Best 4 Nền tảng Dữ liệu Khách hàng AI tools for Tiếp thị

Một giám đốc tiếp thị thương mại điện tử sử dụng Nền tảng Dữ liệu Khách hàng để cung cấp trải nghiệm duyệt web được cá nhân hóa. CDP thu thập dữ liệu hành vi theo thời gian thực, chẳng hạn như các sản phẩm đã xem, các mặt hàng đã thêm vào giỏ hàng và các giao dịch mua trước đây. Khi một khách hàng đã biết quay trở lại trang web, CDP sẽ kích hoạt dữ liệu này, cho phép công cụ cá nhân hóa của trang web hiển thị ngay lập tức các đề xuất sản phẩm có liên quan, biểu ngữ tùy chỉnh và các ưu đãi phù hợp. Điều này tạo ra một trải nghiệm hấp dẫn hơn, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình bằng cách hiển thị cho khách hàng chính xác những gì họ quan tâm.

Một người quản lý chiến dịch nhằm mục đích thu hút lại những người dùng đã từ bỏ giỏ hàng của họ. Sử dụng CDP, họ tạo ra một phân khúc động gồm tất cả người dùng đã thêm một mặt hàng vào giỏ hàng trong 24 giờ qua nhưng không hoàn tất giao dịch mua. Sau đó, CDP kích hoạt phân khúc này trên nhiều kênh cùng một lúc: nó kích hoạt một email nhắc nhở tự động, thêm người dùng vào một đối tượng tùy chỉnh cho quảng cáo nhắm mục tiêu lại trên mạng xã hội và gửi một thông báo đẩy với một ưu đãi đặc biệt cho người dùng đã cài đặt ứng dụng di động. Cách tiếp cận nhất quán, đa kênh này làm tăng đáng kể cơ hội phục hồi giỏ hàng.

Một nhân viên hỗ trợ khách hàng nhận được yêu cầu từ một khách hàng đang thất vọng. Thay vì chỉ dựa vào hệ thống ticket, phần mềm helpdesk của nhân viên được tích hợp với CDP. Điều này cung cấp cho nhân viên một cái nhìn toàn diện về lịch sử của khách hàng trong một giao diện duy nhất, bao gồm các giao dịch mua gần đây, hoạt động duyệt web và các tương tác hỗ trợ trong quá khứ. Với bối cảnh này, nhân viên có thể hiểu gốc rễ của vấn đề nhanh hơn, tránh hỏi những câu hỏi lặp đi lặp lại và đưa ra một giải pháp phù hợp và đồng cảm hơn, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn và thời gian giải quyết nhanh hơn.

Một chuyên gia quảng cáo kỹ thuật số muốn tối ưu hóa ngân sách cho các chiến dịch thu hút khách hàng. Họ sử dụng CDP để tạo một phân khúc đối tượng động gồm tất cả các khách hàng hiện tại đã mua hàng trong 90 ngày qua. Phân khúc này sau đó được 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. Kết quả là, công ty ngừng hiển thị các quảng cáo thu hút khách hàng đắt đỏ cho những người đã là khách hàng trung thành, phân bổ lại ngân sách đó để thu hút những người dùng thực sự mới và cải thiện đáng kể lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS) của chiến dịch.

Một chuyên gia vận hành tiếp thị B2B cần một cách chính xác hơn để chấm điểm khách hàng tiềm năng. Họ sử dụng CDP để kết hợp dữ liệu hành vi từ trang web của họ (ví dụ: các trang đã truy cập, nội dung đã tải xuống) với dữ liệu công ty từ CRM của họ (ví dụ: quy mô công ty, ngành). Tập dữ liệu hợp nhất này sau đó được đưa vào một mô hình AI dự đoán để tạo ra một điểm số khách hàng tiềm năng tinh tế hơn. CDP sau đó có thể tự động cập nhật điểm số này trong CRM theo thời gian thực. Kết quả là, đội ngũ bán hàng có thể tập trung nỗ lực vào những khách hàng tiềm năng có xu hướng chuyển đổi cao nhất, cải thiện hiệu quả bán hàng và rút ngắn chu kỳ bán hàng.

Một nhà phân tích dữ liệu cho một dịch vụ dựa trên đăng ký muốn hiểu điều gì thúc đẩy giá trị khách hàng lâu dài. Họ sử dụng CDP để hợp nhất tất cả dữ liệu khách hàng, bao gồm kênh thu hút, lựa chọn sản phẩm ban đầu, việc sử dụng tính năng, lịch sử ticket hỗ trợ và gia hạn đăng ký, vào một chế độ xem thống nhất duy nhất. Bằng cách phân tích tập dữ liệu toàn diện này, nhà phân tích có thể xác định các mẫu và xây dựng các mô hình CLV chính xác. Những hiểu biết này giúp đội ngũ tiếp thị xác định các phân khúc khách hàng và kênh thu hút có giá trị nhất, cho phép họ tập trung các nỗ lực giữ chân khách hàng và chi tiêu tiếp thị hiệu quả hơn.