北京治疗白癜风好的医院 http://baidianfeng.39.net/bdfby/yqyy/作者：ChadMeleyTeradata解决方案营销副总裁
Gartner最近发布了今年的年数字营销发展生命周期，同时指出，“客户旅程分析”和“实时营销”两项技术正处在激增预期的顶峰。不可避免地，由于无法耐心等待结果的出现、以及这两项技术无法提供预期的财务回报，这两个客户体验（CX）使用案例将进入期望幻灭的低谷。这篇文章中我们将介绍客户旅程分析和实时营销技术的早期采用者，他们克服了最初的障碍并实现了卓越的业务成果。通过向这些先驱者学习，您可以降低风险并提高数字营销项目的价值。
实时营销
对于银行而言，数字渠道提供的优惠的相关度和匹配度，会直接影响着他们能够产生的收入、以及客户在进行交易或在线浏览信息时的体验。在重大的数字化转型中，一家大型跨国集团的零售银行部门认识到，他们需要准确、精细和完整的数字客户数据来支撑其许多决策和执行需求。他们已经可以使用交易和离线客户数据。但是，更丰富的数字数据将帮助他们构建最佳模型，并支持实时、跨渠道的个性化服务，从而最大限度地提升客户获取、客户参与和交叉销售的效率。
其中特别的是，他们需要更深入地了解客户的兴趣点，确定客户旅程中任何造成停滞的点，同时将各个客户级别上所有渠道和设备上的线上行为和交易实时联系起来。这个组织希望能够在线上渠道、以及跨渠道提供与线下分行、支行等实体店体验相一致的高度个性化客户服务和销售体验。
解决方案包括：
关键的度客户视图，包括分支机构、网站、应用程序和ATM等。
实时推荐引擎，输入来自客户的实时行为数据和历史整合数据，将实时推荐引擎和机器学习技术结合使用（如第一点所说）。
通过他们自己的网站以及社交网络（例如Facebook）和搜索引擎（例如Google），进行高度个性化的沟通。
现在，在相同的投入水平下，客户获取的整体效率是以前的3-5倍。线上（从16％到30％）和移动渠道（从27％到82％）的信用卡转换率都得到了显着的提高。
实时营销成功的关键：
从一个实时渠道中的一个使用案例开始入手。上面的使用案例最初侧重于客户在网站上的信用卡转换。这将为组织增强动力、并为下一步扩展积累所需的关键经验。
按照计划打好数据基础。如果没有完整地了解客户关系，实时营销只会以一种更快地方式传递平淡或不连贯的消息。
基于机器学习而不是规则来部署实时引擎。当今的环境变化过于频繁，我们无法尝试去针对每种情况制定和维护规则。而如今的机器学习算法可以学习并适应不断变化的客户偏好。
优化客户旅程
由于当今领先的金融机构拥有大量且复杂的数字化渠道，因此要诊断数字化页面或流程的线上表现问题可能会充满挑战，从而导致许多严重的缺陷问题；对于一些组织来说，他们几个月甚至几年都无法发现这些问题。全球五大金融服务公司认识到，他们在线上服务流程中的客户旅程效率方面处于严重的劣势地位。由于缺乏数字化客户数据，因此很难识别或解决客户旅程中的停滞点。客户数据被孤立区隔、没有足够的分析工具来理解他们所拥有的数据，并且现有的线上数据根本不够精细。
解决方案包括：
客户身份解析，以打通Web、移动应用程序和线下的客户数据。
引入新的数据变量，例如页面得分、重复访问、持续时间等。
实现可视化的路径分析，并发现多个接触点上的机会。
触发超个性化的沟通，以改善体验并解决客户的痛点。
交互式可视化功能让分析师们能够快速查询渠道并发现新的洞察。分析师将与他们的业务合作伙伴坐下来进行互动、讨论结果、并确定解决方案。这个组织还能够建立一套闭环的报告，从而获得更好的学习经验、和更强大的绩效管理。在一个使用案例中，我们发现一个流程中80％的流失率都可以由修复一个表单字段来解决。此外，我们还确定了贷款计算器的简单设计问题，并纠正了影响50％用户的重复循环。该银行在推出这项服务后的第一年就实现了5,万美元的增量利润，个性化消息的点击率（CTR）增长了50倍。
客户旅程分析成功的关键：
按照计划打好数据基础。如果不能观察到所有的客户接触点，那么旅程图将是不完整的。
基于客户对旅程的感知绕过手动的旅程映射，让数据和分析技术来讲故事。跨越所有客户接触点的实际客户数据所提供的旅程图是准确获取和揭示洞察的唯一方法。
大型企业的客户旅程可能很复杂，因此需要直观、可钻取的可视化分析来说明整个过程中牵涉的流程和客户数量。
参考文章：
CMO委员会的最新研究中阐述了营销人员在实时营销和客户旅程优化方面所身陷的困局，以及实现价值的最佳实践和对策。
观看VantageCX演示以了解实际操作中的客户旅程分析和实时营销。
Gartner，年数字营销发展周期，年7月
