analyze & uncover

客户的见解

analyze & 发掘客户的洞察力

一旦您为客户提供了一个真实的数据来源,就可以开始真正的工作了. But don’t worry; your CDP will be doing most of the heavy lifting. 这种类型的任务非常适合人工智能和机器学习. 这一切都是关于处理大量数据以确定趋势, 点模式, 并最终提出下一步的建议.

与手动处理数据相比,此过程将为您提供更清晰的客户旅程视图. CDP上的客户数据分析可以发现:

  • 你最有价值的用户所共有的特征——哪些资料最有可能购买, 重复购买, 成为品牌的倡导者
  • 哪些资料最有可能很快被购买,哪些资料需要进一步培养
  • 哪些客户可能流失
  • 交叉销售和向上销售的建议

这是这类分析结果的一个例子. 在这种情况下, 一种算法识别出最有可能进行购买的资料, 根据它的预测创建细分. 然后营销人员可以在自动化后续计划之前手动微调细分市场(英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票将在下一阶段介绍).

数据丰富扩展了您的客户视图

英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票看看通过对CDP的分析可以发现的一些客户见解.

创建一个更准确的归类模型

在数字营销的早期,“最后一步”归因模式是最普遍的. 如果一个客户看了四篇博客文章, 参观零售商店, 然后点击一个横幅广告, 然后横幅广告获得了销售的所有荣誉.

很容易看出这种归因的误导性. 基于最后触碰模型, 你可以增加你的广告预算,减少博客内容, 当你的博客开始了你的客户之旅. 第一次接触的模式并不更加准确——引发最终销售的不仅仅是博客.

请求宝藏数据CDP的演示

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客户细分:客户旅程的方式和原因

客户细分:客户旅程

现代营销人员仍在寻找完美的归因模式. 当你清楚地知道哪些触点有助于成功时,这是一个值得探索的问题, 你可以优化那些有效的,抛弃那些无效的.

将您的数据统一到CDP上, 你可以基于你独特的客户和他们的旅程创建一个定制的多点触摸归因模型(了解英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票如何帮助使用) Shapley价值归因). 它分为以下四个步骤:

  1. 从客户数据的大型数据集开始 统一的客户档案.
  2. 确定客户旅程中影响购买决策的触点.
  3. 确定你用来衡量归因的kpi.
  4. 使用CDP的分析能力来规范化、关联和分析数据.

Identify-Omnichannel-Opportunities

确定全渠道的机会

分析客户数据可以让您更清楚地了解跨渠道的客户旅程. 分析很可能会发现你在其他情况下看不到的趋势和相关性.

for example, 你的实体店客户可能更有可能在逛完店后立即打开你品牌的电子邮件. 或者,在facebook上与你的聊天机器人互动的客户不太可能放弃他们的电子商务购物车.

in short, 你的分析可以跟踪导致购买的复杂交互网络中的每一个线程. 有了这些见解, 你可以创建更聪明的营销触发器来应对这些跨渠道互动.

想象一下,如果你的实体店的顾客收到一封后续邮件,上面写着“如何使用你的新产品”指南, 而不是一般的促销优惠. 或者,如果一个客户的客户服务投诉尚未解决,却没有看到你的品牌的重定向广告, 但却收到了一封个性化的后续邮件.

每一个个性化营销的小调整都可以推动购买决策, 建立更深层次的关系, 最终创造出终身客户. 所有这些优化都可以通过您的CDP进行大规模部署(下一步将详细介绍).

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强化你的细分和目标

在CDP上分析客户数据的一个主要好处是增加了用户细分的重点和粒度. 你可以把注意力集中在未来几周最有可能购买的资料上, 接下来的几个月, 或者那些只是随便做初步研究的人.

for example, subaru 使用正在进行的客户数据分析来发现哪些配置文件准备进行购买, 哪些是“只是看看?,,甚至有些人只是“幻想”着买辆新车. 来自这些细分市场的客户最终可能会进行购买, 但他们需要截然不同的信息和下一步措施. 通过识别这些部分,并个性化他们的方法, 斯巴鲁的成交价上涨了14%, 每笔收购降低38%的成本, 并且为他们最有价值的受众增加了250%的转化率.

CDP分析可以识别表明客户旅程中当前进展的趋势和行为. 然后,它可以确定下一步哪些步骤已经帮助该阶段的客户更接近购买决定. 您可以使用此分析来设置自动的、个性化的后续操作规则.

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创造相似的观众来扩大覆盖面

营销人员依靠人口统计数据来定位客户. 但单凭人口统计数据可能会失准:并非所有42岁的休斯顿男性都是如此, 德克萨斯州也有同样的愿望和需求. 即使你是非常具体的——20-25岁的单身母亲,年收入40美元,000 -在人口统计中仍然很难预测个体行为.

这就是长相相似的观众发挥作用的地方. 这种策略基于对现有客户的分析,瞄准潜在的新受众. 它使用机器学习来识别客户群中的共性, 并利用这些趋势来为你应该瞄准的潜在客户建模.

机器学习在这里至关重要, 因为它可以解析成千上万的客户属性,以发现有很高的转换可能性的行为. 这些行为往往是非常具体的,发生的频率很低, 因此,识别它们需要大量的数据和处理能力.

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大数据带来巨大改变

这一节中的大部分策略对任何营销人员来说都是熟悉的. 英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票一直在寻找新的机会, 测试哪些受众群体可能对特定消息做出回应, 并寻求优化英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票的努力. 区别在于规模和数量. 这是数据量的问题, 分析的深度, 以及你能收集到的洞察力的质量——后院花园和1的区别,000英亩的农场.

当然,产生这些见解并不是整个过程的终点. 下一步是将这些见解付诸实践, 将它们应用到你的营销努力中, 衡量成功, 并进一步优化.

要继续学习,请查看英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票的列表 CDP培训课程.

来自英国威廉希尔公司股价 | williamhill股价首页-股价网-寻找最有价值的股票博客的见解

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