.

نهج Sila في البحث.

بدأنا بإجراء تحليل تقسيمي باستخدام البيانات السلوكية من تطبيق التوصيل، وتحديد معرفات الشرائح الرئيسية.

تم استخدام هذه المعرفات لتحليل ملفات تعريف المستهلكين والشخصيات بعمق، والكشف عن الأنماط النفسية والسلوكية داخل كل شريحة.

اختتمت الدراسة بحجم عينة يزيد عن 30,000 نقطة بيانات. تم دمج نقاط البيانات هذه مع النتائج الأولية لبناء فهم شامل لملف تعريف كل شريحة، وتفاعلاتهم مع التسوق للبقالة، وتجارب التوصيل، والسلوكيات الرقمية.

التأثير على استراتيجية العميل

حدد بحثنا أربع شرائح رئيسية، مما وفر فهماً معمقاً لسلوكياتهم. مكّن ذلك منصة التوصيل من تطوير استراتيجيات اتصال ومنتجات مستهدفة، مما أدى إلى زيادة كبيرة في اكتساب العملاء ومشاركتهم.

قم بتمكين استراتيجياتك بقرارات مدفوعة بالبيانات.

كل علامة تجارية فريدة من نوعها، وكذلك جمهورها.

يمنحك التحليل المتعمق من Sila لشرائح العملاء المتنوعة المعرفة اللازمة لصياغة استراتيجيات تتناسب حقاً مع جمهورك المستهدف.

تعهدت Sila بمشروع كبير لواحدة من أكبر بوابات التوصيل في المنطقة، بهدف الحصول على فهم عميق لقاعدة عملائهم، مع التركيز بشكل خاص على شخصيات وسلوكيات الشرائح الناشئة.

هل أنت مهتم بتطبيق قوة Sila على أبحاثك؟