Use Case 1
Cross-Channel-Verhalten analysieren
Das Kundenverhalten zu tracken stellt uns heute vor neue Herausforderungen, sodass Marken bei der Bewertung von Kundeninteraktionen einen datenzentrierten Ansatz verfolgen müssen. Kunden nutzen verschiedene Quellen und Kanäle, aber mit den richtigen Erfassungsfunktionen können Analysten eine Datengrundlage schaffen, die einen vollständigen Überblick über die Aktivitäten ihrer Kunden bietet. Teams können sich auf die Messung und Analyse des Verhaltens konzentrieren, anstatt Zeit und Ressourcen mit der Verwaltung von Daten zu verschwenden.
Use Case 2
Erstellen Sie Ihre eigenen prädiktiven Insights
Predictive Insights erfordern eine große Menge qualitativ hochwertiger Daten für die Analyse. Mit Tealium können Marken Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammeln, die Kundenidentität auflösen und eigene Attribute definieren. Mit Predict ML können Sie jedes Attribut, das Sie tracken, vorhersagen und diese Vorhersage nutzen, um Zielgruppensegmente zu definieren und CX-Aktionen auszulösen.
Use Case 3
Schneller Insights erhalten
Analysten verbringen in der Regel bis zu 80 % ihrer Zeit damit, Daten zu verarbeiten, anstatt sie zu analysieren. Mit dem Datenschicht-Ansatz von Tealium können Unternehmen die Nachbearbeitungszeit reduzieren, indem Insights direkt in die Datenerfassung integriert werden. Mit vordefinierten Analysepunkten können Unternehmen die Time-to-Insight erheblich reduzieren und den Aufwand für die Erstellung von Ergebnissen verringern.
Use Case 4
Alternierende Kundenerlebnisse in Echtzeit
Wir lernen neue Dinge, weil wir sie nutzen können, um unser Leben zu verbessern. Welchen Sinn hätte es sonst? Der Wert einer Customer Insight hängt also davon ab, wie Sie sie aktivieren. Anstatt sich auf rückwärtsgewandte, manuelle Segmentierungsbemühungen zu verlassen, sollten Sie Ihre CX-Ziele in die Datenerfassungspraktiken integrieren. So liefern Ihre Insights den maximalen Wert und bleiben nicht in einem Bericht stecken.
