شارك
الرئيسية
3 دقائق 
تختلف متطلبات العملاء من يوم إلى آخر، وهذا يجعل عملية التنبؤ بالسوق بدقة معقدة للغاية، لذلك تستخدم تقنيات المعلومات الناشئة وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليلات دقيقة للأسواق وتوقعات المستقبل، وبالتالي تقديم مساهمة إيجابية في تعزيز النتيجة النهائية.
ما هو التنبؤ بالأعمال وتوقعات السوق؟
التنبؤ بالأعمال هو عملية استخدام بيانات السلاسل الزمنية لتقدير التطورات المستقبلية والتنبؤ بها في مجالات مثل المبيعات والإيرادات والطلب على الموارد والمخزون. يُقسّم التنبؤ بالأعمال بشكلٍ عام إلى فئتين رئيسيتين:
- التنبؤ بالطلب على الموارد مثل المخزون للتأكد من كفايته لتلبية طلب السوق.
- التنبؤ الدقيق للنمو المستقبلي للمساعدة على اتخاذ قرارات أفضل للموازنة، وتخصيص الموارد بصورة أكثر كفاءة، واستنتاج ما يجب فعله لتحقيق الأهداف.
يعتمد التنبؤ بحال السوق على التحليل الكمي أو التحليل النوعي أو كليهما. غالباً ما يشار إلى التنبؤ الكمي على أنه تحليل موضوعي بينما يُسمى التنبؤ النوعي بالتحليل الإداري.
بالإضافة إلى ذلك، يُعتمد بالتنبؤ على أن الزمن يعيد نفسه، فما حدث في الماضي غالباً ما يتكرر في المستقبل. ويعتمد أيضاً على مجموعة متنوعة من العوامل، قد يكون من الصعب حصرها في بعض الأحيان. لذلك، لا يوجد نهج واحد للتنبؤ يُعدّ الأفضل في جميع المواقف، بل يجب استخدام مجموعة من تقنيات التنبؤ المختلفة للوصول إلى الهدف. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للإحاطة بجميع العوامل التي قد لا يمكن للبشر الإحاطة بها.
اقرأ أيضاً: ما الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في التسويق وصون سمعة العلامات التجارية؟
الذكاء الاصطناعي يوفّر تحليلات دقيقة للأسواق وتوقعات المستقبل
صُممت الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي لسد الفجوة بين نهجي التنبؤ التقليديين: الإداري والكمي.
تساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تحسين عملية التنبؤ بالطلب على المنتج، ودوران الموظفين، والتدفق النقدي، ومتطلبات التوزيع، والتنبؤ بالقوى العاملة، والمخزون.
إن أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي شيوعاً في التنبؤ هي:
- الشبكات العصبونية العميقة: وتتميز بقدرتها على التعرّف على الأنماط وتعلمها.
- أنظمة تحليل قواعد البيانات التي تُخزن المعارف والخبرات فيها.
- الشبكات: التي لها تنسيق الشجرة، إذ تمثّل العقد المتغيرات والفروع التبعيات الشرطية بين المتغيرات. تولّد هذه الشبكات احتمالات مشروطة لمجموعة متنوعة من النتائج المستقبلية.
كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليلات السوق وتوفير التوقعات المستقبلية
يستخدم التنبؤ المستند إلى الذكاء الاصطناعي مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي لتحسين التنبؤات، ثم يختار النظام نموذجاً مناسباً بشكلٍ فريد لمقياس الأعمال المحدد الذي تتوقعه. عموماً، يتبع التنبؤ بالذكاء الاصطناعي الخطوات التالية:
- ربط البيانات بعد توفير مصادر البيانات الداخلية والخارجية.
- تحديد مقاييس التنبؤ والزمن.
- التحضير الآلي للبيانات لمعالجة البيانات السابقة باستخدام خوارزميات مختلفة لإزالة العوامل غير ذات الصلة بالتنبؤ.
- تدريب نموذج التعلم الآلي على هذه البيانات للتنبؤ واختبار دقة كل نتيجة.
- تحديد أفضل النماذج أداءً لإنشاء نموذج مخصص لمهمة التنبؤ الحالية.
- إجراء مراجعات متكررة للنموذج للتأكد من الدقة.
- القيام بالتنبؤ في الوقت الفعلي، وتُستخدم النتائج للاستخدام المستقبلي.
- عرض التوقعات في لوحات المعلومات أو التقارير أو التنبيهات بحيث يمكن لأي شخص الاستفادة منها بغض النظر عن خبرته الفنية.
اقرأ أيضاً: تغيير مفهوم التسويق باستخدام التعلم الآلي
لماذا يجب تسخير الذكاء الاصطناعي للتنبؤ؟
يشكّل التنبؤ الصحيح ميزة تنافسية كبيرة، أمّا الخاطئ فتترتب عليه تبعات قد تكون خطيرة، وتؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة، أو إضعاف الأداء.
لتجنب ذلك يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التنبؤات، وذلك باتباع الخطوات التالية:
- تقييم نظام التنبؤ الحالي وتوصيفه.
- قياس مستوى الخطأ الحالي.
- مقارنة مستويات الخطأ مع معايير الصناعة.
- تحديد المتطلبات الجديدة.
- وصف التأثير الاقتصادي لتحسين التوقعات.
- تحديد الخيارات البديلة الناتجة عن التنبؤ بالذكاء الاصطناعي.
- تحديد النهج الأفضل.
- وضع جدول زمني للتنفيذ.
- تحديد المشكلات المحتملة.
- تطبيق النظام الجديد ومراقبة الأداء.
اقرأ أيضاً: كيف ستغيّر شبكات الجيل الخامس صناعة التسويق إلى الأبد؟
فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليلات السوق وتوقعات المستقبل
يوفّر الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة في السوق وتوقعات المستقبل:
- تحليل كميات هائلة من البيانات المجمعة من مصادر متنوعة مثل البيانات المالية واتجاهات السوق ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها، وتوفير رؤى قيمة تساعد على اتخاذ القرارات من خلال الكشف عن الأنماط والارتباطات والشذوذ المخفية، ما يساعد على التنبؤ باتجاهات السوق المستقبلية وتقييم فرص الاستثمار وتخفيف المخاطر بشكلٍ فعّال.
- مراقبة السوق وتقلباتها وتحليل البيانات في الوقت الفعلي من خلال التكامل مع مصادر البيانات المختلفة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. يساعد ذلك الشركات على الاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة، وتعديل استراتيجيات الاستثمار، واتخاذ قرارات في الوقت المناسب بناء على توقعات دقيقة.
- تحسين دقة التنبؤ بمرور الوقت واكتشاف الأنماط الدقيقة وتعديل التوقعات مع إدخال المزيد من البيانات في النظام دون تدخل التحيزات أو العوامل العاطفية التي يمكن أن تؤثر في الحكم.
- تقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال عن طريق تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط المرتبطة بالأنشطة الاحتيالية والإبلاغ عن المعاملات المشبوهة في الوقت الفعلي. يعزز هذا النهج الاستباقي ممارسات إدارة المخاطر ويساعد المؤسسات على تقليل الخسائر المحتملة والأضرار التي تلحق بالسمعة.
- الخدمات المالية المخصصة للأفراد، إذ يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المالية للفرد، وعادات الإنفاق، وتفضيلات الاستثمار، بالإضافة إلى تقديم توصيات مخصصة لإعداد الميزانية، والادخار، وفرص الاستثمار.
اقرأ أيضاً: 10 تطبيقات للذكاء الاصطناعي في مجال التسويق الرقمي
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السوق
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في السوق بعدة تطبيقات:
- تطوير منتجات وخدمات جديدة.
- تسعير المنتجات والخدمات بدقة.
- تحسين الحملات التسويقية.
- توقع الاتجاهات المستقبلية.
- تقليل الأخطاء البشرية.
- تحليل كميات هائلة من البيانات، وتسريع معالجتها.
- دعم العملاء، واتخاذ قرارات تركّز عليهم.
- تحسين مراقبة المخزون.
- تخصيص عمليات التسوق.
- زيادة رضا العملاء والإيرادات.