Salesforce sử dụng mô hình phân bổ để theo dõi hiệu quả của các kênh tiếp thị. Điều này giúp họ phân bổ nguồn lực một cách khôn ngoan và tối đa hóa ROI.
- Phân bổ kênh: Bằng cách xác định kênh nào mang lại nhiều lượt chuyển đổi nhất! Salesforce có thể tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị.
- Quyết định chiến lược: Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt! nâng cao hiệu suất tiếp thị tổng thể.
Các nghiên cứu điển hình về phân tích phương tiện truyền thông xã hội này làm nổi bật sức mạnh chuyển đổi của dữ liệu. Cho dù đó là cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng hay quản lý hàng tồn kho!
Nghiên cứu tình huống: Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa của Amazon
Trong thế giới thương mại điện tử bận rộn! Amazon thư viện số điện thoại đã rơi vào tình huống khó xử vào đầu năm 2019. Mặc dù có rất nhiều lượt truy cập vào trang web của họ! doanh số vẫn không theo kịp. Giải pháp nằm ở việc sử dụng cá nhân hóa thông qua máy học để chuyển đổi tương tác với khách hàng và thúc đẩy doanh số.
Sức mạnh của sự cá nhân hóa
Thách thức của Amazon là hiểu được lý do tại sao khách truy cập không chuyển đổi thành người mua. Họ cần tìm hiểu sâu hơn về hành vi của khách hàng! không chỉ là độ tuổi hoặc vị trí. Bằng cách sử dụng máy học! Amazon đã phân tích:
- Thói quen duyệt web: Hiểu được khách hàng đã xem những sản phẩm nào và họ ở lại trang bao lâu.
- Xu hướng bỏ giỏ hàng: Xác định các mẫu sản phẩm còn lại trong giỏ hàng mà không mua.
- Tùy chọn theo khu vực: Đưa ra các tương tác truyền thông xã hội thời gian thực gợi ý phù hợp dựa trên xu hướng và sở thích của địa phương.
Học máy trong hành động
Học máy cho phép Amazon cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa cho từng khách hàng.
- Đề xuất động: Thuật toán đề xuất sản dài loan chì phẩm dựa trên hành vi trước đây và hồ sơ người dùng tương tự.
Chiến dịch tiếp thị tùy chỉnh: Quảng cáo được cá nhân hóa nhắm mục tiêu đến các phân khúc khách hàng cụ thể! tăng mức độ liên quan và tương tác.
