应用市场营销人员将AI和机器学习来推动企业发展

通常的目标应用市场营销是尽可能多的消费者希望招募集体和转换高于平均水平的比率。但部分营销人员面临的挑战是,许多今天的策略是由指标不链接到高级用户目标和增长。

更具体地说,软件营销人员不使用可用数据战略提供高效的用户体验,最终获得更大的商业利润。

现在比以往任何时候都更,营销人员必须转变传统跟踪虚荣指标测量的东西有助于保持和增长。 越来越多的成功的公司投资以客户为中心的指标如CLV(客户生命周期价值)获得智能、上不如以消费者为中心的观点,不仅识别最有价值的客户,也关键行为和偏好不断提高消费者的使用经验和旅程。

新一代客户参与跨职能协作和数据共享

不幸的是,今天的客户体验在很大程度上是孤立的。 店内,营销、移动电子商务、数字等不合作也没有操作相同的客户和市场数据。 但都是为了改变随着人工智能和机器学习与聪明的CLV的举措。

当我们的目标是提供有针对性和集成经验,不仅应用内,但在每个接触点和整个生命周期,企业创造一个真正以客户为中心的方法。 AI然后帮助品牌得到更完整的、共享的观点和理解客户的行为和期望。

此外,AI-driven客户中心性促进跨职能协作和数据共享,通过设计,增强客户体验,连同CLV和业务增长。

新一代营销和CX是关于识别和吸引有价值的消费者

CLV比单独软件更重要。它有助于软件和其他接触点共同提供增值,凝聚力的经历。

CLV措施价值消费者代表业务所有交互的一生,不仅单个事务或触点。 这是最终客户体验的定义。 这时刻的总和是一个客户与你的品牌在他们的生命周期。 营销和客户互动现在是一个跨职能的授权。

并不是所有的软件用户正确的用户。如果你使用帕累托原则,你可以假设80%的商业价值是由于20%的积极消费者。 虽然这些百分比以任何方式不标准,强调他们需要识别和培养的重要顾客驱动您的业务。

而不是广撒网,吸引尽可能多的用户,希望保留相当活跃的基地,CLV挂钩人工智能(AI)和机器学习营销人员以及开发人员关注目标参与和增长。 这个想法是为了驱动利润通过投资增值的用户体验和个性化提供。 这样做有意培养意义与关键客户的关系。

人工智能和CLV呼吁一个新的以客户为中心的剧本

你可能听过它一次又一次花费更多的资金去购买一个新的客户保留一个。品牌赢得优先CLV和AI和起草的剧本。 他们:

· 建立一个以客户为中心的心态。

· 筒仓在店内之间打开大门,数字和移动团队可以专注于一个明确的业务目标,而不是单独的指标(如接触或点击)。

· 面向客户的集团业务对齐结果如图表和促进跨职能协作和数据共享客户组装的整体视图在所有接触点。

· 理解他们的最有价值的客户是谁,他们开车多少收入一生和多少成本管理关系——在所有频道。

· 关注测量和沟通明确业务目标,而不是个人或虚荣指标。

人工智能和机器学习提高通过使用现有的数据没有认知偏见。系统学习,优化。

确定最有价值的客户,提供有针对性的体验

AI /机器学习平台提供聪明的见解,指出正确的方向。 成功的品牌研究多少收入在一生中最有价值的客户驱动和多少成本来管理这些关系。 他们检查CLV所有渠道获得高价值的整体视图在所有交互行为。 当系统可以分析高价值用户的重要特征,它可以学习如何优化图表。

例如,达到潜在的高价值客户,AI /机器学习使用数据从现有的高价值客户优化活动和接触点。 在一项研究贝恩针对零售银行,发现其成本银行4美元每一次客户电话或访问。 然而,如果消费者可以通过软件完成交易,成本只有10美分。

关键是要实现功能的方式,消费者更喜欢和欣赏。 想象多少人工智能和机器学习可以另外发现当负责确定摩擦点和新的机遇。

最后,并不是所有的客户都是平等的。 通过识别那些驱动价值,如何以及为什么,你可以学习如何设计和提供个性化的价值,增强客户互动和经验增长您的业务,随着时间的推移。直销软件，直销系统，直销网站，直销软件开发，直销系统开发，直销网站开发就找南宁鸿业软件。

（编辑：常州站长网）

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