以下是企业可以考虑的一些关键策略

Muniya1517

行为数据 除了交易之外，行为数据还检查客户与零售商的互动。例如网站浏览历史记录、社交媒体参与度、电子邮件打开率和点击率、移动应用程序使用情况以及忠诚度计划或移动设备跟踪的店内行为。 客户访问该网站可能会揭示他们如何调查事物、什么吸引他们以及什么促使他们购买。 心理数据 心理数据向您展示客户“为什么”做他们所做的事情，因为它涉及检查客户的价值观、兴趣、生活方式和个性。此外，一些购物者受到可持续发展的驱动，希望产品能够代表他们的环保信念。其他人则优先考虑便利性，并青睐交货迅速、退货简单的公司。 因此，心理数据可以帮助零售商通过了解消费者的潜在动机来更好地与消费者互动。 所有上述类型的客户智能数据在现代零售业中都发挥着至关重要的作用。

因此，整合这些见解使零售商能够全面了解他们的客户 荷兰 WhatsApp 号码数据 并提供符合（甚至超越）他们的期望的体验。 客户情报示例 让我们看一些客户智能示例，以了解企业如何利用这些见解来优化客户体验。 营销人员可以通过多种方式使用 CI 来个性化与客户的沟通并改善客户体验。 以下是一些说明客户智能的主要示例。 电子邮件营销的个性化：发现和分析客户的购买历史或浏览习惯的模式，为创建个性化的电子邮件营销活动提供数据。这对于向目标受众推荐相关产品或服务非常有用，从而提高提高参与度和转化率的机会。您可以利用电子邮件查找工具来最大限度地发挥此类外展工作的作用。 以下示例展示了阿迪达斯如何向已将产品留在购物车中的客户发送个性化电子邮件。




阿迪达斯自定义电子邮件示例 来源： 更好的客户服务：客户智能可以帮助了解客户的问题和投诉。分析此类数据可以改进业务产品或服务或提供更有效的客户服务解决方案。先进的分析工具或人工智能可用于深入挖掘数据并揭示可能需要一段时间才能显现出来的见解。 例如，如果多个客户抱怨某个特定产品功能，则可能表明存在设计缺陷。 客户发起的推荐：使用客户数据可以为每个用户提供最相关的内容。这使得推广最有可能激发个人消费者兴趣的产品和服务成为可能。 执行此类操作需要检查每个客户最近的搜索和购买习惯，然后根据这些观察提供产品建议。 例如，亚马逊利用客户智能根据用户的浏览和购买历史记录向其提供个性化推荐。 亚马逊客户推荐。