全渠道營銷 Personalization

使用 AI 和即時數據個性化每個客戶互動，以優化轉化、降低成本並增強客戶終身價值。

觀看示範

您如何在客戶生命週期中擴展 1-1 的行銷個人化？

使用統一的數據和 AI，讓代理人和團隊能夠根據客戶親情和偏好，以及您的業務目標採取行動，從而使每個客戶互動都相關且及時。

在每個客戶接觸點將內容和優惠個人化。

利用機器學習和 AI 建立個人化體驗。自訂所有內容，從網頁到應用內體驗、產品建議、內容等等。利用即時使用者行為和歷史客戶資料混合而定制每個客戶體驗，從獲取到保留客戶的特定 KPI。通過機器學習改善頁面個性化，通知 CTA（例如橫幅或彈出窗口）。您甚至可以以客戶瀏覽的速度進行定位和測試，個性化決策只需毫秒即可完成。

觸發相關的即時體驗，讓客戶在購買過程中推動。使用 AI 驅動的決策，根據即時客戶行為、歷史客戶資料以及業務特定資料集 (例如定價和庫存) 建議，以決定客戶最相關的下一次互動。為您的客戶提供預先定義的體驗，例如瀏覽或購物車放棄旅程，同時利用即時客戶互動來確定適合他們的內容、渠道或優惠。

將即時參與資料直接提供給您的銷售和服務主控台，以改善客戶和潛在客戶的互動。讓服務團隊能夠預防查詢並提供更有效的案例解決方案，以更快地存取客戶在不同業務接觸點之間的最近互動。讓您的銷售團隊更深入了解帳戶或潛在客戶的購買過程，利用對消費內容、瀏覽產品或在網站上花費時間的實時知識，促進更相關的對話和優惠。

參與即時建議。

使用 AI 合成即時的意圖資料，以及與客戶關係的整個歷史記錄的資料，以識別親情、興趣和偏好。根據個人喜好，針對客戶建立細緻的觀點，並利用這些洞察來傳遞自訂訊息和優惠，讓您在網站、應用程式和其他渠道中獲得更高的轉化率。

使用即時個人化，透過相關電子郵件宣傳活動吸引您的客戶。使用開放時間電子郵件 Personalization 發送及時的自定義消息，該消息可以通過動態，可更改的部分在打開時優化電子郵件。電子郵件的任何方面都可以個性化（包括優惠、產品選擇和一般內容），這些都完全基於對客戶的旅程的實時了解。

使用愛因斯坦決策提高您網站和應用程序的每個客戶參與度的相關性。Einstein Decisions 採用上下文的盜賊演算法提供支持，該演算法使用即時和歷史資料資料以及您預先定義的商業邏輯，在整個客戶旅程中識別相關的動態優惠。當您向客戶提供內容和優惠時，Einstein 將不斷提供新的數據，從而使演算法能夠提高其在各種動態情境中提供更最佳的未來決策的能力。

最大限度地提高營銷活動的回報。

查看各種關鍵績效指標的即時行銷分析，包括交易、回應、轉換和收入。深入了解個人、區段和廣告活動層級的資料。透過深入分析各渠道和接觸點的客戶趨勢來監控儀表板，並改善您的網站和應用程式體驗。

通過 A/B 和多變量測試優化您的 Web 和應用程序體驗。利用即時、行為、上下文和歷史資料，根據區段成員資格或以規則為基礎的測試觸發器來定位測試。使用使用貝氏模型的隨機測試來評估現成和自定義 KPI 的信心水平，以信心地對結果進行操作。整合資料以優化跨渠道的個人化，包括您的網站、行動應用程式、電子郵件或服務以及銷售互動。