推动成功客户旅程的个性化已被广泛讨论。缺乏讨论的是数据驱动策略实现这一目标的重要性。我们了解有意义的结果，但不了解导致结果的过程。
获得最高客户体验的个性化被视为 2024 年最重要的重点领域之一。有充分理由：采用数据驱动个性化的公司的预期收益可能达到难以想象的数字。
为什么个性化客户体验很重要？
从数据中生成的见解提供了有关最小细节的宝贵可见性，例如个人偏好、习惯、预期购买等。这是通过使用各种参数（例如网站活动、浏览历史记录、购买历史记录等）的数据来完成的。
我们的想法是利用这些见解，根据客户的兴趣向他们提供相关内容、产品广告和推荐，从而提升客户体验。这意味着，每个用户只会看到与其兴趣相关的内容，从而显着降低跳出率并优化内容创建策略。
这进一步减少了混乱，使营销团队能够开展有针对性的营销活动并获得更优质的销售线索。由于企业可以预测客户需求，因此他们可以提前做好准备，解决关键问题，并最终提高参与度。
麦肯锡具有里程碑意义的研究揭示了数据驱动的个性化为企业带来的诸多好处。利用数据驱动的个性化的企业的利润大幅增长 10-15%。
数据驱动的洞察对客户忠诚度有何影响？
当客户确信他们的数据被用来改善他们自己的体验时，就会建立一个层次，加强品牌的关系。这使得企业能够完善他们的产品，鼓励客户花更多的钱，吸引更多的客户，并提高平均客户生命周期价值。
数据驱动的见解为战略决策、产品开发和营销活动提供有价值的信息，从而提高效率和盈利能力。
通过数据建立客户忠诚度的策略
数据馈送的细分通过根据过去的活动、人口统计、消费能力等对客户进行准确分类，提高了精确性。企业可以利用数据来细分具有相似兴趣的客户，建立在线社区或提供相关奖励。
接下来，企业必须识别可能放弃服务的客户，并立即解决他们的不满。这可以通过负面评论的数据分析来实现。这里的一个很好的技巧是跨渠道集成情绪分析工具，以评估客户对品牌的意见和反馈。
现在，所有这些前端活动的核心是在后端运行的强大测试数据管理解决方案。这包括架构（无论是结构还是网格）、集成工具、管道、编排和数据生命周期的其他组件。
例如，数据结构促进了数据访问和管理的统一层，使企业能够实现跨不同数据源的实时连接。
网状架构分布式和弹性结构确保了处理海量数据集时的可扩展性和容错能力。企业通过部署网状架构来优化数据处理工作流程，支持高级分析来识别复杂的客户行为模式。
数据收集和分析策略
通过全面的客户档案，数据来自孤岛中的多个接触点，例如在线访问者、完成的购买、表单、客户支持单位、社交媒体参与度、移动应用程序使用情况以及 CRM 系统中认可的其他渠道。
这进一步促进了实时数据处理并识别客户行为和偏好。正如前面简要讨论的，预测分析使用历史客户数据并支持对预期行为和偏好的预测。它根据不同的参数（例如人口统计、行为、偏好等）对数据进行细分。最终，它充当种植响应式营销活动的种子。
当我们这样做时，一个重要的策略是跨渠道整合。鉴于营销格局的规模，考虑所有渠道和系统非常重要。因此，从多个来源收集的数据通过数据管理平台进行整合和分析，以创建跨渠道、统一的 360 度视图。这种互操作性提供了全渠道体验，从而提高了其生命周期价值。
为了确保更好的客户忠诚度，请实施符合法规的做法。这会建立客户数据在您的系统中是安全的信任。该怎么办？以最大的透明度实施数据收集和使用实践。向客户清楚地传达隐私政策。
最重要的是，确保遵守所有数据合规性法规。为了达到同样的目的，强烈建议使用以下系统：
让我们通过DIA数皆智能的CDP（Customer Data Platform）+CEM（Customer Experience Management）的综合体验管理平台更好地理解这一点。
CDP+CEM的解决方案通过整合和接入不同客户触点的数据信息，形成深刻的客户洞察和客户画像体系，使企业能够构建个性化的消费者体验。其易于使用的平台可实现来自各个接触点（包括交易、营销互动和社交媒体）的无缝客户数据集成。这些整合的数据推动了强大的客户分析，使企业能够发现个人偏好和需求。其可视化运营和操作允许用户无需编码即可配置自动化数据流，从而节省时间并提高准确性。
客户体验的未来
2024 年，更多组织将从仅仅“收集客户数据”转向“有效利用”。随后，通过人工智能，他们将专注于资源的优化消耗、减少电子垃圾（随机生成的内容）以及高质量的数据管理平台。这意味着仅限少数企业的技术现在将可供所有人使用。与此同时，涉足数据驱动实践的公司必须优先考虑用户隐私。专注于有意义的见解，以实现客户和企业的共同利益。
