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AI 将推动新客户 360

发布日期:2021-07-24 22:58:59浏览量:11

数据的大量增长、机器算法的成熟以及欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 对未来监管合规性的要求将改变为客户数据创建单一真实来源的格局。从历史上看,公司使用 CRM 系统、主数据管理 (MDM) 和数据湖的组合来创建一个源,但在营销、客户服务、和数字商务。

然而,展望未来,很明显,新的需求将是对客户智能平台 (CIP) 的投资,这些平台不仅仅是整合单一的客户视图:它们添加了一层数据治理、综合和身份,这为动态客户图以实现上下文体验的愿景。

改善客户体验需要一种将客户旅程中的所有工具、流程和数据都考虑在内的方法。这个复杂的过程通常涉及动态维护每个客户的单一事实来源,以根据个人偏好和行为推动个性化体验。迄今为止,企业主要投资于记录系统,例如传统的 CRM 和 ERP,以实现这一目的。虽然这些系统对于管理内部运营流程至关重要,但它们通常不能有效地以当今业务变化的速度整合客户信息。

来自运营数据存储的结构化数据现在仅提供改善客户体验所需的整体数据的一小部分。IT 部门之前投资于 MDM 和数据仓库技术,以整合与客户档案相关的信息。然而,额外的非结构化数据的出现进一步将传统的 CRM、MDM 和其他系统降级为另一个孤岛。

当今的企业需要结合来自物联网传感器、社交数据、行为数据、位置数据甚至第三方数据的非结构化数据的爆炸式增长,才能真正拥有单一的事实来源。作为回应,数字营销商和代理机构采用了数据管理平台 (DMP),使公司能够将活动定位到第三方广告网络和交易平台的匿名受众。一些 DMP 已演变为客户数据平台 (CDP),旨在从多个已知和未知个人的数据来源创建统一的客户档案。

随着关于客户的知识范围不断扩大,新的机器学习技术不断发展,以帮助企业看得更远更深入,从而改善业务决策。将人类专业知识与机器智能相结合可能是一个强大的工具,因为仅靠人工解释可能会错过大型数据集中的上下文线索。

CIP 必须比 CDP 更进一步,通过使用优化的匹配技术组合来合成将客户与客户以及数据与客户动态链接的数据。它为关系发现提供来自原始数据的上下文,通过图形、列数据存储和内存中的高性能索引为不同的用例驱动多个版本的真相。随着 CIP 平台将更多数据摄取和合成到客户 360 中,它也必须在识别每个客户的重要趋势和信息方面变得更加智能,并更好地为特定业务用户汇总重要情报。综合和推理必须平衡工作以确保 CIP 可用;随着越来越多的数据被合成,客户 360 变得更深入、更丰富,

自动推理有助于对每个客户资料进行推断和丰富,还有助于业务线用户预测客户的未来行为,例如流失、购买倾向、邻近性和位置等。它提供对个别客户的更深入了解旅程和独特的互动,结合交易,准确了解和改善客户体验。

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