Blueprint per esperienze digitali - Casi di utilizzo

Quali di questi casi di utilizzo sono importanti per la tua azienda? Scopri i blueprint per esperienze digitali che soddisfano i tuoi obiettivi di business.

Caso di utilizzo Blueprint Categoria
Eseguire la personalizzazione e il targeting di un pubblico digitale anonimo. Attivazione del pubblico con dati anonimi Attivazione in base a pubblico e profili
Creare tipi di pubblico per il targeting su reti pubblicitarie supportate.
Targeting per tipi di pubblico noti su destinazioni social e pubblicitarie. Attivazione del pubblico con dati online/offline
Personalizzazione online con attributi online e offline.
Attivazione del pubblico su canali noti, come e-mail e SMS.
Attivazione di profili e pubblico per destinazioni di archiviazione cloud o di streaming per il tracciamento, l’archiviazione, l’analisi e l’attivazione di dati e informazioni sui clienti. Attivazione per destinazioni aziendali
Personalizzazione e targeting attraverso i canali di interazione con il cliente basati su Experience Cloud Attivazione con applicazioni Experience Cloud
Condivisione dei dati di pubblico e profilo tra Experience Platform e le applicazioni Experience Cloud
Contesto del consumatore più approfondito, per le interazioni tramite operatore, come le esperienze di assistenza tecnica o commerciale. Utilizzando la ricerca del profilo in Experience Platform, gli agenti possono ricevere maggiori informazioni sul contesto del cliente, come acquisti recenti, interazioni con le campagne, tendenze, pubblico di appartenenza e altri attributi e informazioni che vengono memorizzati nel profilo del cliente in tempo reale. Hub delle attività dei clienti
Analizzare le interazioni con i clienti su desktop e dispositivi mobili per comprendere il comportamento dei clienti ed estrarre informazioni utili per ottimizzare le esperienze digitali. Cross-channel Customer Journey Analytics
Analizzare le interazioni con i clienti attraverso i canali, inclusi i canali digitali e offline, come le interazioni di supporto e gli acquisti in-store per comprendere meglio e ottimizzare il percorso del cliente.
Analizzare il comportamento del cliente prima della richiesta di supporto. Riduzione delle chiamate
Individuare opportunità di miglioramento delle funzionalità self-service.
Campagne e-mail pianificate. Messaggistica batch e Platform Customer journey
Campagne di onboarding e di re-marketing.
Messaggi attivati. Journey Optimizer
Conferme di registrazione.
Abbandoni del carrello e del modulo di richiesta.
Messaggi attivati dalla posizione.
Preparazione e acquisizione dei dati Raccolta e preparazione dei dati
Raccolta dati dal web o dal dispositivo mobile mediante un unico tag di raccolta, alleggerendo il codice per i browser e le applicazioni client. Propagazione dei dati raccolti in vari endpoint per un’unica origine di raccolta dati. Raccolta di dati aziendali con AEP (inoltro eventi)
Inoltro dei dati raccolti ad applicazioni partner o a posizioni di archiviazione dati per creare informazioni e applicazioni in base ai dati raccolti.
Raccolta dati tramite SDK Web
Query interattiva e aggregazione dei dati. Analisi e intelligence dei dati Analisi dei dati, intelligence e ML
Accesso per righe e colonne ai dati acquisiti per l’esplorazione e la convalida.
Creazione di dashboard e visualizzazione dei dati tramite strumenti di Business Intelligence.
Estrarre approfondimenti e individuare gli schemi partendo dai dati dei clienti in Experience Platform. Addestrare e valutare i modelli derivati da questi dati. Data Science per l’arricchimento del profilo cliente
Arricchire Real-time Customer Profile con elementi di conoscenza e attributi basati su modelli, per una personalizzazione più granulare e una migliore ottimizzazione del percorso
Addestrare e valutare i modelli per determinare informazioni sui clienti, come valore del ciclo di vita del cliente, propensione alla conversione o all’abbandono, affinità per prodotti e contenuti e valutazione del coinvolgimento
Ottimizzazione della pagina di destinazione. Personalizzazione basata sul comportamento Personalizzazione web e mobile
Targeting comportamentale.
Personalizzazione basata su precedenti visualizzazioni di prodotti/contenuti, affinità di prodotti/contenuti, attributi ambientali, dati del pubblico di terze parti e dati demografici.
Ottimizzazione della pagina di destinazione. Personalizzazione con dati online/offline
Targeting dei profili comportamentali e offline.
Personalizzazione basata su precedenti visualizzazioni di prodotti/contenuti, affinità di prodotti/contenuti, attributi ambientali, dati del pubblico di terze parti e dati demografici, nonché informazioni approfondite offline come dati da transazioni, fedeltà e sistema di gestione delle relazioni con i clienti, e dati modellati.

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