يبدو أن كل قطعة من البرمجيات التي تُباع هذه الأيام مدعومة بالذكاء الاصطناعي ويمكنها حل كل مشكلة واجهتها من قبل! في كل عرض أسمع كيف يمكن للذكاء الاصطناعي وكل هذه الأدوات أن
- “تتعلم” من هم عملاؤك،
- تخفض تكاليف الاستحواذ لأنها “تعرف” أين تنفق أموالك،
- تزيد من قيمة الحياة من خلال “تنبؤات ذكية” حول منتجك،
- تقلل من تغير العملاء من خلال “التنبؤ” بموعد إلغاءهم واستعادة ولائهم.
تستمر القائمة، ولكن في نهاية المطاف، ماذا يبيع لك هؤلاء الأشخاص والأدوات؟ هل تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي عملك في نهاية المطاف؟ هل تزيد من الأرباح؟
بطرق عديدة، تبدو ثورة الذكاء الاصطناعي كما لو أن الجميع يصرخون من الأسطح بأنهم يعرفون أن السماء زرقاء لأن الذكاء الاصطناعي قال لهم إن ذلك صحيح. الحقيقة الحقيقية هي أن هناك رياضيات ومنطق بسيط وراء لماذا السماء زرقاء، تمامًا كما توجد صيغ أساسية لبناء عمل مربح. الأمر ليس علم صواريخ، ولن نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك!
إليك صيغتان أساسيتان يمكن لكل مؤسس وصاحب عمل استخدامهما لاتخاذ قرارات ذكية ومفهومة ومربحة.
إيرادات العميل على مدى العمر
لا تحتاج إلى أدوات فاخرة لتوقع قيمة عمر العميل. الرياضيات بسيطة. هذه الصيغة تنطبق على الأعمال التجارية القائمة على الاشتراك، ولكنها هي نفسها لجميع الأعمال التجارية الأخرى.
إيرادات العمر = متوسط قيمة الطلب (AOV) ÷ معدل تغير الطلبات
لذا، لملء البيانات - إذا كان لديك AOV قدره 50 دولار ومعدل تغير الطلبات 20% ستكون الصيغة:
إيرادات العمر = 50 دولار ÷ 20% = 250 دولار
طريقة حساب معدل تغير الطلبات هي من خلال النظر إلى عدد الأشخاص الذين يشترون مرة أخرى بعد كل عملية شراء. لذا إذا كان هناك شخصان من كل عشرة لا يشترون مرة أخرى بعد عملية الشراء، فإن ذلك معدل تغير يبلغ 20%. هذا يختلف عن قسمة الإلغاءات على المشتركين النشطين (المشتركون النشطون مقياس ترويجي!).
كما ترى، إيرادات العمر هي دالة مرتبطة بجعل الأشخاص يشترون مرة أخرى وكم ينفقون. إنه بهذه البساطة. إذا كنت لا تحقق أرباحاً من عملائك، تحتاج إما إلى التركيز على معدل التغير/إعادة الشراء أو AOV. لا حاجة لأدوات ذكاء اصطناعي فاخرة لتخبرك أي مجموعة صغيرة من العملاء ستنفق 10,000 دولار معك، فهذا هراء وتشتيت!
نقطة التعادل
لكي تعلم إذا كنت تستطيع تحمل النمو وإذا كنت تحقق ربحاً، فإن فهم نقطة التعادل لديك أمر حاسم! لا حاجة لمطوري البرمجيات أو تنبؤات الذكاء الاصطناعي. تُحدد نقطة التعادل مقدار الإيرادات لكل عميل تحتاجها قبل البدء في كسب أي شيء. تمامًا مثل إيرادات العميل على مدى العمر، هذه أيضًا صيغة بسيطة.
نقطة التعادل: CPA ÷ هامش الربح الإجمالي
لذا، لملء البيانات - إذا كان تكلفة استقطاب عميل جديد هي 50 دولار وهامش الربح الإجمالي هو 50% فإن نقطة التعادل ستكون:
نقطة التعادل: 50 دولار ÷ 50% = 100 دولار
إذا كانت هذه هي أرقامك، يمكنك الآن أن ترى أنه من أجل تحقيق الربح في عملك، تحتاج إلى جعل العميل ينفق أكثر من 100 دولار قبل أن تبدأ في التأثير على أرباحك.
في نهاية المطاف، مع صيغتين بسيطتين، يمكننا بسهولة فهم صحة وقوة أعمالنا. ستسمح لك هذه الفهم الأساسي بإظهار الغباء عندما يُروج لبعض الذكاء الاصطناعي كحل لمشاكل الربح لديك. ماذا يفعل ذلك فعليًا؟ هل يزيد من AOV لديك؟ هل يقلل من تغير الطلبات لديك؟ هل يحسن هامش الربح الإجمالي لديك؟
إذا كانت هذه الأدوات تفعل أي شيء آخر، فأنحت النقد! إذا لم تتمكن من شرح كيف تقوم بأحد تلك الأمور، فأنحت النقد!
__________
جوردان سالفيت شارك في تأسيس، ثم خرج، KitNipBox بعد بناء علامة تجارية للاشتراك في التجارة الإلكترونية من الطراز الرفيع لمدة تقارب العقد. كمستشار سابق، بنى جوردان مسيرته المهنية من خلال اكتشاف الرؤى المستندة إلى البيانات ومعرفة كيفية تحديد الأولويات لمبادرته الاستراتيجية التالية بناءً على الأرقام. الآن، يساعد مؤسسي التجارة الإلكترونية في النمو على القيام بنفس الشيء في Salvit Advisors.
0 comments