Guida introduttiva a Real-time Customer Data Platform

Questa guida introduttiva illustra un esempio di implementazione di Real-time Customer Data Platform (Real-Time CDP). Puoi utilizzarlo come esempio quando configuri la tua implementazione. Sebbene questa guida mostri esempi specifici, contiene collegamenti a informazioni aggiuntive che è possibile utilizzare durante la creazione della configurazione.

Questo esempio mostra la potenza di Real-time Customer Data Platform, con tecnologia Adobe Experience Platform, per:

Caso d’uso

Luma, un’azienda di abbigliamento sportivo, cerca sempre di migliorare la propria esperienza cliente. Hanno una nuova iniziativa per aumentare le vendite legate ai regali. Vogliono anche ridurre la sovraesposizione, come fastidiosi annunci pubblicitari che seguono i clienti in giro.

Al momento, spendono troppo per i media che eseguono il retargeting per oggetti che il visitatore non acquisterà più. Ad esempio, Luma non vuole effettuare il retargeting di un utente con un articolo destinato all’acquisto una tantum per un altro utente.

Al momento, i dati di Luma sono dispersi tra più sorgenti. Di conseguenza, si trovano ad affrontare sfide importanti:

Di conseguenza, Luma ha i seguenti obiettivi aziendali:

Per raggiungere questi obiettivi, il team di marketing deve essere in grado di gestire i dati dei clienti su larga scala.

Con Real-Time CDP, con tecnologia Adobe Experience Platform, l’organizzazione di marketing Luma può:

Passaggi

Questo tutorial include i seguenti passaggi:

Profilo cliente

Quando i clienti visitano il tuo sito per la prima volta, non sai nulla su di loro.

Durante la navigazione, i dati vengono acquisiti in tempo reale e inviati non solo a una suite di rapporti in Adobe Analytics, ma anche direttamente a Adobe Experience Platform. Man mano che i dati vengono raccolti, si inizia a formare un’unica vista del consumatore, basata sui dati comportamentali in Experience Platform’s real-time customer profile.

Molti visitatori del sito web sono probabilmente clienti frequenti che hanno acquistato in precedenza da Luma. È importante che Luma personalizzi i messaggi e le offerte per indirizzarli sia ai visitatori nuovi che a quelli ripetuti, nonché ai clienti noti.

Prima visita del nuovo cliente

Ad esempio, un visitatore non identificato accede alla sezione Uomo del sito Luma e visualizza un paio di felpe running.

Man mano che il cliente accede a questi prodotti, le visualizzazioni vengono raccolte in Adobe Analytics e inviate a Experience Platform.

Luma può mappare il comportamento del visitatore su un profilo utente su Adobe Experience Platform e iniziare ad assemblare una visualizzazione più ricca del comportamento del consumatore.

Visualizzazione più dettagliata del cliente

Mentre il cliente continua a interagire con il sito web, emerge un quadro più chiaro. Ad esempio, supponiamo che il visitatore aggiunga un prodotto al carrello e acceda.

Quando il cliente effettua l’accesso, si identifica come Sarah Rose.

Vengono unite due identità:

Entrambe le identità sono combinate in un unico profilo in Experience Platform. Luma ora ha una visione unificata di questo consumatore.

Sulla base del comportamento di navigazione del visitatore anonimo nella sezione maschile del sito, si potrebbe supporre che il cliente fosse un maschio. Ora che ha effettuato l’accesso, Luma riconosce Sarah Rose. Luma utilizza la potenza del Real-Time Customer Profile per perfezionare i messaggi inviati a lei attraverso i canali.

Personalizzazione dell’esperienza utente

Sarah viene accolta con un messaggio di fedeltà e ringraziata per essere stata un membro Bronze con maggiori informazioni sui benefici e su come aumentare il suo status e punti.

Passa alla home page per sfogliarne un po’ di più.

Sarah riceve un’esperienza di home page personalizzata e viene distribuita in modo dinamico, in base a lei Real-Time Customer Profile in Adobe Experience Platform.

Vede contenuti rilevanti, grazie alla personalizzazione basata su Adobe Sensei in Adobe Target, che tiene conto dei suoi acquisti passati e dell’affinità verso capi di abbigliamento e attrezzature correnti. Luma adatta inoltre il contenuto del catalogo maschile all’attrezzatura da corsa per gli uomini in base alla sua navigazione più recente.

Più in basso nella pagina, Sarah viene mostrata con i prodotti in primo piano, così come una nuova barra di consigli basata sui suoi articoli visualizzati più di recente.

Questo contenuto personalizzato consente a Sarah di trovare rapidamente gli elementi rilevanti. Questo aumenta le conversioni e offre un’esperienza del cliente più piacevole.

Riportare il cliente indietro

Sarah si distrae e lascia il sito, terminando la sua sessione. Luma può utilizzare i suoi dati in Adobe Experience Platform per aiutarla a riportarla al sito.

Real-time Customer Data Platform, con tecnologia Adobe Experience Platform, è progettato per la gestione della customer experience. Consente alle organizzazioni di:

Utilizzo di più origini dati

Il team di Luma dispone di tutti i dati comportamentali e dei clienti in un’unica posizione.

Possono acquisire dati da tutte le seguenti origini:

Tutti questi dati provenienti da origini diverse vengono uniti in un unico profilo cliente unificato.

Configurazione di un’origine dati

Utilizzare Real-Time Customer Data Platform per inserire nuove fonti di dati in Platform. Real-Time CDP include un catalogo di origini dati che possono essere aggiunte al profilo in modo rapido e semplice.

Ad esempio, per acquisire i dati CRM di Luma, filtra il catalogo per CRM e tutti i connettori predefiniti contenenti CRM sono elencati. Da aggiungere Microsoft Dynamics CRM dati:

È fatta. Hai appena aggiunto Microsoft CRM come origine di dati in Experience Platform.

Etichettatura dei dati acquisiti per i criteri di utilizzo

Luma dispone di molte policy interne che limitano l’utilizzo di alcuni tipi di informazioni raccolte e deve inoltre rispettare i problemi legali e relativi alla privacy relativi all’utilizzo dei dati. Utilizzando la governance dei dati di Adobe Experience Platform, è possibile applicare etichette di utilizzo dei dati predefinite ai set di dati (e a campi specifici all’interno di tali set di dati), consentendo a Luma di categorizzare i propri dati in base a specifiche restrizioni di utilizzo.

Una volta applicate le etichette di utilizzo dei dati, Luma può quindi utilizzare la governance dei dati per creare criteri di utilizzo dei dati. I criteri di utilizzo dei dati sono regole che descrivono i tipi di azioni che è consentito eseguire sui dati che contengono determinate etichette. Quando si tenta di eseguire in Real-Time CDP un’azione che costituisce una violazione della policy, l’azione viene impedita e viene visualizzato un avviso per mostrare quale policy è stata violata e perché.

Inoltre, Real-Time CDP

Riunire i dati per un cliente specifico

In questo scenario, cerca i profili per Sarah Rose. Viene visualizzato il suo profilo, con l’e-mail che utilizzava per accedere.

Tutte le informazioni di profilo di Luma su Sarah vengono visualizzate. Ciò include le sue informazioni personali come l'indirizzo e il numero di telefono, le preferenze di comunicazione e i tipi di pubblico per cui si qualifica.

Il profilo Real-Time CDP riduce il flusso di lavoro del team di marketing Luma da settimane a minuti e offre possibilità di personalizzazione basate su questa visualizzazione a 360 gradi per il cliente. Il profilo unisce i dati comportamentali di quando ha navigato sul sito prima di accedere, con il suo profilo cliente esistente, creando una visualizzazione completa di Sarah.

Il team marketing può utilizzare questo Real-Time Customer Profile per personalizzare meglio l’esperienza di Sarah e aumentare la sua brand loyalty con Luma.

Tipi di pubblico

Le potenti funzionalità di segmentazione di Adobe Experience Platform consentono agli esperti di marketing di combinare attributi, eventi e tipi di pubblico esistenti, in base ai dati acquisiti in Real-Time Customer Profile.

In questo scenario, le recenti interazioni di Sarah sul sito mostrano un comportamento diverso dalle sue azioni passate. Lei di solito compra abbigliamento da donna. Tuttavia, l'oggetto nel suo carrello è una felpa grande da uomo.

Il team di Data Science di Luma ha creato modelli sulla propensione all’acquisto. Un modello identifica un cambiamento improvviso nella categoria di abbigliamento (come uomini/donne) o nelle dimensioni per il consumatore esistente. Il cambiamento nel comportamento d'acquisto di Sarah fa pensare che non stia facendo acquisti per se stessa.

Definire un pubblico

Utilizza le varie opzioni dell’editor di espressioni visive o basate su codice nell’area di lavoro tipi di pubblico per modificare o creare un pubblico che rappresenti utenti che abbandonano il carrello e che sembrano in procinto di acquistare un regalo:

Profile: Category != Preferred Category
AND
Product Size != Preferred Size
in last 7 days.
AND
Abandoned Cart
AND
Loyalty member

Poiché Sarah ha aggiunto un oggetto regalo apparente nel carrello e lo ha abbandonato, Luma può colpirla con un’offerta regalo gratuita.

Destinazioni

Dopo aver aggiunto il pubblico "Abbandoni del carrello regali", puoi vedere approssimativamente quante persone fanno parte di questo pubblico. Puoi intervenire e renderla disponibile per la personalizzazione su tutti i canali.

Seleziona Invia a destinazioni.

In Real-Time CDP, Luma può agire direttamente sui propri tipi di pubblico a scopo di personalizzazione.
Qui vediamo tutte le destinazioni disponibili per l’invio di questa destinazione da parte di Luma, sia per le soluzioni Adobi che per quelle non Adobi:

Selezione delle destinazioni

In questo scenario, Luma desidera eseguire il retargeting del pubblico con la personalizzazione tra queste destinazioni:

Pianificazione delle destinazioni

Puoi anche pianificare l’esportazione del pubblico in modo che inizi o finisca in un determinato momento. Il pubblico verrà pubblicato e aggiornato automaticamente nelle piattaforme configurate alle date pianificate.

Seleziona Salva per passare alla pagina successiva.

Quando un cliente in questo pubblico effettua un acquisto, la sua iscrizione a questo pubblico viene eliminata in tempo reale. Non si qualificano più perché il loro stato è cambiato.

In questo modo il direttore del team multimediale Luma risparmia centinaia di migliaia di dollari non utilizzando l’inventario per un pubblico non qualificato.

Applicazione dei criteri di utilizzo dei dati per le destinazioni

Adobe Experience Platform include controlli di privacy e sicurezza per determinare se un pubblico è disponibile per essere attivato su una particolare destinazione. L’attivazione è abilitata o limitata in base agli scopi di marketing assegnati alla destinazione al momento della creazione e ai criteri di utilizzo dei dati definiti dall’organizzazione.

Se l’attività viola i criteri, viene visualizzato un avviso. Questo avviso contiene informazioni sulla derivazione dei dati che possono aiutarti a identificare il motivo della violazione dei criteri e cosa puoi fare per risolvere la violazione.

Con questi controlli, Experience Platform aiuta Luma a rispettare le normative e a commercializzare in modo responsabile. Questi controlli sono flessibili e possono essere modificati per soddisfare i requisiti dei team di sicurezza e governance di Luma, consentendo loro di soddisfare in modo sicuro i requisiti regionali e organizzativi per la gestione di dati noti e sconosciuti dei clienti.

Unione delle identità tra dispositivi

Sarah naviga in un sito di social media sul suo dispositivo mobile e vede un annuncio Luma. Le ricorda l'oggetto che ha lasciato nel carrello.

Successivamente, apre l’e-mail e visualizza le e-mail retargetizzate. Seleziona un collegamento a Luma da un’e-mail.

Il collegamento porta Sarah alla home page mobile di Luma, dove vede un’esperienza altamente personalizzata basata su Adobe Target.

Compra il maglione, aggiunge un involucro regalo e scrive una nota regalo. Ha anche la possibilità di ricordare questo evento e ottenere un promemoria il prossimo anno per ottenere in questo momento il regalo. Dice di sì, ed è prevista in una campagna e-mail l'anno successivo per ricordarle di comprare un altro regalo.

Grazie alle funzionalità di soppressione del pubblico, Sarah non sarà presa di mira con quel maglione da uomo che va avanti.

Analisi del profilo

Gli esperti di marketing Luma utilizzano Adobe Experience Platform per esaminare il pubblico dei gift giver nella dashboard di Real-Time CDP. Vedono i risultati di questa iniziativa nel tempo e vedono che sta crescendo. I clienti rispondono alle offerte e spendono di più.

Queste informazioni consentono agli esperti di marketing di intervenire su questo segnale, che è stato alimentato dalla disponibilità di questi dati in CDP e dalla partecipazione al pubblico di clienti come Sarah.

Luma utilizza questi dati CDP per incrementare la fedeltà e la soddisfazione dei clienti.