Dữ liệu Tốt nhất trong lĩnh vực 2 cái Nền tảng Dữ liệu Khách hàng Công cụ AI

Các công cụ AI phổ biến thuộc danh mục Nền tảng Dữ liệu Khách hàng trong lĩnh vực Dữ liệu bao gồm Ortto、Heyario, v.v., giúp bạn nhanh chóng nâng cao hiệu quả.

Heyario

Heyario

Heyario là một API cho phép doanh nghiệp truy cập lịch sử mua hàng cấp độ sản phẩm …

2.2K
Ortto

Ortto

Ortto là một nền tảng tất cả trong một được hỗ trợ bởi AI, hợp nhất dữ liệu …

65.3K

Về Nền tảng Dữ liệu Khách hàng

Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP) là một hệ thống thu thập và hợp nhất dữ liệu khách hàng của bên thứ nhất từ nhiều nguồn để xây dựng một cái nhìn duy nhất, mạch lạc và hoàn chỉnh về mỗi khách hàng. Nó hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu từ các điểm tiếp xúc như trang web, ứng dụng và hệ thống CRM, sau đó giải quyết danh tính để tạo hồ sơ người dùng bền vững. Cơ sở dữ liệu hợp nhất này cho phép doanh nghiệp thúc đẩy tiếp thị cá nhân hóa, nâng cao dịch vụ khách hàng và tiến hành phân tích sâu. Không giống như các công cụ dữ liệu khác, CDP được thiết kế để các hệ thống khác có thể truy cập, biến nó thành một trung tâm tình báo khách hàng.

Tính năng Cốt lõi

  • Thu thập & Hợp nhất Dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến và ngoại tuyến khác nhau vào một kho lưu trữ duy nhất.
  • Giải quyết Danh tính: Ghép nối các điểm dữ liệu từ các thiết bị và kênh khác nhau thành một hồ sơ khách hàng duy nhất.
  • Phân khúc Đối tượng: Tạo các phân khúc khách hàng động dựa trên hành vi, giao dịch và dữ liệu nhân khẩu học.
  • Kích hoạt Dữ liệu: Đẩy các hồ sơ và phân khúc đã hợp nhất đến các công cụ tiếp thị, phân tích và dịch vụ khách hàng để thực thi.

Trường hợp Sử dụng

CDP chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm tiếp thị, sản phẩm và dữ liệu trong các ngành B2C như thương mại điện tử, truyền thông và SaaS. Chúng rất cần thiết để thực hiện các chiến lược tiếp thị đa kênh, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên trang web và ứng dụng, và hiểu toàn bộ hành trình của khách hàng qua các điểm tiếp xúc khác nhau.

Cách Lựa chọn

Khi chọn một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với hệ thống công nghệ hiện tại của bạn, sự tinh vi của công cụ giải quyết danh tính, khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực so với xử lý theo lô, và sự hỗ trợ của nó đối với các quy định về quyền riêng tư và quản trị dữ liệu như GDPR và CCPA. Đồng thời, hãy đánh giá xem trọng tâm chính của nó là phân tích, điều phối hay cả hai.

Nền tảng Dữ liệu Khách hàngTrường hợp sử dụng

1

Tạo các chiến dịch tiếp thị siêu cá nhân hóa

Một người quản lý tiếp thị thương mại điện tử sử dụng Nền tảng Dữ liệu Khách hàng để xây dựng một phân khúc đối tượng rất cụ thể. Họ lọc những người dùng đã xem sản phẩm trong danh mục 'giày chạy bộ' hơn ba lần trong 7 ngày qua nhưng chưa mua hàng. Sau đó, CDP kích hoạt phân khúc này bằng cách gửi danh sách người dùng đến công cụ tiếp thị qua email của họ để thực hiện một chiến dịch nhắm mục tiêu cung cấp giảm giá 10% cho giày chạy bộ và đến nền tảng quảng cáo của họ để chạy quảng cáo nhắm mục tiêu lại. Điều này mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với các chiến dịch thông thường.

2

Cung cấp trải nghiệm khách hàng đa kênh nhất quán

Một nhân viên dịch vụ khách hàng tại một công ty bán lẻ nhận được một cuộc gọi. Trong phần mềm hỗ trợ của họ, họ thấy một hồ sơ khách hàng hợp nhất được cung cấp bởi CDP. Hồ sơ này cho thấy hoạt động trang web gần đây của khách hàng, lần mua hàng cuối cùng của họ tại một cửa hàng thực tế và một phiếu hỗ trợ trước đó được gửi qua ứng dụng di động. Với bối cảnh hoàn chỉnh này, nhân viên có thể cung cấp hỗ trợ phù hợp, hiệu quả mà không cần yêu cầu khách hàng lặp lại thông tin. Điều này tạo ra một trải nghiệm liền mạch, bất kể khách hàng sử dụng kênh nào để tương tác.

3

Giảm lãng phí chi tiêu quảng cáo bằng danh sách loại trừ

Một nhà quảng cáo kỹ thuật số cho một công ty SaaS muốn tránh hiển thị quảng cáo thu hút khách hàng mới cho khách hàng hiện tại. Họ sử dụng CDP của mình để tạo một phân khúc động của tất cả người dùng có trạng thái 'đăng ký đang hoạt động'. Phân khúc này được tự động đồng bộ hóa dưới dạng danh sách loại trừ (hoặc đối tượng loại trừ) với các nền tảng quảng cáo của họ như Google Ads và Facebook Ads. Khi khách hàng mới đăng ký, CDP cập nhật phân khúc gần như theo thời gian thực, đảm bảo chi tiêu quảng cáo chỉ tập trung vào việc thu hút khách hàng tiềm năng mới, từ đó cải thiện lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS).

4

Phân tích toàn bộ hành trình của khách hàng

Một người quản lý sản phẩm cho một dịch vụ đăng ký truyền thông sử dụng CDP để hiểu hành vi của người dùng từ điểm tiếp xúc đầu tiên đến khi chuyển đổi. Bằng cách phân tích dữ liệu hợp nhất, họ phát hiện ra rằng những người dùng lần đầu tương tác với nội dung qua một liên kết mạng xã hội, sau đó truy cập trang giá và sau đó mở một email tiếp thị có khả năng đăng ký cao nhất. Cái nhìn sâu sắc này, có được từ một cái nhìn đa kênh mà chỉ CDP mới có thể cung cấp, cho phép họ tối ưu hóa hành trình của người dùng bằng cách đầu tư nhiều hơn vào nội dung mạng xã hội và tùy chỉnh các email theo dõi cho những người dùng truy cập trang giá.

5

Kích hoạt chấm điểm khách hàng tiềm năng dự đoán

Một nhóm vận hành tiếp thị B2B tích hợp CDP của họ với một mô hình học máy. CDP cung cấp cho mô hình một bộ dữ liệu phong phú, hợp nhất cho mỗi khách hàng tiềm năng, bao gồm hành vi trên trang web, lượt tải xuống nội dung, tương tác qua email và dữ liệu công ty từ CRM của họ. Sau đó, mô hình tính toán một điểm số dự đoán cho biết khả năng chuyển đổi. Điểm số này được ghi lại vào CDP và sau đó được đồng bộ hóa với CRM, cho phép đội ngũ bán hàng ưu tiên các nỗ lực tiếp cận của họ vào những khách hàng tiềm năng có khả năng chốt đơn cao nhất, tăng hiệu quả bán hàng và tỷ lệ chuyển đổi.

6

Hợp lý hóa việc quản lý quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu

Một nhân viên phụ trách quyền riêng tư dữ liệu sử dụng CDP như một hệ thống trung tâm để quản lý sự đồng ý của người dùng và các yêu cầu về dữ liệu. Khi một người dùng ở Châu Âu gửi yêu cầu 'quyền được lãng quên' theo GDPR, nhân viên này sẽ tìm hồ sơ hợp nhất của người dùng trong CDP. Chỉ với một hành động duy nhất, họ có thể kích hoạt một quy trình không chỉ xóa hoặc ẩn danh dữ liệu của người dùng trong CDP mà còn gửi yêu cầu xóa đến tất cả các hệ thống hạ nguồn được kết nối như nền tảng email và các công cụ phân tích. Điều này tập trung và đơn giản hóa việc tuân thủ, giảm nỗ lực thủ công và nguy cơ sai sót.

Nền tảng Dữ liệu Khách hàngCâu hỏi thường gặp