零售業

為購物者提供個性化的推薦和優惠。

  • 通過您的網站上的個性化購物體驗,增加客戶參與度並與客戶建立更強大的關係。
  • 利用以資料為基礎的 AI 建立個人化行銷和商務體驗。
  • 在正確的情境中,通過正確的渠道,在正確的時間提供內容。

使用的資料來源

人口統計 & 心理學
谷歌受眾洞察
交易資料
客戶反饋
市場趨勢 & 競爭
天氣 & 供應鏈
即時行銷參與數據
忠誠度數據
零售店專業知識

應用洞察和預測

透過將此使用案例中參考的資料來源匯集在一起,團隊可以建立計算洞察,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。

計算洞察 使用瀏覽行為和過去的購買來發展與購物偏好相關的洞察。 結合線上和離線購買,以建立客戶終身價值的完整概述。 利用網頁瀏覽和電子郵件資料來建立與某些產品的整體興趣程度相關的見解。
預測模型 幫助營銷人員了解他們的最高價值細分 —— 客戶在排定優先順序和排名細分時回應特定促銷活動的可能性。 為您的代理和員工提供 AI 驅動的指導,瞭解下一個最佳行動是在服務參與期間吸引客戶或創造獨特的時刻。

影響是什麼?

實時庫存更新
客戶終身價值提升
提高轉換率
增加收入渠道