با شخصی‌ سازی هوش مصنوعی فروش سایت خود را منفجر کنید!

وب سایت شما یک فروشنده «احمق» است!

بله، درست خواندید. من به عنوان کسی که ۲۵ سال عمرم را صرف ساختن وب سایت و اپلیکیشن کرده ام، با اطمینان به شما می گویم: اگر وب سایت شما با تمام بازدیدکنندگان یکسان صحبت می کند، یک فروشنده احمق است.

این یکی از اشتباهات رایج مدیران در سازمان است که باعث شکست تیم می شود؛ آن ها میلیون ها تومان خرج طراحی سایت می کنند اما فروشنده اصلی شان (سایت) را آموزش نمی دهند. 

یک فروشنده احمق در یک فروشگاه فیزیکی را تصور کنید که به یک مرد ۵۰ ساله کت و شلواری، تیشرت سایز اسمال نوجوانانه پیشنهاد می دهد. خنده دار است، نه؟ وب سایت شما دقیقا در حال انجام همین کار است.

اما دوران فروش «یکسان برای همه» تمام شده است. ما در عصر «شخصی سازی» هستیم. مشتری دیگر حوصله ندارد در وب سایت شما دنبال محصول بگردد؛ او انتظار دارد شما ذهن او را بخوانید. برای این کار، اولین قدم شناخت انواع مشتری است؛ در این مقاله ۱۰ نوع مشتری و طرز رفتار با آن ها را توضیح داده ام، اما هوش مصنوعی این شناخت را به سطح اتوماتیک می برد.

این مقاله قرار نیست ۱۰۱ ابزار هوش مصنوعی را به شما معرفی کند که هیچ کدام را عمیق یاد نگیرید. قبلا در مقاله ای کلی در مورد ۲ برابر کردن نرخ تبدیل با هوش مصنوعی صحبت کردم و یک راهنمای فروش با AI ارائه دادم، اما امروز می خواهیم فقط روی یک ستون، یعنی «شخصی سازی» عمیق شویم.

هدف این مقاله فقط یک چیز است: تبدیل وب سایت تان از یک کاتالوگ احمق به یک فروشنده هوشمند و شخصی ساز با قدرت هوش مصنوعی.

قبل از شروع، از خودتان بپرسید:

• چرا مشتریان دیگر حاضر نیستند از سایتی که آن ها را «نمی شناسد» خرید کنند؟ (پاسخ در فصل ۱)
• هوش مصنوعی چطور مثل یک فروشنده حرفه ای، مشتری را «روانشناسی» می کند؟ (پاسخ در فصل ۲)
• راز ۳۵ درصدی درآمد آمازون که مستقیما به هوش مصنوعی ربط دارد چیست و شما چطور آن را تقلید کنید؟ (پاسخ در فصل ۳)
• چطور کاری کنیم که نتایج جستجوی سایت ما، ذهن کاربر را بخواند؟ (پاسخ در فصل ۴)
• از کجا بفهمیم این همه هزینه و تلاش برای AI، واقعا فروش را بیشتر کرده یا فقط «بازی» بوده است؟ (پاسخ در فصل ۵)

اگر جواب این سوالات را نمی دانید، یعنی در حال از دست دادن پول هنگفتی هستید. این مقاله را تا انتها بخوانید.

فصل ۱: مرگ فروشگاه «یک سایز برای همه»

چرا اینقدر روی «شخصی سازی» اصرار دارم؟ چون دیگر یک گزینه اختیاری نیست؛ یک «ضرورت» است.

واقعیت این است که مشتریان شما «تنبل» و «کم حوصله» شده اند. آن ها توسط غول هایی مثل نتفلیکس، اسپاتیفای و آمازون بد عادت شده اند. آن ها انتظار دارند شما بدانید که چه می خواهند، حتی قبل از آنکه خودشان بدانند.

یک گزارش تکان دهنده از مک کینزی (McKinsey) نشان می دهد که ۷۱ درصد از مصرف کنندگان اکنون انتظار تجربیات شخصی سازی شده را دارند. و جالب تر اینکه، ۷۶ درصد از آن ها اگر این تجربه را دریافت نکنند، «عصبانی» یا «ناامید» می شوند.

عصبانیت یعنی بستن وب سایت شما و خرید از رقیبی که آن ها را بهتر درک می کند.

من در طول ۲۵ سال فعالیتم، به افراد زیادی در مراحل راه اندازی کسب و کار اینترنتی از صفر تا صد کمک کرده ام . بزرگترین شکست آن ها جایی بود که فکر می کردند «داشتن سایت» کافی است. در حالی که سایت تازه شروع ماجرا بود.

آیا بنر صفحه اول وب سایت شما برای یک بازدیدکننده ۱۸ ساله که اولین بار وارد سایت شده، با یک مشتری ۴۰ ساله وفادار که ۱۰ بار از شما خرید کرده، یکسان است؟ اگر جوابتان «بله» است، شما رسما در حال سوزاندن پول خود هستید.

تمرین و اقدام فصل ۱:

1. همین حالا وارد وب سایت خودتان شوید (اگر ندارید، سایت رقیب اصلی تان را باز کنید).
2. وانمود کنید ۳ نوع مشتری مختلف هستید (مثال: خانم خانه دار دنبال تخفیف، مدیرعامل دنبال کیفیت، نوجوان دنبال محصول ترند).
3. آیا سایت به شما ۳ تجربه متفاوت داد؟ یا همه چیز ثابت بود؟
4. ۳ بخشی از سایت (بنر اصلی، محصولات پیشنهادی، ایمیل خوشامدگویی) را که «احمقانه» و «عمومی» هستند، یادداشت کنید. در فصل های بعد آن ها را هوشمند خواهیم کرد.

فصل ۲: هوش مصنوعی چطور «ذهن خوانی» می کند؟

خیلی ها فکر می کنند هوش مصنوعی یک گوی جادویی پیچیده است. نه! حداقل در فروش، اینطور نیست.

هوش مصنوعی در فروش، یعنی یک مغز تحلیل گر خستگی ناپذیر که ۲۴ ساعته رفتار تک تک مشتریان شما را تماشا می کند، الگوها را پیدا می کند و در لحظه واکنش نشان می دهد.

این «ذهن خوانی» از کجا می آید؟ از داده ها.

در ۲۵ سال گذشته، ما فقط سایت هایی می ساختیم که داده ها را «جمع» می کردند (در گوگل آنالیتیکس). اما هوش مصنوعی از داده ها «استفاده» می کند.

AI به این چیزها نگاه می کند:

1. داده های رفتاری (Behavioral): کاربر روی چه چیزی کلیک کرد؟ چقدر روی یک محصول ماند؟ چه چیزی را به سبد خرید اضافه کرد ولی نخرید؟
2. داده های معاملاتی (Transactional): قبلا چه خریده؟ چقدر خرج کرده؟ هر چند وقت یکبار خرید می کند؟
3. داده های دموگرافیک (Demographic): کجاست؟ (مثلا در تهران است و هوای بارانی را می بیند)، سن و جنسیت او چیست؟

این ۳ نوع داده، خوراک اصلی الگوریتم های فروش با هوش مصنوعی هستند. AI اینها را ترکیب می کند و می گوید: «آها! حمید معمولاً شب ها خرید می کند، به محصولات دیجیتال علاقه دارد و به تخفیف های بالای ۲۰٪ واکنش نشان می دهد. پس امشب ساعت ۱۰، به جای پیشنهاد لباس ورزشی، باید پیشنهاد گجت جدید با ۲۵٪ تخفیف را در صفحه اصلی به او نشان دهم.»

این جادو نیست، این «علم داده» در خدمت فروش است. این یعنی اتوماسیون فرآیند کسب و کار در بخش فروش؛ یعنی سیستمی خستگی ناپذیر به جای انسان.

برای مطالعه بیشتر حتما بخوانید: فروش با هوش مصنوعی: ۱۲ استراتژی عملی + فایل اکسل رایگان

تمرین و اقدام فصل ۲:

1. لیستی از ۵ داده ای که همین الان می توانید از مشتریان تان جمع آوری کنید (ولی نمی کنید) بنویسید. (مثال: آخرین بازدید، محبوب ترین دسته بندی، میانگین مبلغ سبد خرید).
2. به این فکر کنید: اگر «فقط یک» چیز را در مورد مشتری می دانستید که به شما کمک می کرد فروش بهتری داشته باشید، آن چه بود؟ (مثلاً: آیا او دنبال قیمت ارزان است یا کیفیت بالا؟)
3. هدف شما در این مرحله، تغییر ذهنیت از «جمع آوری داده» به «استفاده از داده» است.

فصل ۳: تقلید از آمازون (راز ۳۵ درصدی)

اگر می خواهید «استاد» شخصی سازی شوید، باید موتورهای پیشنهاددهنده (Recommendation Engines) را بشناسید.

این همان چیزی است که آمازون را، آمازون کرد. آن ها استاد ارائه ارزش اولیه هستند. آمازون با پیشنهادهای رایگان و دقیق، شما را در اکوسیستم خود قفل می کند.

تحقیقاتی که توسط مک کینزی (McKinsey) تایید شده، نشان می دهد که ۳۵ درصد از کل درآمد آمازون مستقیما از موتور پیشنهاددهنده آن می آید.

این عدد آنقدر بزرگ است که می تواند به تنهایی نقطه سر به سر کسب و کار آنلاین شما را جابجا کند.

همان بخش هایی که می گویند:

• «مشتریانی که این را خریدند، آن را هم خریدند.» (تکنیک Collaborative Filtering)
• «بر اساس بازدید اخیر شما.» (تکنیک Content-Based Filtering)

این تکنیک ها دیگر مختص آمازون نیستند. ابزارهای هوش مصنوعی امروزی به هر وب سایت فروشگاهی اجازه می دهند که این کار را انجام دهد.

به عنوان یک متخصص وب، به شما می گویم که پیاده سازی این بخش، بزرگترین «جهش» را در فروش شما ایجاد می کند. چرا؟ چون «ارزش متوسط سفارش» (AOV) را به شدت بالا می برد. مشتری آمده یک محصول بخرد، اما هوش مصنوعی او را متقاعد می کند که سه محصول مرتبط دیگر را هم بخرد. این یکی از بهترین تکنیک های بستن قرارداد فروش است که علم آن را ثابت کرده: به جای فشار آوردن، «پیشنهاد مرتبط» بدهید.

استفاده از شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند نرخ تبدیل (Conversion Rate) را تا ۲۶ درصد و میانگین ارزش سفارش (AOV) را تا ۱۱ درصد افزایش دهد. (منبع: BigSur.ai)

آیا شما ترجیح می دهید مشتری از سایت شما فقط یک کالا بخرد، یا می خواهید یک دستیار هوشمند داشته باشید که به او کمک کند سبد خریدش را کامل تر کند؟

تمرین و اقدام فصل ۳:

1. به صفحه یکی از محصولات پرفروش خود بروید.
2. اگر قرار بود به صورت دستی بخش «محصولات مرتبط» را بچینید، چه چیزهایی قرار می دادید؟ (بر اساس حدس و گمان خودتان)
3. حالا فکر کنید یک AI چه چیزهایی پیشنهاد می داد؟ (بر اساس خرید واقعی بقیه مردم).
4. وظیفه شما: یک ابزار (پلاگین یا سرویس) پیشنهاددهنده محصول مبتنی بر AI پیدا کنید و آن را روی سایت خود فعال کنید. (حتی اگر نسخه آزمایشی رایگان باشد).

فصل ۴: شخصی سازی پیشرفته (جستجو و قیمت گذاری)

اگر فصل ۳ را اجرا کردید، شما در سطح «خوب» هستید. اما برای «استاد» شدن، باید عمیق تر شویم.   

۱. جستجوی هوشمند (AI-Powered Search)

جستجوی سنتی در وب سایت ها «احمق» است. درست مثل فرآیند استخدام سنتی. اگر ندانید دنبال چه هستید، نتیجه «هیچ» است. باید بدانید چه می خواهید. AI در جستجو، «قصد» کاربر را می فهمد.

جستجوی مبتنی بر AI:

• خطاهای تایپی را می فهمد. (اگر کاربر بنویسد "قرمط"، AI می فهمد منظور "قرمز" است).
• مترادف ها را درک می کند. (می فهمد «موبایل» همان «گوشی» است).
• نتایج را شخصی سازی می کند. (این بخش طلایی است!)

یعنی اگر من (حمید، ۴۵ ساله، علاقه مند به تکنولوژی) کلمه «ساعت» را جستجو کنم، سایت به من «ساعت هوشمند» نشان می دهد. اما اگر یک خانم ۲۰ ساله همان کلمه را جستجو کند، به او «ساعت مد و فشن» را نشان می دهد. در واقع جستجوی احمق یک کارشناس تازه کار است که فقط دستور می گیرد. جستجوی هوشمند یک مدیر فروش است که فکر می کند و بهترین پیشنهاد را می دهد.

۲. قیمت گذاری پویا (Dynamic Pricing)

این بخش کمی حساس است، اما فوق العاده قدرتمند.

چرا باید یک محصول را در ساعت ۳ صبح روز سه شنبه (اوج رکود) به همان قیمتی بفروشید که در ساعت ۸ شب پنج شنبه (اوج تقاضا) می فروشید؟

شرکت های هواپیمایی و تاکسی های اینترنتی سال هاست که از این روش استفاده می کنند. هوش مصنوعی به شما اجازه می دهد این کار را در وب سایت خودتان انجام دهید.

AI می تواند بر اساس «میزان تقاضا»، «موجودی انبار»، «قیمت رقبا» و حتی «رفتار کاربر» (آیا این کاربر همیشه دنبال تخفیف است یا به قیمت حساس نیست؟) قیمت ها را در لحظه بهینه سازی کند. البته اگر این کار شفاف نباشد، ممکن است به اعتماد مشتری لطمه بزند. اما اگر درست انجام شود...

شرکت هایی که از قیمت گذاری پویا استفاده می کنند، می توانند سودآوری خود را بین ۲ تا ۵ درصد افزایش دهند. (منبع: Bain & Company)

این کار به معنای گران فروشی نیست؛ به معنای «هوشمند فروختن» است.

تمرین و اقدام فصل ۴:

1. نوار جستجوی سایت خود را تست کنید. یک کلمه را با غلط املایی تایپ کنید. آیا نتیجه ای آورد؟
2. کلمه «ارزانترین» را قبل از نام محصول خود تایپ کنید. آیا سایت شما ترتیب نمایش را بر اساس قیمت تغییر داد؟
3. (برای حرفه ای ها): بررسی کنید که آیا پلتفرم فروشگاه ساز شما افزونه ای برای «جستجوی هوشمند AI» دارد یا خیر. نصب آن را در اولویت بگذارید.

فصل ۵: توهم یا واقعیت؟ (اندازه گیری نتایج AI)

به عنوان یک مهندس، به شما می گویم: «چیزی که نتوانید اندازه گیری کنید، وجود ندارد.»

شما نباید میلیون ها تومان خرج ابزارهای AI کنید، فقط به این دلیل که «جذاب» هستند. شما باید دقیقا بدانید که هر ریالی که خرج می کنید، چند ریال برای شما بازگشت سرمایه (ROI) داشته است. اینجا جایی است که KPI یا شاخص کلیدی عملکرد (که راهنمای کامل آن برای کسب وکار را اینجا نوشته ام) وارد بازی می شود.

تمام تلاش ما در فصل های ۱ تا ۴، برای بهبود ۳ شاخص کلیدی بود. اگر این ۳ شاخص رشد نکرده اند، یعنی در اجرای کار ضعیف بوده اید.

1. نرخ تبدیل (Conversion Rate): آیا درصد افرادی که از شما خرید می کنند، بیشتر شده است؟ (شخصی سازی باید این را به شدت افزایش دهد).
2. میانگین ارزش سفارش (Average Order Value - AOV): آیا افرادی که خرید می کنند، «بیشتر» خرید می کنند؟ (این کار مستقیم موتورهای پیشنهاددهنده در فصل ۳ بود).
3. ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value - CLV): آیا مشتریان راضی ترند و دوباره برای خرید برمی گردند؟ (نتیجه یک تجربه شخصی سازی شده لذت بخش).

یک مدیر واقعی با این اعداد زندگی می کند، نه با احساسات.

آیا اصلا می دانید در حال حاضر این ۳ عدد در وب سایت شما چقدر است؟ اگر ندانید، چطور می خواهید آن ها را بهتر کنید؟ مدیریت بدون داده، یعنی قمار.

تمرین و اقدام فصل ۵:

1. همین امروز وارد گوگل آنالیتیکس (یا هر ابزار تحلیل دیگری که دارید) شوید.
2. سه عدد جادویی خود را پیدا و یادداشت کنید: نرخ تبدیل فعلی، AOV فعلی، و نرخ بازگشت مشتری.
3. این «خط پایه» (Baseline) شماست.

پس از اجرای تکنیک های فصل ۳ (پیشنهاد محصولات)، به مدت ۳۰ روز صبر کنید و دوباره این ۳ عدد را اندازه گیری و نتیجه را بررسی کنید.

جمع بندی: فروشنده احمق نباشید!

هدف من در این مقاله این نبود که شما را با ده ها مفهوم پیچیده هوش مصنوعی گیج کنم. هدف من این بود که شما را در «یک» چیز به سطح استادی برسانم: «شخصی سازی فروش».

ما با هم یاد گرفتیم که دوران فروش «یکسان برای همه» مرده است (فصل ۱).

یاد گرفتیم که AI با تحلیل داده ها ذهن خوانی می کند (فصل ۲).

راز ۳۵ درصدی آمازون (موتورهای پیشنهاددهنده) را کشف کردیم (فصل ۳).

با جستجوی هوشمند و قیمت گذاری پویا، وارد سطح حرفه ای شدیم (فصل ۴).

و در نهایت، یاد گرفتیم که چطور موفقیت خود را «اندازه گیری» کنیم تا در توهم باقی نمانیم (فصل ۵).

به عنوان کسی که ۲۵ سال شاهد بالا و پایین رفتن کسب وکارهای آنلاین بوده، به شما می گویم: آینده فروش در دستان کسانی است که بتوانند از داده ها برای ایجاد یک تجربه «منحصر به فرد» برای هر مشتری استفاده کنند.

اینجا تفاوت مدیریت و رهبری (که ۱۳ تفاوت مهم آن را اینجا گفتم) مشخص می شود. «مدیر» ابزارها را اجرا می کند، «رهبر» فرهنگی می سازد که مشتری محور است. هوش مصنوعی ابزار شما برای این رهبری است.

دانش به تنهایی هیچ قدرتی ندارد. اجرا کردن قدرت است.

حالا بروید و آن «فروشنده هوشمند لعنتی» باشید!

سوالات متداول (FAQ)

۱. آیا برای پیاده سازی شخصی سازی با هوش مصنوعی به تیم فنی بزرگ یا دانش کدنویسی نیاز دارم؟

پاسخ: نه لزوما. در گذشته اینطور بود، اما امروز ده ها پلتفرم و سرویس (SaaS) وجود دارند که بخش زیادی از این فرآیند را برای شما اتوماتیک می کنند. شما بیشتر به یک ذهنیت «استراتژیک» نیاز دارید تا دانش «فنی».

۲. تفاوت اصلی «بخش بندی» (Segmentation) و «شخصی سازی» (Personalization) چیست؟

پاسخ: بخش بندی یعنی شما مشتریان را در «گروه های» بزرگ دسته بندی کنید (مثال: همه خانم های ۲۰ تا ۳۰ ساله اهل تهران). سپس یک پیام برای آن «گروه» می فرستید. اما شخصی سازی (که با AI ممکن شده) در سطح «فرد» عمل می کند. پیام برای «سارا، ۲۵ ساله، اهل تهران که دیشب کفش ورزشی قرمز را دیده ولی نخریده» ارسال می شود. شخصی سازی، بخش بندی در مقیاس یک نفر است.

۳. آیا این حجم از جمع آوری داده و شخصی سازی، حریم خصوصی کاربران را نقض نمی کند؟

پاسخ: حق میدم که نگران باشید، اما راز کار در «شفافیت» و «ارزش» است. شما باید به وضوح به کاربر بگویید که چه داده هایی را جمع می کنید (در صفحه Privacy Policy) و به او اجازه «انصراف» (Opt-out) بدهید. مهم تر اینکه، باید از آن داده ها برای «بهبود تجربه» کاربر استفاده کنید، نه «جاسوسی». اگر کاربر حس کند که در ازای داده هایش، پیشنهادات بهتری دریافت می کند و وقتش تلف نمی شود، معمولا با آن موافق است.

۴. حداقل بودجه برای شروع استفاده از ابزارهای شخصی سازی چقدر است؟

پاسخ: خبر خوب این است که بسیاری از این ابزارها مدل «فریمیوم» (Freemium) یا پلن های شروع رایگان دارند. شما می توانید با ابزارهای رایگان یا ارزان قیمت شروع کنید (مثلا برای بخش پیشنهاد محصولات یا جستجوی هوشمند)، نتایج را طبق فصل ۵ اندازه گیری کنید و به محض اینکه بازگشت سرمایه (ROI) را دیدید، پلن خود را ارتقا دهید. هزینه نکنید تا پول در بیاورید؛ از پول درآوردن شروع کنید و بعد هزینه را افزایش دهید.

معرفی نویسنده:

حمید داستانی هستم متخصص طراحی سایت و کدنویسی موبایل با بیش از 25 سال سابقه.

هدف من این است که کسب و کارها در فضای آنلاین وب سایت یا اپلیکیشنی بی نظیر داشته باشند تا بتوانند درآمد بالایی کسب کنند.