리테일
쇼핑객에게 개인화된 추천 및 혜택을 제공하세요.
- 웹 사이트에서 개인화된 쇼핑 경험을 통해 고객 참여를 높이고 고객과의 관계를 강화하세요
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- 데이터에 기반한 AI로 개인화된 마케팅 및 상거래 경험을 구축하세요 . 적절한 채널을 통해 적시에 적절한 맥락에 맞는 콘텐츠를 제공하세요.
사용된 데이터 소스
인구 통계 & 심리 통계
Google 잠재고객 인사이트
거래 데이터
고객 피드백
시장 동향 & 경쟁
날씨 & 공급망
실시간 마케팅 참여 데이터
로열티 데이터
소매점 전문성
인사이트 및 예측
이 사용 사례에서 참조한 데이터 소스를 한데 모아 계산된 인사이트를 구축하거나 Data Cloud 으로 예측 모델을 실행하여 더 현명한 의사 결정을 내리거나 새로운 자동화를 강화할 수 있습니다.
| 계산된 인사이트 | 검색 행동과 과거 구매 내역을 사용하여 쇼핑 선호도와 관련된 인사이트를 개발하세요. 온라인과 오프라인 구매를 통합하여 고객 생애 가치에 대한 완전한 그림을 구축하세요. 웹 검색 및 이메일 데이터를 활용하여 특정 제품에 대한 전반적인 관심도와 관련된 인사이트를 구축하세요. |
| 예측 모델 | 마케터가 세그먼트의 우선순위를 정하고 순위를 매길 때 고객이 특정 프로모션에 반응할 가능성, 즉 가장 가치가 높은 세그먼트를 파악할 수 있도록 도와줍니다. 상담원과 직원에게 고객을 참여시키거나 서비스 참여 중 특별한 순간을 만들기 위한 차선책에 대한 AI 기반 지침을 제공하세요. |
어떤 영향이 있나요?
실시간 재고 업데이트
고객 생애 주기 가치 향상
전환율 향상
수익 채널 증가
