金融服務
創建針對性的行銷活動。
- 動態細分客戶：根據最近的交易、瀏覽行為和生活事件，即時建立客戶細分，以確保高度相關的行銷活動。
- 提供個人化優惠：根據每個客戶的個人資料和行為量身定制金融產品建議，例如信用卡、貸款或投資計劃。
- 自動化參與度：當客戶達到儲蓄目標或貸款回報等重要里程碑時，立即觸發行銷活動，從而最大限度地提高參與度和保留率。
使用的資料來源
交易記錄
網頁和應用程式瀏覽資料
貸款申請資料
電子郵件參與資料
地理位置資料
調查和反饋數據
生活事件數據
應用洞察和預測
透過將此使用案例中引用的資料來源匯集在一起，團隊可以使用預先構建的計算洞察、建立自己的，或使用 Data Cloud 執行預測模型，這將使他們能夠做出更明智的決策或推動新的自動化。
| 動態客戶細分洞見 | Data Cloud 根據最近的行為，例如交易，在線互動和信用分數的變化，立即對客戶進行細分。 例如，如果客戶的支出表明業務正在成長，則系統可將他們轉移到小型企業部門，從而觸發商業貸款和銀行產品的相關優惠。 |
| 個性化優惠洞察 | Data Cloud 通過分析客戶個人資料，最近的財務行為和生活事件來量身定制優惠。 例如，如果客戶對投資產品表示興趣，並且即將到來的帳戶週年紀念，系統可以提供個性化的投資諮詢優惠，從而增加參與和轉換的可能性。 |
| 自動里程碑行銷活動洞察 | 當客戶達到關鍵里程碑時，平台會自動觸發行銷活動，例如超越儲蓄目標或維持帳戶一年。 如果客戶達到顯著的儲蓄里程碑，系統可能會提供量身定制的投資計劃或高級帳戶升級，並提供適時和相關的選項，以符合客戶的財務旅程。 |
影響是什麼？
提高轉換率
更高的客戶參與度
提高客戶保留率
提升交叉銷售機會
