客户分析
促使客户参与，减少消耗并且发现商业洞察力以推动增长
关键使用案例
- 个性化和相关化的市场营销
- 防止客户流失 & 客户维系
- 客户体验管理
- 营销自动化
个性化和相关化的市场营销
客户体验期望在品牌上汇聚而不是渠道。对市场营销的数据驱动方法提高了相关性，增强了个人化并且提高了参与性，可以形成更强的忠诚度并且增加钱包份额。但是，组织机构努力通过正确的渠道在正确的时间，将正确的优惠推荐给正确的客户。利用数据的力量发展全面的客户视图，推动更有意义的交互。
防止客户流失 & 客户维系
了解客户及其跨多个渠道的交互是提高忠诚度和减少客户流失的关键。但是，许多组织机构在努力获得客户的整体视图。由于数据位于多个零碎的应用程序中，在采集和处理客户数据上存在延迟，并且缺乏实时的客户分析。通过将数据和机器学习和分析功能相结合，可以打破数据孤岛，并产生客户的整体视图，准确的预测顾客旅程并制定策略，积极的防止客户流失。
客户体验管理
通过将实时数据分析应用于与客户相关的系统，并在客户体验中获得可见性，从而驱动客户满意度并保留钱包份额。对最有价值的接触点进行自动化，通过对潜在服务质量问题进行识别，分析，并迅速的回应客户，与客户进行交互。
营销自动化
通过多个在线渠道进行自动营销和客户管理任务，以收集了解信息，告知客户市场细分，数据整合和市场活动最佳化。任务自动化和自助商业智能的结合创建了一个强大的市场营销平台，使用数据可以提高效率，参与性，和投资回报。
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