AI 賦能的 CDP 如何彌合營銷數據和真正的營銷情報之間的差距

當前的 CDP 格局包括許多企業平台，每個平台都配備了不同的優勢和劣勢。 過去幾年 CDP 的流行度有所上升，一些供應商已經收購了 CDP，以進一步提升其數字體驗套件的功能。 最近的一個例子是 Acquia 收購 AgilOne Inc.。

值得注意的是，儘管它們具有強大的性質，但從來沒有一個標準的 CDP 模型我們都可以利用。 每個 CDP 的設計都考慮到了特定的目標，或者它們需要集成的獨特軟件環境。

客戶通常希望他們個性化和定制，以適應他們品牌當前的戰略計劃。 一些 CDP 僅使用收集的數據來解決營銷問題的一個子集，但不一定是所有問題。

正是這種獨特性使得為您的營銷企業選擇最佳 CDP 一直是一項挑戰，這在很大程度上解釋了為什麼仍然有大量品牌根本不使用它們。

事實上，根據 Researchscape 的一項研究，只有 46% 的營銷人員從多個連接的渠道收集數據，27% 的人表示他們沒有任何連接的數據渠道。 大量未開發的數據存放在不同的業務孤島中，會被浪費掉。

但這就是變化的全部。 使用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)，我們希望先見 CDP 跳出“不錯但不是必需的”列表，並作為強制性項目進入您的下一個營銷預算。

讓我們來看看為什麼。

為什麼是 CDP？ 為什麼是人工智能？

儘管存在差異，但這些單獨的數據處理平台在呈現我們客戶合理準確的數據配置文件方面表現出色。 一些證明通常比其他人更強大和有效，因為它們接收更好、更零散的數據和更多數據。

當然，原始數據和可靠的營銷情報之間總是存在著深深的鴻溝，而這正是 CDP 通常產生混合結果的地方。

好消息是，由於將人工智能引入 CDP 生態系統，客戶數據檔案的豐富性和準確性將進一步提高。

注入 AI 的應用程序將為解決複雜、數據密集型客戶用例的過程提供智能和急需的自動化。

毫無疑問，個性化是富有成效的客戶體驗的必要組成部分。 理想情況下，由 AI 授權的 CDP 可以訪問來自所有客​​戶接觸點的數據。

可以為每個客戶開發完整的數字指紋，最終預測他們的每一個心血來潮並以合適的報價做出響應。

AI賦能的CDP：一個清晰的深藍色數據噴泉

通常情況下，組織面臨著打破部門孤島以訪問數據的艱鉅任務，並且他們並不總是擁有集中的數據存儲，無論是數據倉庫還是數據湖。

客戶接觸點和渠道不斷湧現，與此同時，隱私法和數據法規對可以使用哪些客戶數據以及如何使用進行了立法。

囤積數據不僅會扼殺整個企業的活動，還會產生法律後果，這就是為什麼營銷人員開始發現自己是系統範圍數據網絡的新守門人的原因。

但這是一件好事，因為它為營銷人員和他們的人工智能賦能 CDP 提供了更多信息。

使用預測分析，具有機器學習功能的 CDP 將發布客戶行為的坦率快照，讓您作為營銷人員可以在整個銷售過程中實時與他們互動。

這意味著向他們發送他們希望聽到的有針對性的消息，在他們想要通過的渠道中，在他們想要被解決的時間。 這意味著在客戶正朝著銷售漏斗出口前進的時候，他們必須改變面子。 最終，這意味著成功地將其他人引入該渠道。

有了 ML 和 AI 賦能的 CDP，這個過程基本上會在初始設置後自行運行。

通過執行良好的數據準備計劃並集成到您的數字生態系統中，AL/ML 授權的 CDP 將能夠有效地學習，因為從每個連續的活動中收集到更多的數據。

呈現的數據不僅與銷售相關，而且與客戶與您的品牌關係的各個方面相關。

結論

隨著客戶通過社交媒體、在線社區、電子郵件活動、客戶服務呼叫中心、店內和移動設備等多個接觸點與您的品牌互動，客戶數據量呈指數級增長。

這些數據太有價值了，不能被鎖定在各種業務孤島中，因為使用人工智能賦能的 CDP，數據最終可以彌合差距並成為可服務的商業智能，從而推動銷售和忠誠度。

CDP 的使用是一種變革性的遊戲規則改變者，每個企業現在都需要考慮，否則就會被漏掉的銷售漏斗和不斷減少的客戶群所拖累。

Dan Drapeau 是領先的數字化轉型機構Blue Fountain Media的技術主管。