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Credera’s MarTech Reference Architecture Part 3: Single Customer View
在继续我们的Credera MarTech参考架构系列时,我们专注于现代营销的关键能力——创建统一的单一客户视图。现代营销人员需要能够利用来自越来越多来源的客户数据,更好地了解客户行为、偏好,并提供个性化的营销互动。
如上图所示,单一客户视图(SCV)位于高性能营销技术架构的中心。
SCV定义
客户数据是提供卓越体验的燃料。然而,大多数营销人员缺乏优化这些体验所需的对客户的统一看法。这种整体的整合视图通常称为“单一客户视图”或SCV。此视图将所有适用的第一和第三方客户数据源缝合在一起。这个过程分为三个主要步骤:统一、分类和激活。
最初,所有客户接触点都聚合到一个存储库中。接下来,将接触点统一起来,为给定客户生成所有数据点的“黄金记录”。接下来,通过预定义的客户属性、细分和预测算法对各种在线和离线数据点进行分类。然后,该动态客户档案可用于通过自有和付费营销渠道获得强大的客户洞察力和/或全渠道激活,以推动客户参与和转化。
为什么重要
单一客户视图使营销人员能够在正确的时间通过正确的渠道发送正确的信息。例如,成熟的SCV将使营销人员能够根据相关属性对客户进行细分,从而深入了解可能购买的客户群体。这反过来又有助于营销人员微调和个性化信息、登录页面、客户优惠等,以与同一客户群体中先前成功的客户互动保持一致(即,外观相似的目标定位)。一旦客户转换,SCV将根据其先前购物和购买行为的背景,为该客户确定下一个最佳行动,从而不断优化客户旅程。
顶级SCV技术和参与者
统一、分类和激活客户数据可能是一项复杂的挑战。幸运的是,大量现成的技术供应商可以提供管理单一客户视图所需的许多常见功能。
在选择技术提供商时,重要的是首先要有一组优先的营销用例,并充分了解单一客户视图将如何与其他营销技术(现有和计划中的)交互。
推动SCV成熟的3个关键因素
考虑到公司目前的营销生态系统,构建成熟单一视图的过程将因公司而异。基于当前状态能力和目标未来状态制定分阶段的路线图,将使营销人员能够确定如何稳步向成熟度曲线上升。考虑到这种方法,考虑以下评估SCV成熟度的指导原则:
1.集中的客户数据
推动客户数据成熟度的主要关键之一是为所有客户数据源建立一个集中访问区域。所有适用的客户数据源应可用于统一、分类和分析/激活流程。这可以通过定制或现成的解决方案实现,包括数据仓库、数据湖和/或客户数据平台(CDP)。
2.统一和身份解析–将PII和匿名数据拼接在一起
在建立了集中的客户数据存储库之后,推动成熟度的下一步是构建动态客户概要。这是通过不断地将原始数据源中的客户属性拼接在一起,为客户黄金记录添加新元素来实现的。动态客户档案将实现有意义的客户细分,并支持个性化数据激活。
3.应用AI/ML进行预测分析/行动
一旦创建了初始SCV,应利用机器学习和人工智能来识别客户数据中的模式(例如人口统计、行为、先前交互等),为给定客户建模下一个最佳行动。这一特定行动代表了客户旅程中的下一步,在其他客户之前的互动中,转换的可能性最大。这使您的方法能够随着客户旅程和产品的发展而变得智能化和适应性强。
当前趋势和考虑
这两个考虑因素可以帮助您创建一个适合您的组织且长期可持续的SCV。
1.用例驱动的分阶段方法:
在选择SCV合作伙伴之前,请考虑使用用例驱动的方法。这意味着从头到尾审视您的客户旅程,并确定将推动您关键指标(即知名度、转化率、参与度等)的策略。例如,许多品牌正在提高电子邮件的个性化水平。如果这个用例很重要,那么在探索SCV解决方案时,它应该推动您的提问和概念验证演示。
2.AI/ML支持构建vs购买vs混合:
营销组织应与IT部门协调,评估其ML/AI需求是针对其组织的,还是整个行业的共同需求。如果您的组织有独特的需求,那么构建定制解决方案可能是最合适的。如果所需的解决方案不特定于您的组织,并且在整个行业中是通用的,那么来自SaaS供应商的现成解决方案可能会为您买单。当然,所需的解决方案可能不是那么黑白。谢天谢地,许多SaaS供应商支持将自建解决方案与其产品连接起来的能力
下一个
在MarTech参考体系结构概述的下一期中,我们将讨论“智能内容”的重要性。作为快速预览,“智能属性”是通过模块化、可重复使用的内容,在适当的时间通过适当的渠道动态地为适当的客户提供个性化内容。
本系列文章概述:
- 第1部分:工作原理概述
- 第2部分:同意管理和数据隐私
- 第3部分:客户的单一视图
- 第4部分:智能内容
- 第5部分:营销自动化和协调
- 第6部分:广告技术与归因
- 第7部分:营销测量与分析
有兴趣了解更多关于如何构建单一客户视图的信息吗?阅读有关构建和利用单一客户视图的6个关键步骤的更多信息.
本文:https://architect.pub/crederas-martech-reference-architecture-part-3-si…