AI带来了新的客户智能平台的黎明

丰富的增长数据,成熟的机器算法和未来法规遵从性要求欧盟通用数据保护监管(GDPR)将创建一个源的景观远离真理的客户数据管理对确保事务数据系统的接触更聪明。目标是改进上下文体验的编排和执行，重点是确保与客户保持积极的持续关系。

随着客户的“可知”范围不断扩大，新的机器学习技术不断发展，以帮助企业看得更远、更深入，改善商业决策。将人类专业知识与机器智能结合起来可能是一个强大的工具，因为在大型数据集中，仅靠人类的解释可能会遗漏上下文线索。根据451 Research的《互联用户景观之188宝金博网址是多少声:1H 2017企业移动和数字转型调查》(VoCUL)的数据，82%的企业表示，用于自动上下文推荐的机器学习对创造个性化客户体验很重要。金博188网站

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重要的是，市场营销理解字母汤的区别。MDM、DMP、CRM、CDP和CIPs都提供了各种各样的好处，企业仍在寻找“圣杯”解决方案。从头构建一个CIP是非常困难的，它不仅可以存储数据，还可以实时处理多个用例中的数据。企业必须改变“谁掌握的数据最多，谁就赢”的态度。在整个客户旅程中，为客户360的所有潜在智能业务应用程序用例进行规划是很重要的。先进的机器学习是必不可少的，它可以对信号采取行动，并在实体体验和数字体验的“瞬间”执行实时决策。
此外，确保公司符合GDPR，意味着将所有客户数据梳理到各种因素，包括存储数据以及如何存储数据，并确保企业始终具有最新信息。由于遵守GDPR可能是一个大规模的成本承诺，因此拥有单一的实时客户视图，可以激励企业将其转化为盈利活动。

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利用数据的力量对于企业来说是至关重要的，因为他们可以利用数据来改善客户体验。交付差异化和一致的客户体验的压力是至关重要的，因为多个行业正面临着相当大的颠覆。企业和消费者的增长战略将发生翻天覆地的变化，他们将订阅服务，而不是购买产品。188bet金博宝是什么结果将是更加注重忠诚度和建立在与客户一致的、积极的互动基础上的关系。

它是关于整合和连接洞察，在客户旅程中提供一致和动态的体验。我们的目标是通过通过顾客的眼睛来观察世界，并相应地修改体验的交互作用来实现差异化竞争。然而，它很难满足不断增长的客户需求的规模。在如此庞大的数据量下，洞察可能会被隐藏起来，这使得有效定位和服务微细分市场具有挑战性。从所有可用数据的“噪音”中识别和处理真实信号是一个巨大的挑战。

因此，需要一种新的方法，通过先进的机器学习算法和人工智能(AI)来理解客户的意图。需要具备捕捉、分析、理解信息并根据信息采取行动的能力，包括识别模式、理解想法、计划、预测、解决问题、识别行动和做出决定的能力。

然而，过去使用CRM系统的组合，硕士数据管理（MDM）和数据湖泊的公司的过去的方法都努力实现营销等领域的前线业务用户的期望，客户服务和数码商业。然而，展望未来，新的要求将投资客户智能平台（CIP），这些平台不仅仅是巩固客户的单一视图：它们增加了一层数据治理，合成和身份，这为动态客户图进行了努力实现语境经验的愿景。

了解新客户360的智能编排
改善客户体验需要一种考虑客户旅程中所有工具、流程和数据的方法。这个复杂的过程通常涉及到动态地维护每个客户的单一真相来源，以驱动基于个人偏好和行为的个性化体验。迄今为止，企业主要投资于服务于此目的的记录系统，如遗留的CRM和ERP。虽然这些系统对于管理内部操作流程至关重要，但它们通常不能有效地以当前业务变化的速度整合客户信息。来自操作数据存储的结构化数据现在只提供了改善客户体验所需的整体数据的一小部分。

以前投资MDM和数据仓储技术的IT部门，以巩固与客户配置文件相关的信息。然而，额外的非结构化数据的出现进一步降低了传统的CRM，MDM和其他系统，只是另一个筒仓。企业需要从IoT传感器，社交数据，行为数据，位置数据甚至第三方数据中涂抹非结构化数据的爆炸增长，以真正拥有真理的单一来源。在响应中，数字营销人员和机构已采用数据管理平台（DMP），使公司能够在第三方广告网络和交流中对匿名受众进行竞选活动。随着时间的推移，另一个类别演变，称为客户数据平台（CDPS），旨在从关于已知和未知个体的多个数据来源创建客户的统一档案。

纵观所有这些参与者，下面的图1突出了CRM、MDM、DMP、CDP和CIP在行业中的关键区别。

图1:字母汤中的关键区别

Microsoft，Oracle，Salesforce和SAP等主要CRM供应商是所有已知身份的记录系统，是运营客户和潜在客户数据最有效的选择。它是管理销售，商业，营销和服务业务流程的重要应用。许多CRM提供商也是所有面向客户的情况的参与系统。甚至有一些甚至可以选择on第三方数据，例如Oracle和Salesforce，以更有效地针对匿名前景。Salesforce收购了KRUX和Oracle收购了Bluekai以及其他人创建其Oracle数据云。另一方面，SAP使Figya，Identity Management和Abakus，多触控归因进行了战略投资。然而，即使在今天许多遗留CRM应用程序仍然努力提供由于不仅增加了多个数据来源的增长而且增加了所有非结构化和结构化数据而努力提供了一个事实的单一来源。

具有客户管理专业知识的MDM主要参与者，包括Informatica、Oracle、SAP和IBM，首先是一种IT工具，主要用于管理已知客户的结构化数据。但是，许多MDM供应商仍然没有考虑到所有非结构化客户数据，导致对关键业务线客户体验用例的适用性不太理想。还有其他MDM提供商，它们提供更深入的专业知识，可以创建360度的客户视图，比如Semarchy、Stibo Systems、Reltio和riverand Technologies，它们通常结合使用现代数据处理和分析技术，比如Apache Cassandra、Apache Spark、Apache Hadoop和内存中数据处理引擎的元素。即使数据湖的出现，它仍然是一种it策略，它并不一定包含用于合成客户数据和提供必要的客户匹配的适当工具，这也导致了广泛的客户体验用例的效率较低。

DMP是一个存储库，它可以根据深入的第一和第三方受众数据创建目标受众，并帮助公司通过第三方广告网络和交易所针对这些受众进行营销活动。随着时间的推移，Neustar、Lotame、igntionone和Cxense等DMPs通过收集和整合第一方数据来提高广告效果，这样供应商就可以在报告客户参与和旅程方面扮演更重要的角色，这吸引了SAP、Oracle、Adobe和Salesforce的收购和进入市场。虽然它有助于定位数字广告活动，但它主要提供非pii(个人可识别)数据，用于定位未知用户。在这个领域，几乎所有的公司都是通过基于cookie的目标营销来开展展示活动的。许多供应商在扩展到跨渠道工具方面将面临挑战，特别是当跨渠道的定义已经超越了移动和桌面。

CDPs如AgileOne, Amperity。另一方面，Amplero, Zaius, BlueConic和Lytics存储的信息主要是PII数据。Lytics是CDP类别最早的倡导者之一，它区别于CRM和DMPs，能够管理结构化和非结构化数据，从而为营销人员改善已知和未知客户的定位。这些供应商提供的SaaS产品可以将分散在数十个不同仓库中的客户数据以无代码方式聚集到一个集中的中心，然后创建随时间动态构建的更丰富的客户配置文件。CDPs帮助营销人员使用跨设备和渠道的个人意图、偏好和行为数据，通过身份识别和机器学习算法进行目标定位和个性化，从而允许营销人员对信息采取实时行动，向客户提供个性化内容和体验。

随着非结构化数据的增长、对GDPR的需求以及机器学习算法的进步，我们希望这些供应商扩大用例，并逐步过渡到将自己称为CIP(如图2所示)，它不仅在营销中驱动上下文体验，而且在更广泛的业务线用例集合中智能地编排上下文体验。随着数据的增长，人类驱动的数据调查变得不那么有效，错误变得更加普遍。将人类专业知识与公正的机器智能相结合，提供了一个强大的组合，几乎每个企业都能从中受益。

有抱负的CIP供应商拥有更广泛的方法，包括AllSight、RedPoint Global、Lytics和Treasure Data。AllSight是第一个采用客户智能平台属性的公司，它在主数据管理方面有着深厚的根基，在综合数据方面有着更广泛的用例和专业知识，并采用了先进的机器学习技术。Lytics还使用先进的机器学习数据管理，可以在客户的整个行程中进行实时编排。

预测性机器学习智能的进步建立在各种算法的基础上，以实现实时一对一的能力(理想情况下不超过20毫秒)。它并没有取代CRM甚至是MDM战略，而是增强了它的高级数据治理、合成和标识，从而支持动态客户图来实现上下文体验的愿景。CIPs不仅仅是关于数据，而且是关于传递动态富媒体内容的潜力，包括使用先进的技术，如神经网络、遗传算法和计算机视觉进行自我学习改进的图像、视频和声音。当用户与系统交互时，系统能够不断地进行培训，以确保更好地理解情况的上下文。CIP还可以作为独立产品使用，为特定用例预先构建动态用户界面，或者部署为无头架构，从而增强现有应用程序的销售、营销、客户服务和商务。

图2:驱动情境体验所需的客户智能平台

CIP供应商合成使用匹配技术的优化混合来综合动态链接客户 - 客户和数据客户的数据。CIP为关系发现的原始数据提供上下文，具有图形，柱状数据存储和内存高性能索引，以驱动不同的使用情况的多个版本。随着它的摄取和合成更多数据到客户360，CIP也必须在识别每个客户的重要趋势和信息时变得更加聪明，并且更好地总结了特定商业用户的重要智能。合成和推理必须平衡工作，以确保CIP可用;随着综合更多数据，客户360变得更深，更丰富，CIP必须更好地总结特定业务用户的重要智能。

自动推理有助于对每个客户概要进行推断和丰富，还有助于业务线用户预测客户未来的行为，如流失率、购买倾向、距离和位置。它提供了对个人客户旅程和独特的交互的更深入的理解，结合交易，以准确地理解和改善客户体验。前景
该行业正在迅速发展，如下面的图3所示。Salesforce、SAP和Oracle等领先的CRM供应商不会坐视不管，把控制权让给CIP甚至CDP这样的新供应商。因此，随着新客户360的到来，所有这些玩家都将随着关键平台的进步而扩展。cdp已经增加了先进的机器学习能力，并将扩大用例和市场之外的适用性。DMPs正在从单纯的广告技术过渡到更广泛的跨渠道营销度量。最后一个独立的dps(如Lotame和igntionone)以及许多CDPs将成为其他CD的整合战略或CRM供应商的目标，它们希望将该平台提升为一个通用的统一数据战略。

图3:行业有望成熟并向CIP迈进

营销云提供商Adobe也将通过有机和无机研发来扩展平台，为其客户提供CIP平台。其他营销云、客户体验供应商和/或个性化供应商，如Evergage、Selligent和OpenText，都可以通过扩展现有平台或收购来实现这一功能。还有像Tealium, mParticle和Segment这样的供应商。io，它提供了更现代的方式来连接数据并将数据统一为CDP或CIP的关键部分，而CDP或CIP是潜在的获取目标。身份识别供应商，如Acxiom的LiveRamp和Neustar，以及Ping Identity和Janrain，都是实现CIP愿景的非常有趣的目标和元素，因为它们提供必要的身份识别专业知识，这对拼接全渠道旅程至关重要。