利用机器学习建立客户关系：CDP的作用

许多公司都在追求以客户为中心，因为这可以促进更好的关系、增加收入和降低运营成本。以客户为中心的营销对于实现这一目标至关重要。虽然这似乎是个悖论，但利用机器学习和人工智能支持的客户数据平台（CDP）可以促进人际关系和建立商业与消费者之间的信任。CDP可以根据个人的需求和动机个性化客户旅程，从而提供更有意义的客户体验。 为什么机器学习支持的CDP是下一个级别 CDP在零售、医疗保健和金融服务等行业越来越普遍。通过整合来自各个来源的数据并利用机器学习，CDP提供了准确的客户行为描述，这可以不仅为营销部门，还为其他部门提供业务智能。在Acquia CDP等产品中集成机器学习后，多个数据点将被分析以生成突出模式和趋势的业务智能。虽然人类可以手动分析数据，但这将是一个耗时的过程。 机器学习支持的CDP的用例 CDP利用过去的数据和与品牌的互动来创建全面的客户档案，其中包括是否在商店内购买或留下产品评论的信息。然后，机器学习利用预测分析来实时预测客户行为和偏好。了解和预测客户行为的能力是以客户为中心的营销的标志，因为它可以提供与个体口味和偏好相符的个性化产品推荐。 其他例子包括： 你的企业可能正在计划广泛的商店关闭，因为它转向电子商务模式。CDP可以识别那些主要或专门在商店购物的客户，因此您的营销团队可以提供免费送货以缓解他们从他们喜欢的购买渠道的转变。巧克力制造商GODIVA在Covid-19大流行中遇到了类似的情况，看到其电子邮件点击率增加了三倍，还有其他令人印象深刻的结果。 又假设你的组织在医疗保健领域。CDP可以根据患者的病情识别患者并推荐适当的内容，例如临床试验或治疗选择。 在零售业中，可能有客户反复查看某个项目，但未购买。机器学习可以记录这种行为并通过短信提醒这些客户当价格下降时。他们的反应可以让组织评估谁可能更关注价格，并在未来发送优惠券。 也许你的企业正在蓬勃发展，你的收入运营和业务发展团队正在考虑扩展到新的城市或市场。CDP可以帮助指导关于哪些位置可能最好支持这一计划的决策，通过显示可能被交通压垮的现有商店，因此可以使用另一个实体店处理溢出。或者数据可能显示亚洲的海外销售稳定。也许是时候在香港开设分支机构了。 或者假设你是小企业和自由职业者的软件供应商。根据来自呼叫或客户服务中心的数据，CDP可以帮助识别一致的痛点，从而指导产品开发，并可能降低流失。例如，您可以发送一封电子邮件，承认他们的反复关注，分享解决这些痛点的产品路线图，并提供折扣。