AI 赋能的 CDP 如何弥合营销数据和真正的营销情报之间的差距

当前的 CDP 格局包括许多企业平台，每个平台都配备了不同的优势和劣势。 过去几年 CDP 的流行度有所上升，一些供应商已经收购了 CDP，以进一步提升其数字体验套件的功能。 最近的一个例子是 Acquia 收购 AgilOne Inc.。

值得注意的是，尽管它们具有强大的性质，但从来没有一个标准的 CDP 模型我们都可以利用。 每个 CDP 的设计都考虑到了特定的目标，或者它们需要集成的独特软件环境。

客户通常希望他们个性化和定制，以适应他们品牌当前的战略计划。 一些 CDP 仅使用收集的数据来解决营销问题的一个子集，但不一定是所有问题。

正是这种独特性使得为您的营销企业选择最佳 CDP 一直是一项挑战，这在很大程度上解释了为什么仍然有大量品牌根本不使用它们。

事实上，根据 Researchscape 的一项研究，只有 46% 的营销人员从多个连接的渠道收集数据，27% 的人表示他们没有任何连接的数据渠道。 大量未开发的数据存放在不同的业务孤岛中，会被浪费掉。

但这就是变化的全部。 使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，我们希望先见 CDP 跳出“不错但不是必需的”列表，并作为强制性项目进入您的下一个营销预算。

让我们来看看为什么。

为什么是 CDP？ 为什么是人工智能？

尽管存在差异，但这些单独的数据处理平台在呈现我们客户合理准确的数据配置文件方面表现出色。 一些证明通常比其他人更强大和有效，因为它们接收更好、更零散的数据和更多数据。

当然，原始数据和可靠的营销情报之间总是存在着深深的鸿沟，而这正是 CDP 通常产生混合结果的地方。

好消息是，由于将人工智能引入 CDP 生态系统，客户数据档案的丰富性和准确性将进一步提高。

注入 AI 的应用程序将为解决复杂、数据密集型客户用例的过程提供智能和急需的自动化。

毫无疑问，个性化是富有成效的客户体验的必要组成部分。 理想情况下，由 AI 授权的 CDP 可以访问来自所有客户接触点的数据。

可以为每个客户开发完整的数字指纹，最终预测他们的每一个心血来潮并以合适的报价做出响应。

AI赋能的CDP：一个清晰的深蓝色数据喷泉

通常情况下，组织面临着打破部门孤岛以访问数据的艰巨任务，并且他们并不总是拥有集中的数据存储，无论是数据仓库还是数据湖。

客户接触点和渠道不断涌现，与此同时，隐私法和数据法规对可以使用哪些客户数据以及如何使用进行了立法。

囤积数据不仅会扼杀整个企业的活动，还会产生法律后果，这就是为什么营销人员开始发现自己是系统范围数据网络的新守门人的原因。

但这是一件好事，因为它为营销人员和他们的人工智能赋能 CDP 提供了更多信息。

使用预测分析，具有机器学习功能的 CDP 将发布客户行为的坦率快照，让您作为营销人员可以在整个销售过程中实时与他们互动。

这意味着向他们发送他们希望听到的有针对性的消息，在他们想要通过的渠道中，在他们想要被解决的时间。 这意味着在客户正朝着销售漏斗出口前进的时候，他们必须改变面子。 最终，这意味着成功地将其他人引入该渠道。

有了 ML 和 AI 赋能的 CDP，这个过程基本上会在初始设置后自行运行。

通过执行良好的数据准备计划并集成到您的数字生态系统中，AL/ML 授权的 CDP 将能够有效地学习，因为从每个连续的活动中收集到更多的数据。

呈现的数据不仅与销售相关，而且与客户与您的品牌关系的各个方面相关。

结论

随着客户通过社交媒体、在线社区、电子邮件活动、客户服务呼叫中心、店内和移动设备等多个接触点与您的品牌互动，客户数据量呈指数级增长。

这些数据太有价值了，不能被锁定在各种业务孤岛中，因为使用人工智能赋能的 CDP，数据最终可以弥合差距并成为可服务的商业智能，从而推动销售和忠诚度。

CDP 的使用是一种变革性的游戏规则改变者，每个企业现在都需要考虑，否则就会被漏掉的销售漏斗和不断减少的客户群所拖累。

Dan Drapeau 是领先的数字化转型机构Blue Fountain Media的技术主管。