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        客戶數據平臺將如何發展,為不僅僅是推銷者的人提供全方位的服務
        • 2020-11-12 00:46

        來源:CPDA數據分析師網/作者:數據推廣人員認為,分析市場推廣人員的成功或改變客戶體驗需要花費太多時間。大多數企業都知道客戶數據平臺,但他們沒有充分利用它們。調查發現,超過四分之三(78%)的受訪者已經開發或正在開發客戶數據平臺。遺憾的是,公司通常認為其實是有客戶數據平臺的,客戶數據平臺及其演進路徑??蛻魯祿脚_是一個推送系統,可以從多個來源收集客戶數據。事實上,它啟用了四個主要的推送功能:數據收集、分段、配置文件統一和激活,這些功能對于客戶數據平臺預測建模和決策管理是可選的。推送器想要取消不同用途的單獨推送器,但匯總數據。業務用戶很快就看到了客戶數據平臺的誘惑:可以從客戶數據中呈現意見。隨著客戶數據平臺向更多用戶的遷移,他們變得簡化,只提供基于基本業務場景的選項。推送器想要集成完全不同的推送器和數據系統,而業務用戶需要自助工具。這些工具可以使他們從客戶數據中獲得有價值的見解,而不必了解大量的計算機科學知識??蛻魯祿脚_已經被開發為包括自助分析,但是這些工具是有限的,因為數據準備是基于已知的用例和預定義的業務場景自動進行的,并且這些工具不能執行高級分析,并且只能向用戶提供有限的選項和基本的儀表板和報告。它還為公民科學家提供對客戶分析的承諾,解決基本的推手挑戰(包括客戶流失、微細分或規定性客戶分析)非常復雜。人工智能的承諾是有吸引力的,但好處取決于可能超過初始預算或客戶預期的資源。值得指出的是,雖然有些云服務正在朝著包含一些客戶數據平臺功能的方向發展,但并不是客戶數據平臺。這也是為什么很多人誤以為沒有客戶數據平臺的原因。如今,客戶數據平臺是由行業根據一組特定的核心功能定義的。未來,客戶數據平臺的定義將與今天的定義不同。下面,我概述一下客戶數據平臺的發展方向。自學習人工智能是隨著時間的推移使系統更加智能的技術的總稱。使用自學習人工智能的客戶數據平臺使組織能夠在沒有用戶輸入的情況下取得巨大成功。例如,推廣者可以定義廣告系列的目標受眾,并設置細分目標,例如最有可能購買特定產品的客戶。具有自我學習人工智能的客戶數據平臺將分析所有可用的客戶數據,并運行測試來找到實現該目標的最佳細分市場。自學習AI還可以實現自動特征工程和ML建模。最終客戶數據平臺會以自學AI為主要功能。例如,數據準備、豐富和分割可以完全自動化,客戶數據平臺的自動化將使組織能夠處理客戶數據,從而滿足隱私法規和客戶的隱私期望。一些客戶數據平臺已經包含了自動化功能,自動化在未來的客戶數據平臺中將發揮關鍵作用。對于每個客戶記錄,企業可以使用永久標識管理來跟蹤所有原始數據或與客戶標識相關聯的事件,并連續接收統一的數據,而無需任何臨時項目或ETL作業。進一步的自動化功能工程可以為嵌入式分析提供動力,從而在每個客戶標識上不斷產生動態洞察?;旧?,人工智能可以在正在進行的行為和意圖數據中不斷找到模式和見解。但是,當我們想要獲得關于客戶的重要見解時,許多客戶數據平臺是不夠的,需要開發客戶數據平臺來具有自動數據科學功能,這將使客戶數據平臺能夠根據每個客戶在特定時刻的背景和意圖提供建議和個性化。在不久的將來,客戶數據平臺將實現自動化,這樣平臺本身將做出許多關鍵決策。例如,客戶數據平臺將自動確定要攝取的數據。哪些細分會帶來最大的價值,要定位的客戶和在哪個渠道定位,自學AI支持的客戶數據平臺就能自動決策和規范分析。

        客戶數據平臺的開發涉及到大多數企業??蛻魯祿脚_存在的原因是為了客戶數據民主化??蛻魯祿脚_開始通過增加機器學習模型庫來整合預測和決策

        客戶數據平臺的目的地可以使用機器學習和自學習人工智能自動分析和建模??蛻魯祿脚_最關鍵的部分是其支持自動化分析或數據科學功能(如超級細分、數據探索和預測)的能力??蛻魯祿脚_將繼續發展,以包括除推送器之外的用例

        CPDA數據分析師

        客戶數據平臺最初是作為推送工具設計的。但未來自動化和自學AI將支持下一代客戶數據平臺。這些下一代產品將包括許多高級功能,涵蓋各種用例——從全渠道推廣活動和次優預測到銷售團隊,再到實時客戶服務和B2B簡化收入運營。對于客戶數據平臺未來的功能,可能性是無限的。


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