مع توسع الصناعات ودخول منافسين جدد إلى السوق، أصبح من الصعب بشكل متزايد تلبية طلبات العملاء. يمكن أن تؤدي هذه المنافسة المتزايدة إلى تذبذب العملاء، حيث أبلغت الشركات الصغيرة والمتوسطة عن معدلات 10 إلى 15% .

سواء كنت مديرًا لنجاح العملاء أو متخصصًا في التسويق خلال دورة حياة العميل، يمكن لنماذج التنبؤ بالتراجع أن تحدث ثورة في كيفية تحديد ومعالجة تناقص العملاء. يتطلب التنفيذ الفعال لهذا الحل المليء بالتكنولوجيا فهماً عميقاً لتطبيقات إدارة علاقات العملاء وتحليلات البيانات.

سيغطي هذا الدليل المتعمق كل ما تحتاج إلى معرفته حول بناء نموذج فعال للتنبؤ بالتناقص.

## ما هو نموذج التنبؤ بالتناقص؟

نموذج التنبؤ بالاضطراب هو نموذج إحصائي أو نموذج تعلم آلي يحلل بيانات العملاء. وهو يهدف إلى توليد رؤى للتنبؤ باحتمالية توقف العميل عن علاقته مع الشركة.

فيما يلي أنواع الاضطراب:

• الاضطراب التعاقدي: يحدث هذا عندما ينهي العميل علاقته مع الشركة في نهاية العقد أو فترة الاشتراك
• التخبط الطوعي: يحدث هذا عندما يختار العميل ترك الشركة قبل نهاية العقد

يعتمد هذان النوعان بشكل أساسي على عدم الرضا أو العثور على بديل أفضل.

فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل من توقع زبد العملاء أمرًا بالغ الأهمية للشركات:

• يركز على استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء: من خلال تحديد العملاء المعرضين للخطر، يمكن للشركات أن تصمم جهود الاحتفاظ بهم لتلبية احتياجاتهم الخاصة ومنع حدوث زبد
• تحسينتجربة العملاء: يساعد التنبؤ باضطراب العملاء الشركات على فهم الأسباب الكامنة وراء مغادرة العملاء. وهذا يفتح المجال أمام إمكانية تحسين المنتجات والخدمات ودعم العملاء
• يقلل من خسارة الإيرادات: تكاليف اكتساب العملاءخمسة أضعاف من الاحتفاظ بالعملاء. التنبؤ بالتخبط والتصرف بناءً على ذلك يقلل بشكل كبير من خسارة الإيرادات ويحسن الربحية
• تحسين جهود التسويق: يمكن أن تساعد نماذج التنبؤ بالتخبط الشركات على تخصيص موارد التسويق بشكل أكثر فعالية من خلال التركيز على الاحتفاظ بالعملاء ذوي القيمة العالية
• تحسين القرارات المستندة إلى البيانات: يكشف النموذج عن رؤى حول سلوك العملاء مثل عدد مرات تفاعل العملاء مع المنتج أو الخدمة (على سبيل المثال، تكرار الاستخدام، وعمليات تسجيل الدخول). ويلعب هذا الجانب دورًا حيويًا في اتخاذ قرارات أفضل قائمة على البيانات بشأن إدارة العملاء

## فهم ما الذي يعزز التنبؤ بالتخبط

علم البيانات هو جوهر عملية التنبؤ بالتخبط. فهو يساعد الشركات على استخدام الأساليب والعمليات والخوارزميات والأنظمة العلمية لتحليل وحل التعقيدات المتعلقة بالاحتفاظ بالعملاء.

في حين أن هذا يرسم صورة لكيفية دفع علم البيانات للتنبؤ بالتخبط، دعنا نضيف بعض الألوان. إليك كيف يقود علم البيانات إلى التنبؤ بالتخبط:

• الحصول على البيانات: جمع بيانات العملاء ذات الصلة من مصادر متنوعة والتأكد من دقتها وموثوقيتها، مما يوفر أساسًا متينًا للتحليل
• اكتشاف الأنماط: الكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات الخفية التي تشير إلى احتمال حدوث زبد العملاء من خلال فحص البيانات بدقة
• هندسة الميزات: يعزز القوة التنبؤية لنماذج الزبد من خلال إنشاء أو تحويل الميزات. يلتقط علم البيانات أيضًا الفروق الدقيقة في سلوك العميل من خلال تخصيص البيانات والميزات نحو التطبيق

اقرأ أيضًا: أفضل 10 برامج للتحليلات التنبؤية لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات

المعالجة المسبقة للبيانات: أساس الجودة والدقة

تتدفق المعلومات باستمرار إلى الفضاء الرقمي كل ثانية. تحتاج الشركات إلى بيانات عالية الجودة للحصول على الرؤى الأكثر صلة.

إن المعالجة المسبقة للبيانات هي عنصر علم البيانات الذي يجمع ويصفي هذه الكميات الكبيرة من بيانات التنبؤ بالاضطراب. فيما يلي عنصران أساسيان للمعالجة المسبقة للبيانات في التنبؤ بالاضطراب.

جمع البيانات هو الخطوة الأولى. وهي تتضمن جمع معلومات العملاء، وسجلات الفواتير، والردود على الاستبيان، وبيانات السوق. يتبع ذلك تنظيف البيانات، مما يضمن دقة البيانات من خلال تحديد الأخطاء والتناقضات وتصحيحها. على سبيل المثال، يمكنك سحب البيانات من نظام إدارة علاقات العملاء، ولكن مرحلة تنظيف البيانات ستساعدك على اكتشاف أي إدخالات مكررة أو معلومات مفقودة في مجموعات البيانات.

تحليلات البيانات: محرك نماذج التنبؤ بالاضطراب

تتمحور تحليلات البيانات حول مراجعة البيانات التي تم جمعها وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ في عملك. يقوم عنصر علم البيانات هذا بإبلاغ أصحاب المصلحة لديك، ويوجه الاحتفاظ بالعملاء الاستراتيجيات، ويؤثر على القرارات الحاسمة.

فيما يلي كيفية مساهمة تحليلات البيانات في التنبؤ بالتخبط:

• يحدد الأنماط والاتجاهات والعلاقات للكشف عن رؤى حول سلوك العملاء. كما أنها تلقي الضوء على كيفية تقدم استراتيجيات عملك التجاري
• ينقل الرؤى من خلال التمثيلات المرئية لتسهيل فهم البيانات المعقدة. يضمن أيضًا استخدام المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات أن تكون الرؤى قابلة للتنفيذ
• يكشف عن العلاقة بين العوامل المؤثرة على تذبذب العملاء بمساعدة التحليل الإحصائي

اقرأ أيضًا: استخدام بيانات تحليلات المنتج لتعزيز نجاح العملاء واستراتيجيات التسويق

التعلم الآلي: ركيزة القوة التنبؤية

يركز التعلم الآلي على تطوير خوارزميات للتعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. إليك كيف يلعب التعلّم الآلي دورًا في التنبؤ الدقيق بالتخبط:

• يحسن دقة التنبؤ من خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة. يساعد ذلك على تحسين نماذج التنبؤ بالتخبط لتظل دقيقة على الرغم من التغيرات في احتياجات العملاء
• يحسّن تخصيص الموارد من خلال تحديد العملاء المعرضين لخطر الانقطاع وتركيز جهود الاستبقاء على هؤلاء الأفراد
• يكتشف التغييرات الطفيفة في سلوك العميل التي قد تشير إلى زيادة مخاطر الانقطاع. يعزز ذلك من قدرة نموذج التنبؤ بالاضطراب على تسهيل الخطوات الاستباقية لمعالجة المشكلة

مع وضع هذا التأثير في الاعتبار، إليك الشكلين الشائعين للتعلم الآلي:

• الانحدار اللوجستي: تقوم هذه الخوارزمية بمراجعة البيانات من عدة متغيرات باستخدام نهج التحليل الإحصائي. ثم تقوم بتقييم ما إذا كان من المحتمل أن يتخبط العملاء وتعيد النتائج بصيغة نعم أو لا. وهي فعالة للغاية بالنسبة للشركات التي تتعامل مع المنتجات والخدمات مثل الاتصالات السلكية واللاسلكية والخدمات المصرفية وتجارة التجزئة
• تعلّم شجرة القرار: يقوم هذا النموذج ببناء تمثيل مرئي للقرارات ونتائجها المحتملة لتصنيف العملاء إلى شرائح أكثر دقة. تُمكِّن أشجار القرار الشركات من تصميم استراتيجيات مخصصة للعملاء الأفراد أو مجموعات محددة. وتستخدم خوارزمية ذات صلة، وهي خوارزمية الغابات العشوائية، أشجار قرار متعددة لتعزيز الدقة والتعامل مع مجموعات البيانات المعقدة بفعالية

كيفية بناء نموذج التنبؤ بالتخبط: تفصيل خطوة بخطوة

فيما يلي تحليل تفصيلي خطوة بخطوة لبناء نموذج التنبؤ بالتخبط.

### الخطوة 1: جمع البيانات ومراجعتها

الخطوة الأولى هي الحصول على بيانات عالية الجودة، وهي عملية من جزأين.

تحديد مصادر البيانات ذات الصلة

تحديد المصادر التي تحتوي على معلومات ذات صلة بتخبط العملاء، مثل التركيبة السكانية للعملاء، وبيانات العملاء التاريخية، وتاريخ الشراء، وأنماط الاستخدام، وتفاعلات دعم العملاء.

إليك مصادر البيانات الأكثر فعالية للتركيز عليها:

• أنظمة إدارة علاقات العملاء: استفد من هذه الأنظمة التي تخزن ثروة من معلومات العملاء، مثل البيانات التاريخية والتركيبة السكانية وتاريخ الشراء وتفاعلات الدعم
• استبيانات العملاء: استخدم التعليقات المباشرة من العملاء للحصول على رؤى حول مدى رضاهم وأسباب تراجعهم
• تحليلات الموقع الإلكتروني والتطبيق: تتبع سلوك المستخدم لتحديد الاتجاهات والمشكلات المحتملة التي قد تؤدي إلى حدوث زبد
• مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي: تحليل المحادثات عبر الإنترنت لقياس مشاعر العملاء وتحديد المشاكل المحتملة
• سجلات دعم العملاء: مراجعة تفاعلات العملاء السابقة وبطاقات الدعم لفهم مخاوفهم وتحديد نقاط الألم الشائعة

جمع البيانات وتنظيفها

اجمع البيانات اللازمة من المصادر المختارة وتأكد من جودتها من خلال تنظيفها ومعالجتها مسبقًا لإزالة التناقضات والقيم المفقودة والقيم المتطرفة.

فيما يلي بعض الأمثلة على البيانات المتعلقة بالزبد:

• الخصائص الديموغرافية للعملاء: العمر والجنس والموقع وما إلى ذلك.
• سجل المشتريات: تواتر وتكرار وقيمة المشتريات النقدية
• مقاييس المشاركة: زيارات الموقع الإلكتروني واستخدام التطبيق وتفاعلات دعم العملاء
• حالة التحول: ما إذا كان العميل قد توقف عن استخدام خدماتك

تُعد معالجة البيانات خطوة حاسمة وشاملة في تطوير نموذج فعّال للتنبؤ بالتراجع. يمكن للأداة المناسبة أن تقلل من أوقات المعالجة والموارد، وذلك من خلال الضغط على الدقة والهيكلية.

تُعد ميزات ClickUp متعددة الاستخدامات هي الأنسب هنا. وعلى الرغم من أن الأداة مصممة في المقام الأول لإدارة المهام والتعاون في المشروع، إلا أنها تعزز على الفور مراحل جمع البيانات وتحليلها ونمذجتها في مشروع التنبؤ بالتخبط

بفضل القوالب والحلول الجاهزة للاستخدام، يساعد ClickUp فريقك على تبسيط جميع المهام التشغيلية. على سبيل المثال, ClickUp CRM يدير بسلاسة جميع معاملات العملاء، من تخزين معلومات الاتصال إلى تتبع سجل الشراء.

إدارة جميع بيانات العملاء في مكان واحد لتحسين التواصل مع العملاء باستخدام حل ClickUp CRM Solution

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ ClickUp CRM التي تعزز جودة البيانات المتعلقة بالزخم وجهود الاحتفاظ بالعملاء:

• ابق على اطلاع على أحدث ملاحظات العملاء واستخدام المنتج من خلال تحديث البيانات في الوقت الفعلي. وهذا يعزز من دقة تنبؤاتك المتعلقة بالاضطراب
• قم بتخزين مجموعة كبيرة من بيانات العملاء، بما في ذلك معلومات الاتصال وسجل الشراء وتفاعلات الدعم والتعليقات باستخدامأكثر من 15 مشاهدة لـ ClickUp. يوفر ذلك عرضًا شاملاً لمشاركة العملاء، مما يسهل تحديد مؤشرات الاضطراب المحتملة
• خصص عملية جمع البيانات باستخدامواجهة برمجة تطبيقات ClickUp. يتيح لك هذا أيضًا إنشاء أتمتة خاصة بالعمل لتقليل عبء جمع البيانات يدويًا
• دمج أكثر من 1,000 أداة لضمان رؤية متسقة لتفاعلات العملاء على جميع المنصات. قم أيضًا بدمج العديد من برامج النمذجة التنبؤية لتعزيز موثوقية تنبؤاتك بالتخبط
• استخدمالحقول المخصصة لـ ClickUp والحالات لتصور احتمالية التراجع. على سبيل المثال، يمكنك إضافة حقل بيانات مصمم مسبقًا يسمى "صحة العميل"، والذي يمكن أن يتراوح من ممتاز إلى احتمال حدوث زبد

بالإضافة إلى ClickUp CRM، هناك ميزة أخرى فعالة لمصدر البيانات لبيانات دعم العملاء على هذه المنصة وهي خدمة عملاء ClickUp .

تمكين فرق خدمة العملاء من تقديم حلول عالية الجودة بشكل أسرع باستخدام قالب إدارة خدمة العملاء من ClickUp

تساعد خدمة عملاء ClickUp لخدمة العملاء على بناء العلاقات، وتصور ردود الفعل، وإسعاد العملاء. كما أنه مصدر البيانات المثالي لقياس كيفية الحصول على ملاحظات العملاء وجعل عملية جمع بيانات العملاء سهلة.

فيما يلي ثلاث ميزات لهذا البرنامج لإلقاء الضوء على إمكاناته:

• جمع الملاحظات من مختلف القنوات وتنظيمها، بما في ذلك الاستبيانات، وسجلات تذاكر الدعم المدمجة، وحتى التفاعلات عبر وسائل التواصل الاجتماعي مع عمليات التكامل الصحيحة
• تحليل ملاحظات العملاء البيانات وتحديد الاتجاهات والأنماط والارتباطات مع مجموعة واسعة من التصورات
• قم بدمج النظام الأساسي مع نموذج التنبؤ بالتخبط لنقل البيانات بسلاسة
• أضف بياناتكخدمة العملاء المهام بكفاءة معأولويات مهام ClickUp بالإضافة إلى ذلك، تقدم ClickUp أيضًا قوالب مخصصة للمساعدة في إنشاء عمليات لتتبع رؤى العملاء وتنظيمها لنموذج التنبؤ بالتخبط.

قالب استبيان رضا العملاء في ClickUp ClickUp استبيان رضا العملاء

تنزيل هذا القالب

قالب استبيان رضا العملاء

يُعد الرضا عاملاً حاسماً في عملية الزبدة، و قالب استبيان رضا العملاء في ClickUp هو إطار التقييم المفضل لديك لتصوره.

فيما يلي بعض أهم الميزات التي تجعله ضروريًا عند جمع البيانات لنموذج التنبؤ بالتخبط:

• تبسيط عملية إنشاء الاستبيان مع حقول البيانات الشاملة والجذابة المعبأة مسبقًا في القالب
• تخصيص حقول البيانات لتضمين المزيد من الأسئلة المحددة، مثل حالة الزخم والاقتراحات
• جمع كل ردودك وتنظيمها في مساحة واحدة باستخدام طريقة عرض التسلسل الهرمي المدمجة في المنصة
• تصوَّر مستويات رضا العملاء ومجالات التحسين دون عناء باستخدام طرق العرض المخصصة من ClickUp مثل اللوحة والقائمة والتقويم والمزيد. يتم تخصيصها بسهولة لتعكس البيانات التي ترغب في جمعها لنموذج التنبؤ بالتخبط الخاص بك

💡 نصيحة احترافية: استخدم ClickUp Custom Fields لتصنيف العملاء بناءً على معايير مختلفة، مثل التركيبة السكانية أو سلوك الشراء أو استخدام المنتج.

قالب تحليل احتياجات العملاء ClickUp Customer Needs Analysis Template

تنزيل هذا القالب

قالب تحليل احتياجات العملاء ClickUp

قالب تحليل احتياجات العميل* النقر فوق قالب تحليل احتياجات العملاء* هو الإطار المثالي المصمم مسبقًا لجمع ملاحظات العملاء وتنظيمها وتحليلها.

فيما يلي الميزات الرئيسية لهذا القالب التي تجعله مثاليًا لتحديد بيانات العملاء التي تؤثر على الزبائن:

• تجميع العملاء استنادًا إلى العوامل ذات الصلة لتحديد الأنماط المرتبطة بالتخبط
• رسم خريطة لتفاعلات العملاء مع منتجك أو خدمتك لتحديد نقاط الألم أو مناطق الاحتكاك
• تحديد المراحل في رحلة العميل التي من المرجح أن يحدث فيها الاضطراب في رحلة العميل

مع هذه القوالب وأنظمة ClickUp الشاملة لإدارة علاقات العملاء، يصبح جمع بيانات العملاء الضرورية ومعالجتها سلسًا.

الخطوة 2: فهم الإفراط في أخذ العينات والتقصير في تحليل البيانات

الخطوة الثانية هي إزالة التحيز في نموذجك التنبؤي.

غالبًا ما تكون مجموعات البيانات غير متوازنة، حيث يكون عدد العملاء غير المترددين أكثر من العملاء المترددين. يؤدي هذا إلى رؤى غير دقيقة حول رضا العملاء في الوقت الفعلي واحتمالية حدوث معدلات زبد قادمة.

لإزالة التحيز الناتج عن ذلك، يجب على علماء البيانات والمحللين تطبيع مجموعة البيانات. فيما يلي طريقتان للقيام بذلك:

الإفراط في أخذ العينات

يمكننا زيادة عدد حالات العملاء المتضاربة لتحقيق التوازن بين الفئات. هناك طريقتان أساسيتان لأخذ عينات زائدة:

• الإفراط في المعاينة العشوائية: تتضمن هذه الطريقة تكرار نقاط بيانات العملاء المتضاربة الحالية بشكل عشوائي
• الإفراط في أخذ عينات اصطناعية من الأقليات: تنشئ هذه الطريقة نقاط بيانات عملاء متخبطين جدد اصطناعية بناءً على نقاط بيانات العملاء المتخبطين الحالية لتجنب التكرار المتكرر

الإفراط في أخذ العينات

يركز أسلوب أخذ العينات الزائدة على موازنة عدد الحالات في العملاء غير المترددين. نظرًا لأن هذا يخاطر بفقدان البيانات القيمة، فإنه لا يتوافق مع مجموعات بيانات العملاء الأصغر حجمًا.

فيما يلي ثلاث طرق لأخذ العينات الناقصة:

• الاختزال العشوائي: يزيل المثيلات عشوائيًا من فئة الأغلبية
• روابط التوميك: يتضمن ذلك تحديد وإزالة المثيلات المتشابهة
• الاختزال القائم على المجموعات: هنا، تقوم هنا بتجميع العملاء غير المتحولين بناءً على تشابههم وإزالة العملاء من المجموعات الأكثر شيوعًا. هذا يحافظ على مجموعة متنوعة من العملاء غير المتحولين مع تقليل عددهم الإجمالي

بعد إزالة التحيز، نبدأ في ترميز المتغيرات.

الخطوة 3: ترميز المتغيرات الفئوية

تعمل معظم خوارزميات التعلم الآلي مع البيانات الرقمية. ومع ذلك، فإن العديد من متغيرات مجموعة البيانات الواقعية تكون على شكل نصوص أو تسميات. تسمى هذه المتغيرات بالمتغيرات الفئوية.

نظرًا لأن النصوص والتسميات غير متوافقة مع الخوارزميات، يجب علينا ترميزها بتنسيقات رقمية.

فيما يلي طريقتان للترميز:

1. ترميز واحد ساخن

فيما يلي خطوات التشفير بالحرارة الواحدة:

• إنشاء عمود ثنائي جديد لكل فئة ضمن متغير فئوي
• سيحتوي كل صف على 1 في العمود المقابل لفئته و0 في الصفوف الأخرى

مثال:

• حقل البيانات: "نوع الاشتراك"
• الفئات: "أساسي" و "قياسي" و "ممتاز"

النتيجة:

النتائج المشفرة هي ثلاثة أعمدة جديدة:

• نوع_الاشتراك/الأساسي
• نوع الاشتراك \ قياسي
• نوع الاشتراك القسط

بناءً على بيانات العميل، سيتم تعيين 1 أو 0 لهذه الأعمدة بناءً على بيانات العميل.

2. ترميز التسمية

تتضمن هذه التقنية تعيين قيمة رقمية فريدة لكل فئة ضمن متغير فئوي. وهي الأنسب للفئات ذات الترتيب الطبيعي، مثل "منخفض" و"متوسط" و"مرتفع"

مثال:

• حقل البيانات: رضا العملاء
• الفئات: "غير راضٍ جدًا" و"غير راضٍ" و"محايد" و"راضٍ" و"راضٍ جدًا

النتيجة:

سيقوم ترميز التسمية بتعيين القيم 1 و2 و3 و4 و5 لكل فئة.

مسرد مصطلحات التنبؤ بالتحول

يحدث الإفراط في التنبؤ بالتخبط عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد للغاية، ويحفظ الضوضاء والمراوغات بدلاً من التقاط الأنماط الأساسية. يؤدي هذا إلى نموذج يؤدي أداءً جيدًا بشكل استثنائي على بيانات التدريب ولكن يواجه صعوبات في التعميم على البيانات الجديدة غير المرئية. في التنبؤ بالتخبط، هذا يعني أن النموذج قد يتنبأ بدقة بتخبط العملاء في مجموعة التدريب ولكنه يفشل في تحديد العملاء الذين من المحتمل أن يتخبطوا في المستقبل بشكل صحيح.

التنظيم هي تقنية تثني نموذج الزبد عن تعيين أوزان مفرطة للسمات الفردية، مما قد يؤدي إلى الإفراط في التخصيص. في الأساس، يساعد التنظيم النموذج على التعميم بشكل أفضل على البيانات الجديدة غير المرئية من خلال التركيز على أهم الميزات وتجنب الاعتماد المفرط على أي ميزة واحدة.

الخطوة 4: بناء نموذج التنبؤ

نقوم في هذه المرحلة بتدريب خوارزمية التعلّم الآلي على بياناتك المُعدّة لإنشاء نموذج للتنبؤ بتغيّر العملاء.

فيما يلي الأجزاء الأربعة لبناء نموذج التنبؤ الخاص بك:

اختيار الخوارزمية المناسبة

طبيعة بياناتك والمشكلة تحدد الخوارزمية التي تختارها. في الأقسام السابقة، قمنا في الأقسام السابقة بتغطية بعض خوارزميات التعلم الآلي الأنسب للتنبؤ بالتخبط.

تدريب النموذج

بمجرد أن تختار خوارزمية ما، ستقوم بتدريبها باستخدام مجموعة البيانات التي أعددتها. يتضمن ذلك تزويد النموذج بالميزات (المتغيرات المستقلة) والمتغير المستهدف المقابل (حالة الزبد). يتعلم النموذج تحديد الأنماط والعلاقات في البيانات التي يمكن أن تتنبأ بحالة الاضطراب.

ضبط النموذج

بينما تكون قد دربت النموذج، يجب عليك أيضاً التأكد من أنه جاهز للتسليم. أفضل نهج لضبط النموذج هو التجريب.

لتحسين أداء النموذج، قد تحتاج إلى تجربة إعدادات مختلفة داخل الخوارزمية. تُعرف هذه العملية باسم المعلمة الفائقة أو ضبط النموذج.

فيما يلي بعض الأمثلة على هذه الإعدادات في نماذج الزبد التنبؤية:

• التنظيم: يتحكم في مدى تعقيد النموذج لمنع الإفراط في الضبط
  • تنظيم L1: يحدد أهم الميزات الأساسية
  • تنظيم L2: يقلل من حجم المعاملات، ويمنع الإفراط في التركيب
• معدل التعلم: يحدد حجم الخطوة المتخذة أثناء عملية التدريب
• عدد الأشجار: يتحكم في عدد أشجار القرار في مجموعة الغابة العشوائية أو مجموعة تعزيز التدرج

فيما يلي بعض الخوارزميات والتقنيات للعثور على أفضل مجموعة:

• البحث في الشبكة: يجرب جميع مجموعات المعلمات الفائقة ضمن شبكة محددة
• التحسين البايزي: يستخدم نموذج تعلم آلي احتمالي لاستكشاف إعدادات الخوارزمية

التصوير

بمجرد تدريب النموذج الخاص بك وضبطه، يجب عليك تصور أدائه ورؤاه.

يمكن للوحة المعلومات المدمجة أن توفر نظرة عامة تفاعلية على تنبؤات النموذج والمقاييس الرئيسية وأهمية الميزة. يمكّن ذلك أصحاب المصلحة من فهم سلوك النموذج وتحديد مجالات التحسين. كما أنها تلعب دورًا حيويًا في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على التنبؤات.

قم بدمج نماذج التنبؤ الخاصة بك بسلاسة، وتصور رؤاك بسهولة، وشارك نتائجك على الفور باستخدام ClickUp Dashboards ClickUp Dashboards تعمل على تسريع وتبسيط كيفية استخلاص الشركات للرؤى القابلة للتنفيذ وتوصيل نتائجها.

إليك ما يمكنك فعله باستخدام ClickUp Dashboards:

• تتبع معدلات الزبد,دورة حياة العميلوغيرها من المؤشرات ذات الصلة باستخدام واجهة الأداة سهلة الاستخدام
• تتبّع أحدث نماذج التنبؤات باستخدام تحديثات ClickUp Dashboards في الوقت الفعلي
• خصص تصوراتك المرئية باستخدام المخططات الدائرية والرسوم البيانية للاتجاهات التنبؤية ومربعات النصوص اللافتة للنظر لتعكس نمو أعمالك يمكن تكييف ذلك بسهولة ليعكس أحدث قائمة بالعملاء المحتفظ بهم أو حتى نسبة العملاء بناءً على الفئة وصحة العلاقة والتركيبة السكانية
• تحويل وتفويض أي رؤية إلى مهام من خلال إدارة المهام المدمجة. هذا مثالي لإنشاء المشاريع وتنفيذها إلىتحسين الاحتفاظ بالعملاء وتقليل حالات التخبط

اقرأ أيضًا: 10 استراتيجيات لاكتساب العملاء لدفع نمو الأعمال التجارية

### الخطوة 5: تقييم نموذج التنبؤ بتراجع العملاء

فيما يلي بعض طرق التقييم المثالية لنموذج التنبؤ باضطراب العملاء:

• طريقة الانتظار: يقسم هذا الأسلوب مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. قم بتدريب النموذج على مجموعة التدريب وتقييم أدائه على مجموعة الاختبار
• التحقق التبادلي ك-مضاعف ك: تقسيم مجموعة البيانات إلى k طيات متساوية. قم بتدريب النموذج k مرات، باستخدام k-1 طيّات للتدريب وطية واحدة للاختبار. يساعد ذلك على تقليل الإفراط في الملاءمة
• التحقق التبادلي المُصنَّف: يضمن احتواء كل طية على نسبة تمثيلية من العملاء المترددين وغير المترددين، وهو أمر مهم لمجموعات البيانات غير المتوازنة

أثناء تقييمك لنموذج التنبؤ بالتخبط، يجب عليك أيضًا تتبع تقدمه. إليك بعض المقاييس الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

• الدقة: كم عدد التنبؤات الصحيحة التي تم إجراؤها؟
• الدقة: كم عدد التنبؤات الإيجابية التي أدت إلى نتائج إيجابية؟
• الدقة: كم عدد النتائج الإيجابية التي تم التنبؤ بها بدقة؟
• الدرجة الأولى: المتوسط التوافقي للدقة والاستدعاء، مما يوفر مقياسًا متوازنًا

وبالنظر إلى أن هذه الخطوة ستستمر كنشاط روتيني للحفاظ على النموذج ملائمًا وخاليًا من الأخطاء، فإن أتمتة هذه الخطوة أمر بالغ الأهمية لتوفير الوقت والموارد.

إدماج وأتمتة وإدارة رؤى التنبؤ بالاضطراب باستخدام ClickUp Brain

قم بتحويل كيفية بناء وتطوير نموذج التنبؤ بالاضطراب الخاص بك مع ClickUp Brain -أداة ذكاء اصطناعي قوية توفر وقتك وجهودك. وهي مصممة لتبسيط كل ما تحتاج إليه، بدءًا من الرؤى إلى الأتمتة.

فيما يلي بعض الميزات التي تُظهر لك أن Brain يدفع الإنتاجية والكفاءة:

• إنشاء تقارير مرحلية فورية مع ملخصات المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يقوم ClickUp Brain بتحليل بيانات مشروعك وإنشاء تقارير شاملة ببضع نقرات فقط
• أتمتة مهام إعداد البيانات باستخدام خوارزميات وتقنيات Brain المتقدمة. سيؤدي ذلك إلى تسريع مهام المعالجة المسبقة للبيانات الخاصة بك من التجميع إلى التنظيف دون المساس بالجودة
• قم بدمجها مع نموذجك التنبؤي لأتمتة التنبؤات. يأتي ClickUp Brain أيضًا مع ClickUp CRM ولوحات المعلومات لتبسيط جمع البيانات وتصورها

💡 نصيحة احترافية: ادمج قاعدة المعرفة الخاصة بك مع ClickUp Brain، مما يمكّن فريق دعم العملاء لديك من تقديم إجابات سريعة ودقيقة لأسئلة العملاء، مما يؤدي إلى تبسيط التواصل مع العملاء العمليات.

تحجيم معدل التخبط وتأمين الاستمرارية مع ClickUp

إن الحصول على تنبيه مسبق للعملاء غير الراضين أو الذين من المحتمل أن يتوقفوا عن استخدام خدماتك هو ميزة كبيرة. ومع ذلك، فإن نموذج التنبؤ بالاضطراب لا يعمل فقط على حل المشكلات المحتملة مثل فقدان العملاء؛ بل يساعدك أيضًا على تحسين خدمة العملاء .

وهذا يترجم إلى استمرارية الأعمال وإسعاد العملاء.

مع الخطوات والممارسات الشاملة التي قمنا بتزويدك بها، أنت على بعد خطوة واحدة من نموذج التنبؤ بالتخبط. كل ما يتبقى هو الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات الذي تقدمه ClickUp من خلال إدارة علاقات العملاء وخدمة العملاء والقوالب وغيرها.

إذن, اشترك في ClickUp اليوم للحد من معدل التراجع وبناء علاقات دائمة مع العملاء!