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指标、预测、达成

我们已经了解了很长时间,客户旅程映射可以改变游戏规则。这就是原因,以及如何轻松实现的指南。

预测性的客户旅程非常强大。它们都是关于亲和力分析的,这使企业可以洞悉个人最感兴趣的事物以及他们更喜欢探索他们的方式-定义他们希望从企业那里获得什么样的交流,以及如何以及什么时候。

预测智能可轻松快速地建立客户的亲和力视图–它使我们能够为单个客户创建个性化的旅程,而无需通常需要的所有繁琐工作。这样一来,就可以轻松地决定下一步的工作,并根据他们是否打开了您的上一封电子邮件或所单击的内容,推荐了一个时间将后续电子邮件发送给单个客户以及其中包含什么内容。

它可以轻松地完成最终市场营销人员(与一组数据分析师一起进行)的工作。

最终的营销人员可能会设计与个人的一系列联系,包括电子邮件,SMS和社交,始终总是着眼于客户的上一个动作,而另一侧则是他们可能的下一个动作。他们根据客户采取的行动设置了与客户的下一次联系,包括沟通的时机和渠道-而不是基于他们的资源(当然,最终营销者的资源是无穷的!)或他们自己的通讯优先。

预测未来

这种营销方法正变得必不可少–预期人们下一步将做什么,并在他们到达旅程中的这一点时为他们提供正确的内容。它加强了客户的旅程,避免了让客户感到与品牌脱节的时刻,例如收到零售商的电子邮件,从电视机那儿购买了电视机的第二天,电视机就折价了25%。

预测智能应该在您第一次与客户联系时就开始。如果有人单击电子邮件中的某段内容,然后进入您的网站并执行某些操作,则您的系统应不断建立预测分数并识别机会。

累加后,您就知道客户是否有可能在一天的特定时间与另一内容互动,打开电子邮件,从电子邮件列表退订,与社交媒体内容互动。

而且它不只是为在线业务。美国家具店Room and Board已成为预测情报的市场领导者。尽管不确定结果如何,但他们将十年的客户销售历史和数据与预测智能结合在一起。

“现在,我们回顾并意识到,这是我们做出的明智决定,” Room&Board零售业务智能经理John Schroeder说。

该信息以及此后收集的数据现在可以在网上和实体店中为产品推荐提供支持。它正在发挥作用–参与推荐的客户所下的网络订单比不推荐的客户高40%。那些收到在线推荐然后进入商店的人的平均订单价值比那些没有收到建议的人高60%。

这笔钱很快就得到了回报-预测情报技术的第一年投资回报率为2900%。

“这并不能取代店内体验,”网络体验总监金伯利·哈斯·鲁特贝克说。“这只是对客户想要在整个过程中一直了解他们的想法的补充。”

你见过爱因斯坦了吗?

下一步是人工智能(AI),在Salesforce,这是一个称为爱因斯坦的系统,它位于我们的平台和不同的云之间,以个性化和简化每次交互。人工智能的存在使复杂的事物变得简单。数据太多,很难知道从哪里开始,但是AI可以做一些令人惊奇的事情。

例如,如果有人在Facebook上发布他们打网球的照片,则AI可以分析照片中的内容并建立一个数据池。它知道该人打网球,其网球装备的品牌,当时的天气,比赛的地点等等。它存储该数据以帮助指导进一步参与。

使这种类型的技术(预测智能和AI)适用于任何企业的秘诀在于自动化。存在这样的自动化技术。该系统提供了大量以前不可见的信息,这些信息可用于快速做出正确的决策。

最终的营销人员会观察每个人的行为,并在完美的时机向他们发送个性化的交流,但这当然是不可能的。也不再需要。预测情报和亲和力分析可以为您完成此任务,在当今竞争激烈的市场中,这完全是改变游戏规则的方式。


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