用例1
建立与第一方数据收集的关系
开发和衡量与客户直接关系的品牌在客户生命周期内提供数据驱动的CX方面具有显著优势. 而关系是建立在信任之上的. 为了建立和留住客户, 品牌需要以隐私和同意为核心的持续数据收集能力.
用例2
通过洞察客户旅程来增加忠诚度
每个客户-业务关系都是独特的, 在生命周期早期看到信号的能力是保持这种关系的关键. 对跨场地追踪顾客有限制, 这就需要重视敏捷, 第一方的数据实践,以衡量行为和加强活动和提供. 品牌必须掌握新的测量技术来留住顾客.
用例3
识别和减少所有渠道的流失风险
从客户的跨渠道角度来看, 分析师可以看到特定的行为——比如尚未与客户续约的客户——并抓住机会阻止客户流失. 数据丰富的客户档案也是ml驱动预测的肥沃土壤, 提高品牌识别和大规模应对风险的能力.
用例4
用实时行动最大化客户终身价值
洞察力是转瞬即逝的,是你行动的瞬间提示. 一旦你的客户改变了主意,它们就会消失. 客户资料集成在你的技术堆栈的核心, 您可以根据客户的速度自动执行动作. 这种自动化不仅能有效地驱动CX, 但它能取悦你的客户,并通过在合适的时机参与使终身价值最大化.