עם תחילת 2025, עסקים מנווטים בנוף דינמי המעוצב על ידי ציפיות מתפתחות של לקוחות, התקדמות טכנולוגית ואתוס מונחה נתונים (ובישראל מתווספים תנאי אי-הוודאות המאפיינים את האזור). עבור מנהלי משאבי אנוש, מנהלי שיווק, ומנהלי חוויית לקוח, הישארות קדימה דורשת אימוץ מגמות וטכנולוגיות שמסייעות להעצים אנשים (עובדים), לנתח שווקים, ולהבין לקוחות. מכון המחקר שריד זיהה חמש מגמות מחקר שיסייעו לארגונים לחדד את היתרון התחרותי שלהם ולקבל החלטות חכמות ומהירות יותר.
מגמה #1: פתרונות בינה מלאכותית (AI), ובפרט LLMs
אין זה מפתיע שהמגמה הראשונה שיש להזכיר היא AI, אך אנו מתמקדים כאן במיוחד במודלי שפה גדולים (LLM). מודלי LLM מחוללים מהפכה באופן שבו ארגונים פועלים. החל מייעול תהליכי גיוס משאבי אנוש ועד לשיפור מסעות הלקוח באמצעות צ'אטבוטים לצוותי שירות ותמיכה, אימוץ הבינה המלאכותית מואץ. עד 2025, רוב פתרונות התוכנה יכללו שילוב AI, עם זאת, ברמות שונות של הצלחה. כדי שפתרון AI יצליח הוא צריך להיות שימושי (למשל, מדויק ורלוונטי), ופשוט לתפעול (זמן תגובה קצר, או אפילו פועל ברקע). הנה כמה דוגמאות כיצד מנהלי משאבי אנוש, שיווק וחווית לקוח יכולים למנף יכולות LLM:
במשאבי אנוש
- התאמת כישרונות: ניתן להשתמש ב LLMs כדי להתאים מועמדים למשרות פתוחות בצורה יעילה יותר על ידי ניתוח מיומנויות, ניסיון, והעדפות, תוך הבטחת התאמה טובה יותר הן עבור המועמד והן עבור הארגון.
- אוטומציה של סיכומי ראיונות: בינה מלאכותית יכולה לתמלל ולסכם ראיונות, להדגיש נקודות מפתח ולספק משוב מובנה למנהלי גיוס.
- תובנות שימור עובדים: על ידי ניתוח משוב עובדים וסקרי מחוברות, LLMs יכולים לזהות מגמות ולהציע תובנות מעשיות לשיפור שימור העובדים ושביעות הרצון במקום העבודה.
בשיווק
- התאמה של קהלים: LLMs יכולים ליצור תוכן מותאם במיוחד עבור פלחי לקוחות שונים, תוך התאמת מסרים כך שיהדהדו עם דמוגרפיות או פסיכוגרפיקות ספציפיות.
- שיפור ה A/B Testing: בינה מלאכותית יכולה להציע וריאציות מרובות של חומרי שיווק ולחזות אילו מהם ישיגו את הביצועים הטובים ביותר בהתבסס על נתונים היסטוריים והעדפת לקוחות.
- ניתוח מגמות: LLMs יכולים לסרוק כמויות גדולות של מדיה חברתית וחדשות בתעשייה כדי לזהות מגמות מתפתחות, ולעזור למשווקים להוביל בשוק.
- מיטוב קמפיינים: בינה מלאכותית יכולה לנתח ביצועי קמפיינים קודמים ולהציע התאמות בהעברת מסרים, תזמון ואסטרטגיית ערוצי המכירה כדי למקסם את החזר ההשקעה.
בחוויית הלקוח
- תמיכה מותאמת: LLMs יכולים לנתח פרופילי לקוחות והיסטוריית אינטראקציה כדי לספק תגובות מותאמות אישית, שיפור שביעות הרצון ובניית קשרים חזקים יותר.
- ניתוח סנטימנט בזמן אמת: בינה מלאכותית יכולה להעריך את הטון והסנטימנט של אינטראקציות עם לקוחות בזמן אמת, ולאפשר לצוותים להתערב באופן יזום במצבים מאתגרים.
- אפשרויות משופרות לשירות עצמי: LLMs יכולים להפעיל כלים חכמים בשירות עצמי, כגון צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים, המסוגלים לפתור מגוון רחב יותר של שאילתות לקוחות עם התערבות אנושית מינימלית.
- מעורבות פרואקטיבית: בינה מלאכותית יכולה לזהות צרכים או בעיות פוטנציאליות של לקוחות לפני שהם מתעוררים, ולאפשר לחברות לספק תמיכה פרואקטיבית וליצור תהליך חלק יותר.
תובנות ממשוב: על-ידי ניתוח ביקורות של לקוחות ונתוני סקר, LLMs יכולים לחשוף תובנות מעשיות, ולעזור לעסקים למקד מוצרים, שירותים ותהליכים.
מגמה #2: מדעי הנתונים כמרכיב מרכזי במחקר כמותי
ארגונים מאמצים כלי סקר DIY ("עשה זאת בעצמך") ושיטות איסוף נתונים פשוטות, מה שהופך את איסוף הנתונים הבסיסי לנגיש לכולם. עם זאת, ככל שכלים אלה הופכים נפוצים והתפוקות שלהם הופכות לסחורה, הביקוש לניתוח מתקדם והדרכת מומחים עולה. מדע הנתונים הוא כבר לא רק מיומנות טכנית- הוא כלי אסטרטגי שהופך נתונים גולמיים לתובנות מעשיות באמצעות מתודולוגיות מתקדמות, אלגוריתמים חדשניים וטכניקות הערכה קפדניות.
דוגמאות מעשיות ליישום:
- סגמנטציה מתקדמת במשאבי אנוש: ניתוח סקרי שביעות רצון עובדים באמצעות אלגוריתמים של חלוקה לאשכולות (Cluster Analysis) כדי לזהות תת-קבוצות עם צרכים או חששות ייחודיים, מאפשר יוזמות מותאמות לשימור ומעורבות.
- פילוח שוק לשיווק: שימוש בטכניקות כמותיות כדי לחשוף פלחי לקוחות בעלי ניואנסים, מאפשרים העברת מסרים ממוקדים במיוחד, מיצוב טוב יותר ואסטרטגיות שיווק יעילות יותר.
- מודלי חיזוי עבור שירות הלקוחות ומשאבי אנוש: הטמעת מודלים שחוזים נטישת לקוחות או תחלופת עובדים, ומאפשרים התערבויות יזומות ואסטרטגיות שימור מיטביות.
- הערכת ביצועי מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה: החלת שיטות סטטיסטיות קפדניות להערכת דיוק המודל והחזר ההשקעה בתרחישים עסקיים בעולם האמיתי, תוך הבטחת התאמה למטרות ולאסטרטגיות ארגוניות.
בעידן שבו איסוף הנתונים הופך לדמוקרטי יותר ויותר, ההבדל האמיתי טמון באופן שבו ארגונים מנתחים ופועלים על הנתונים שהם אוספים. מדע הנתונים הופך נתונים גולמיים לתובנות אסטרטגיות, ומאפשר לעסקים לחזות מגמות, להתאים חוויות ולמטב פעולות. על ידי אימוץ ניתוח מתקדם ושילוב מדעי הנתונים כמרכיב מרכזי בתהליכי קבלת ההחלטות שלהם, ארגונים יכולים להתקדם מעבר לתובנות מסחריות כדי להשיג יתרון תחרותי, להניע צמיחה וחדשנות בשוק המתפתח ללא הרף.
מגמה #3: נגישות למודלים של למידת מכונה ככלי
הדמוקרטיזציה של למידת מכונה (ML) ממשיכה לשנות את האופן שבו ארגונים פועלים, ומעצימה ארגונים בינוניים עד גדולים לרתום את הפוטנציאל שלה להתמודדות עם אתגרים עסקיים ייחודיים. עם הזמינות הגוברת של מדעני נתונים מיומנים וכמויות עצומות של נתונים עסקיים, למידת מכונה כבר לא שמורה לענקיות טכנולוגיה – היא כעת כלי מעשי שארגונים בתעשיות שונות יכולים למנף לקבלת החלטות, אוטומציה וחדשנות. מגמה זו משלימה את התפקיד הרחב יותר של מדעי הנתונים כאבן פינה של מחקר כמותי, המציע תובנות מעשיות ופתרונות מותאמים.
דוגמאות מעשיות ליישום:
משאבי אנוש: מודלי חיזוי לשימור עובדים. מודל למידת מכונה מותאם מנתח נתוני משאבי אנוש היסטוריים, כגון סקירות ביצועים, תוצאות סקרי מחוברות ודפוסי מחזור, כדי לחזות אילו עובדים נמצאים בסיכון לעזוב. זה מאפשר לצוותי משאבי אנוש להתערב באופן יזום עם אסטרטגיות שימור המותאמות לצרכים האישיים.
שיווק: פילוח מודעות דינמי. מודל שהוכשר על התנהגות הלקוחות והיסטוריית הרכישות חוזה את הסבירות שפלחי שוק ספציפיים יגיבו למסע פרסום. זה מאפשר לצוותי שיווק להציג פרסומות ממוקדות מאוד, לשפר את שיעורי הקליקים וההמרות תוך מיטוב ההוצאה על מודעות.
חוויית לקוח: ניתוח סנטימנט בזמן-אמת. כלים המופעלים באמצעות למידת מכונה מעריכים את הטון של אינטראקציות עם לקוחות (באמצעות צ'אט, דוא"ל או שיחות) בזמן אמת, ומסמנים סנטימנט שלילי לפתרון מיידי. זה מבטיח זמני תגובה מהירים יותר ללקוחות לא מרוצים ומשפר את שביעות הרצון הכללית.
מגמה #4: מחקר "זריז וגמיש" (Agile) – מבוסס עובדות וניתן לפעולה
מתודולוגיות מחקר זריזות וגמישות משנות את האופן שבו ארגונים ניגשים לקבלת החלטות מונחית נתונים. בהשראת האופי האיטרטיבי של פיתוח תוכנה, גישה זו כוללת פירוק יוזמות מחקר בקנה מידה גדול למחקרים קטנים וממוקדים יותר. זה מאפשר לארגונים להסתגל במהירות לתנאים משתנים ולהפיק תובנות מעשיות בכל שלב של התהליך. על ידי הדגשת זריזות, עסקים יכולים להבטיח שהמחקר שלהם נשאר מתואם עם יעדים בעולם האמיתי וצרכי קבלת החלטות מיידיים.
היתרונות של מחקר איטרטיבי:
- זמן מהיר יותר לתובנות: מחקר איטרטיבי מאפשר גישה מהירה יותר לתובנות מעשיות, ומבטיח שקבלת ההחלטות תואמת את דינמיקת השוק המהירה.
- יכולת הסתגלות בזמן אמת: לולאות משוב מתמשכות מאפשרות לארגונים להגיב ביעילות למגמות מתפתחות, משוב עובדים וצרכי לקוחות, ומבטיחות רלוונטיות ועיתוי.
השלכות מעשיות על משאבי אנוש, שיווק וחוויית לקוח (CX)
משאבי אנוש
סקרי דופק למחוברות מתמשכת של עובדים: סקרים שנתיים מסורתיים מפגרים לעתים קרובות אחרי הדינמיקה במקום העבודה בזמן אמת. על ידי אימוץ שיטות מחקר איטרטיביות כגון סקרי דופק תכופים, צוותי משאבי אנוש יכולים לעקוב אחר רגשות העובדים, לזהות נקודות כאב וליישם התערבויות בזמן כדי להגביר את המורל והשימור.
תכנון כוח אדם פרואקטיבי: מתודולוגיות אג'יליות מאפשרות למנהלי משאבי אנוש לבחון ולחדד מדיניות – כגון מודלים של עבודה היברידית או תוכניות הטבות – במחזורים קצרים, ולהבטיח שהשינויים מבוססים על נתונים חזקים מהעולם האמיתי ולא על הנחות.
שיווק
בדיקת קמפיין מצטברת: במקום להתחייב מראש לקמפיין שיווקי בקנה מידה מלא, מחקר איטרטיבי מאפשר לאנשי שיווק לבדוק רעיונות, פריטים חזותיים או מסרים על קהלים קטנים יותר. תובנות שנאספו מבדיקות אלה מאפשרות התאמות שממקסמות את ההשפעה לפני פריסה רחבה יותר.
ניתוח תפיסת מותג משופר: ניתוח סנטימנט מותג שנערך באופן קבוע מאפשר לצוותי שיווק לעקוב אחר האופן שבו גורמים חיצוניים- כגון פעילות מתחרים או שינויים בשוק – משפיעים על תפיסות הצרכנים. זה מבטיח שהאסטרטגיות יישארו זריזות ומגיבות.
חוויית לקוח
עיצובי שירות משופרים: על ידי איסוף וניתוח מתמשך של משוב לקוחות במחזורים איטרטיביים, צוותי חווית לקוח יכולים למקד תהליכי שירות או ממשקים דיגיטליים בהדרגה, ולספק חוויות משתמש טובות יותר לאורך זמן.
אסטרטגיות פתרון בזמן אמת: מחקר זריז וגמיש מאפשר בדיקה מהירה יותר של פתרונות לצווארי בקבוק בשירות. לדוגמה, צוותי חווית לקוח יכולים לבצע פיילוט של מודלים שונים לתמיכה בצ'אט, לעקוב אחר יעילות בזמן אמת ולפרוס את המודל המוצלח ביותר באופן נרחב.
מגמה זו כוללת גם את גיוון התוצרים
תוצרי המחקר מגוונים וארגונים מצפים כעת לתמהיל תפוקות מותאם המשרת בעלי עניין מגוונים:
- נתונים גולמיים עבור צוותי ניתוח נתונים.
- נתונים ותובנות מעובדים עבור צוותי מחקר שוק ובינה עסקית.
- מצגות למקבלי החלטות בכירים ואנשי שיווק.
- לוחות מחוונים והדמיות עבור רמות תפעוליות וניהוליות.
גמישות זו מבטיחה שהתובנות יהיו נגישות, שמישות, ישימות ותואמות את יעדי הארגון.
מגמה #5: שילוב משופר של נתונים בקבלת החלטות שוטפת
שילוב נתונים מתקדם במהירות, ומאפשר לעסקים לשלב מקורות נתונים פנימיים וחיצוניים כדי לחשוף דפוסים וקשרים שבעבר היה קשה לזהות. על-ידי פירוק מאגרי נתונים מבודדים, ארגונים יכולים להפיק תובנות הוליסטיות יותר שיניעו החלטות בעלות השפעה בין מחלקות.
דוגמאות לתובנות משולבות:
מתאם בין מחוברות עובדים ואיכות שירות הלקוחות: צוותי משאבי אנוש וחווית לקוחות יכולים לשתף פעולה כדי לנתח כיצד עובדים מחוברים תורמים לחוויות לקוח טובות יותר, תוך זיהוי מניעים מרכזיים לשיפור שימור ושביעות הרצון הלקוחות.
מודלים של תמהיל שיווק: על-ידי שילוב מכירות, הוצאות פרסום ונתוני שוק חיצוניים, צוותי שיווק יכולים למדוד את ההשפעה האמיתית של קמפיינים על המודעות, שיעורי ההמרות ומחווני ה- KPI הכוללים.
השלכות על שיתופי פעולה – מגמה זו מעודדת יותר שיתופי פעולה בין-מחלקתיים, כגון:
משאבי אנוש וחווית לקוח: יוזמות משותפות לשיפור מעורבות העובדים ואיכות השירות, תוך מינוף תובנות משולבות לעיצוב תוכניות הכשרה יעילות או מבני תמריצים.
שיווק ומכירות: תיאום מאמצים ליישור קמפיינים שיווקיים עם נתוני מכירות, והבטחה שאסטרטגיות קידום מכירות מותאמות אישית כדי למקסם את ההמרות.
כספים ושיווק: עבודה משותפת כדי לייעל את הוצאות השיווק על ידי שילוב נתונים פיננסיים עם מודלים של תמהיל שיווק כדי למדוד החזר על ההשקעה ולהקצות תקציבים בצורה יעילה יותר.
צוותי חווית לקוח ומוצר: שימוש במשוב משולב מלקוחות ובנתוני שימוש במוצרים כדי לתעדף עדכוני תכונות או הצעות שירות חדשות.
סיכום
כדי לשגשג בשנת 2025, ארגונים חייבים לאמץ מגמות אלה תוך הבטחה שהאסטרטגיות שלהם מונעות נתונים, חדשניות וניתנות לפעולה. מנהלי משאבי אנוש, שיווק ושירות צריכים לאמץ כלים אלה כדי לקבל תוצאות מדויקות יותר בצורה מהירה יותר.
במכון המחקר שריד אנו מתמחים בסיוע לעסקים לרתום הזדמנויות אלו. החל משירותי מדע נתונים מתקדמים ועד מודלי למידת מכונה מותאמים, אנחנו כאן כדי להדריך אותך במסע לעבר החלטות חכמות יותר ותוצאות חזקות יותר.