يشير سوق استخبارات الأعمال الاجتماعية (BI) إلى الأدوات والمنصات والتقنيات التي تجمع بين استخبارات الأعمال التقليدية ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من مصادر البيانات الاجتماعية (المنتديات، والمدونات، والمراجعات، وغيرها)، لاستخلاص رؤى آنية حول مشاعر العملاء، وسمعة العلامة التجارية، واتجاهات السوق، وديناميكيات المنافسة. بخلاف استخبارات الأعمال التقليدية، يتعين على استخبارات الأعمال الاجتماعية التعامل مع كميات هائلة من البيانات غير المنظمة، غالبًا في الوقت الفعلي، ودمج الرؤى من قنوات متعددة.

في اقتصاد اليوم الرقمي سريع الحركة، تريد الشركات أكثر من لوحات المعلومات التاريخية: فهي تريد استشعار ما يحدث في الخطاب الاجتماعي، وتوقع التحولات في الإدراك العام، والاستجابة بشكل استباقي، واتخاذ القرارات المستنيرة بالمقاييس الداخلية والإشارات الاجتماعية الخارجية.

القطاعات الرئيسية

حسب المكون

حل

خدمات

حسب نوع النشر

محليًا وسحابيًا

حسب القطاع الصناعي

الخدمات المصرفية والمالية والتأمين

الإعلام والترفيه

تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

الرعاية الصحية وعلوم الحياة

تجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية

احصل على تقرير العينة: https://www.theinsightpartners.com/sample/TIPRE00037809

استراتيجيات النمو

دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي: تحسين أدوات الاستماع الاجتماعي من خلال فهم اللغة الطبيعية، وتحليل المشاعر، والتحليلات التنبؤية، وحتى النصوص التوليدية لتلخيص الملاحظات أو اقتراح الإجراءات. هذا يُساعد على معالجة البيانات غير المنظمة بفعالية أكبر.

الاستحواذات والشراكات: شراء أو عقد شراكات مع جهات تقدم خدمات الاستماع الاجتماعي، وتحليلات النصوص، أو موفري البيانات؛ ودمج مصادر المحتوى الخارجية في منصات ذكاء الأعمال. على سبيل المثال، يُعد استحواذ SAP على Qualtrics (التي توفر وحدات استماع اجتماعي) أحد هذه الخطوات.

نماذج النشر السحابية/الهجينة: لتلبية متطلبات التوسع والسرعة والعمل عن بُعد، تتجه المؤسسات نحو بنى سحابية أو هجينة، مما يتيح لحلول ذكاء الأعمال أن تكون مرنة وقابلة للتوسع. تُعدّ مرونة النشر ميزة تنافسية.

التحليلات الفورية/التدفقية: نظرًا لديناميكية بيانات التواصل الاجتماعي، ترغب الشركات في الحصول على رؤى آنية أو شبه آنية، وليس مجرد تقارير دورية. هذا يُثقل كاهل منصات التحليلات لمعالجة البيانات المتدفقة والأحداث والتحولات في المشاعر بسرعة.

حلول مُصممة خصيصًا للقطاعات: تخصيص لقطاعات مُحددة (مثل التمويل، التجزئة، الرعاية الصحية) من حيث مصادر البيانات، والامتثال التنظيمي، ومؤشرات الأداء الرئيسية. كما تتوفر إصدارات عمودية لتلبية الاحتياجات المُتخصصة.

التركيز على حوكمة البيانات والخصوصية والامتثال: بما أن بيانات التواصل الاجتماعي قد تشمل محتوى شخصيًا أو محتوى من إنشاء المستخدم، فإن اللوائح التنظيمية (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا، وغيرها)، ومخاوف الخصوصية، ودقة البيانات، كلها أمور بالغة الأهمية. يكتسب الموردون الذين يقدمون حوكمة قوية، ومصدر بيانات واضح، وتناسقًا دلاليًا، ثقةً واسعة.

اللاعبون الرئيسيون والتطورات الأخيرة

شركة آي بي إم

واتسونكس بي آي: في أغسطس 2025، أطلقت آي بي إم واتسونكس بي آي على سحابة آي بي إم. تجمع هذه الأداة بين الذكاء الاصطناعي ونموذج دلالي مُحكم، واستعلامات اللغة الطبيعية، والتصورات، وفهرس المقاييس، مما يُمكّن مستخدمي الأعمال من طرح الأسئلة باللغة الطبيعية والحصول على تفسيرات مرتبطة بمنطق الأعمال. يُساعد هذا على سد الفجوة بين فرق استخبارات الأعمال التقنية ومستخدمي الأعمال.

تقدم IBM أيضًا أدوات IBM Cloud / hybrid لجمع البيانات ودمجها ومعالجتها عبر مصادر متعددة (وسائل التواصل الاجتماعي والأنظمة الداخلية والتطبيقات).

وتعمل شراكتهم مع Anthropic (أكتوبر 2025) لتضمين Claude LLMs في أدوات برمجيات IBM على تعزيز قدرتهم على معالجة المدخلات النصية غير المنظمة (على سبيل المثال، المحتوى الاجتماعي)، مما يتيح تحليل المشاعر والاتجاهات بشكل أكثر قوة.

SAP SE

عزز استحواذ SAP على Qualtrics International (سابقًا) قدراتها في الاستماع الاجتماعي وتحليل تجربة العملاء. تمتلك Qualtrics أدوات استماع اجتماعي تُمكّنها من جمع الإشارات والوسوم وغيرها، وإنشاء لوحات معلومات لفهم المشاعر ومناقشات العلامة التجارية.

بالتعاون مع IBM (مبادرة توليد القيمة، مايو 2024)، تعمل SAP على توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي لعروضها المستندة إلى السحابة (RISE مع SAP، منصة تكنولوجيا الأعمال SAP)، ودمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية لاستيعاب البيانات المتنوعة وتحليلها والعمل عليها بشكل أفضل، بما في ذلك البيانات الاجتماعية.

معهد SAS المحدود

استثمرت شركة SAS بكثافة في منصة Viya، مما جعلها سحابية، مع إضافة الذكاء المعزز، ومعالجة اللغات الطبيعية، والتحليلات التنبؤية. كما خصصت الشركة تمويلًا كبيرًا (مليار دولار أمريكي) لتوسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي في القطاع الصناعي.

تتضمن الابتكارات الحديثة من SAS Viya SAS Data Maker (مولد البيانات الاصطناعية للخصوصية/الندرة)، وIntelligent Decisioning (وكلاء الذكاء الاصطناعي لدعم القرار)، وViya Copilot (المساعد المحادثة)، والخدمات السحابية المدارة للشركات الصغيرة.

الاتجاهات والفرص المستقبلية

الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال ذكاء الأعمال: الموجة القادمة هي أدوات لا تقتصر على استخراج التقارير فحسب، بل تقترح إجراءات، وتكتب ملخصات، وتولد تنبيهات، بل وتتواصل مع المستخدمين حول البيانات. هذا يُقلل الاعتماد على متخصصي ذكاء الأعمال.

تحليلات موحدة عبر المنصات: جمع البيانات الاجتماعية وأنظمة المؤسسات وإنترنت الأشياء وإدارة علاقات العملاء وما إلى ذلك في لوحات معلومات موحدة؛ مما يقلل من الصوامع.

اعتماد الشركات الصغيرة/الشركات الصغيرة والمتوسطة: مع انخفاض التكاليف وزيادة جاهزية الحلول السحابية، ستعتمد الشركات الصغيرة أدوات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية.

التحليلات الفورية، التنبؤية والوصفية: الانتقال من التحليلات الوصفية إلى التحليلات التنبؤية (ما سيحدث) والوصفية (ما يجب فعله). خاصةً لاكتشاف تحولات المشاعر، ومشاكل العلاقات العامة، والاتجاهات الفيروسية مبكرًا.

الخصوصية والثقة والاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي: نظرًا للمخاوف بشأن خصوصية البيانات والمعلومات المضللة والتحيز، سيتعين على الشركات التي تقدم الذكاء الاصطناعي الاجتماعي أن تتضمن حوكمة قوية وإمكانية تفسير والامتثال لقواعد حماية البيانات.

التوسع الإقليمي، وخاصةً في الأسواق الناشئة: تشهد مناطق آسيا والمحيط الهادئ وأمريكا اللاتينية وأفريقيا استخدامًا متزايدًا لوسائل التواصل الاجتماعي، مما سيزيد الطلب على حلول ذكاء الأعمال الاجتماعية. وستحظى المنتجات المصممة خصيصًا للغات والمنصات والأعراف الاجتماعية المحلية بميزة تنافسية.

فرص

سمعة العلامة التجارية وإدارة الأزمات: استخدام الذكاء الاجتماعي للكشف عن المشكلات المتعلقة بالسمعة في وقت مبكر والاستجابة لها.

تحسين التسويق والحملات: قياس أفضل لأداء الإعلان/المحتوى في وسائل التواصل الاجتماعي، وتخصيص الإنفاق بشكل أكثر كفاءة.

الابتكار في المنتج: الاستماع إلى تعليقات العملاء واحتياجاتهم وشكاواهم لتوجيه الميزات الجديدة أو تحسين المنتج.

خدمة العملاء والدعم: استخدام وسائل التواصل الاجتماعي كقناة لتقديم الملاحظات/الشكاوى؛ ودمجها في لوحات معلومات الدعم.

الاستخبارات التنافسية: مراقبة مشاعر العلامة التجارية للمنافسين، والرسائل، والاستراتيجية الاجتماعية.

التحديات

جودة البيانات: بيانات وسائل التواصل الاجتماعي مليئة بالضوضاء؛ السخرية، والتهكم، والمحتوى الكاذب، والروبوتات تجعل التحليل صعبًا.

تعقيد التكامل: سحب البيانات من العديد من المصادر، كل منها لها واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها، وتنسيق البيانات، وحدود المعدلات.

الخصوصية والتنظيم: قوانين مثل GDPR وCCPA؛ بالإضافة إلى القلق العام بشأن جمع البيانات وخصوصية المستخدم.

فجوات المهارات: هناك حاجة إلى أشخاص يمكنهم فهم البيانات الاجتماعية (اللغويات، والمشاعر) وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

خاتمة

سوق ذكاء الأعمال الاجتماعي مهيأٌ تمامًا لنمو قوي خلال العقد المقبل. ومن المرجح أن تنجح الشركات التي تُبتكر في مجال التحليلات المُعززة بالذكاء الاصطناعي، وتدعم الرؤى الفورية، وتضمن الثقة والحوكمة، وتُصمم عروضًا مُخصصة لاحتياجات القطاع. وتتخذ شركات رئيسية مثل IBM وSAP وSAS خطواتٍ في هذا الاتجاه بالفعل، من خلال الاستثمار في الذكاء الاصطناعي المُولِّد، والشراكات، والمنصات السحابية، واكتساب أو توسيع قدرات الاستماع الاجتماعي. وستتمحور اللعبة بشكل متزايد حول السرعة (ما مدى سرعة استشعارك وتصرفك؟)، والملاءمة (ما مدى قدرتك على ربط إشارات التواصل الاجتماعي بمقاييس أعمالك؟)، والثقة (هل بياناتك ومقاييسك وذكاؤك الاصطناعي قابل للتفسير ومتوافق).

الأسئلة الشائعة

ما هو الفرق بين BI التقليدي و BI الاجتماعي؟

عادةً ما يستخدم الذكاء الاصطناعي التقليدي بيانات داخلية مُهيكلة (المبيعات، والعمليات، والمالية) ويُركز على الأداء التاريخي. أما الذكاء الاصطناعي الاجتماعي، فيُستخدم بيانات خارجية، غالبًا ما تكون غير مُهيكلة، من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، والمراجعات، والمنتديات، لفهم المشاعر، وتصورات العلامة التجارية، والاتجاهات بشكل فوري تقريبًا.

هل أحتاج إلى Social BI إذا كان لدي بالفعل تحليلات تسويقية جيدة؟

من المحتمل أن تُعزز تقنيات ذكاء الأعمال الاجتماعية التحليلات التقليدية من خلال تزويدك بما يقوله الناس خارج قنواتك المُتحكم بها. فهي تُساعد في الكشف عن المشكلات والفرص أو الآراء التي قد تُغفلها الاستطلاعات/الملاحظات المباشرة.

ما مدى دقة تحليلات المشاعر؟

تعتمد الدقة على الأدوات والنماذج واللغات والمجالات والسياق (مثل السخرية). حسّنت التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الدقة، ولكن لا يزال هناك خطر التصنيف الخاطئ. الحوكمة، وتدريب النماذج، والإشراف البشري عوامل أساسية.

هل الذكاء الاجتماعي مفيد أكثر للشركات الكبيرة أم يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة الاستفادة منه؟

بينما تمتلك الشركات الكبيرة بيانات وموارد أكثر، تستفيد الشركات الصغيرة والمتوسطة بشكل متزايد بفضل الحلول السحابية منخفضة التكلفة. يقدم العديد من الموردين باقات أو خدمات مُدارة مُخصصة للشركات الصغيرة والمتوسطة.

ما هي أنواع مصادر البيانات النموذجية في الاستخبارات الاجتماعية؟

منصات التواصل الاجتماعي (فيسبوك، تويتر/إكس، إنستغرام، تيك توك، إلخ)، والمدونات، والمنتديات، ومواقع المراجعات، وأحيانًا محتوى الأخبار/الإعلام. كذلك، مصادر التواصل الاجتماعي الداخلية، مثل آراء العملاء، وتذاكر الخدمة، وبيانات الاستبيانات.