Caso de uso n.º 1
Analizar el Comportamiento del Cliente en Diferentes Canales
En la actualidad nos enfrentamos a nuevos retos relativos al seguimiento del comportamiento de los clientes, por lo que las marcas deben adoptar un enfoque centrado en datos de primera parte para evaluar las interacciones de los clientes, que tienen acceso a numerosas fuentes y canales. Con las herramientas de recopilación de información apropiadas, los expertos en análisis pueden crear una base sólida de datos que proporcione una visión completa de las acciones del cliente. Sus equipos internos pueden concentrarse así en medir y analizar el comportamiento del consumidor, en lugar de utilizar ese tiempo y recursos en lidiar con los datos.
Caso de uso n.º 2
Determinar su Propia Información Predictiva
Analizar la información predictiva exige un gran volumen de datos de alta calidad. Con Tealium, las marcas pueden recopilar datos de una amplia gama de fuentes, averiguar la identidad del cliente y definir características personalizadas. Con Predict ML, es posible predecir cualquier atributo del que esté haciendo seguimiento, emplear esa predicción para definir segmentos de audiencia y activar acciones relacionadas con la experiencia del cliente.
Caso de uso n.º 3
Reducir el tiempo y el esfuerzo necesario para obtener insight sobre el cliente
Los analistas suelen emplear hasta el 80 % de su tiempo en estandarizar los datos en lugar de dedicarlo a su análisis. El enfoque de capas de datos de Tealium ayuda a las empresas a reducir el tiempo de tratamiento posterior, al introducir información sobre el cliente directamente en sus métodos de recopilación de datos. Mediante puntos de análisis predefinidos, las organizaciones reducen considerablemente el tiempo necesario para obtener información y ahorran esfuerzos para obtener resultados.
Caso de uso n.º 4
Alternar las Experiencias de los Clientes en Tiempo Real
Aprendemos cosas nuevas para poder emplearlas y mejorar nuestra vida. Si no, ¿qué sentido tendría? Por tanto, el valor de la información y conocimiento acerca del cliente depende del uso que se haga de esta información. En lugar de basarse en un método de segmentación tradicional y manual, puede automatizar sus objetivos de CX mediante prácticas de recopilación de datos. De este modo, la información obtenida aportará el mayor valor posible en vez de quedar limitada a un informe.
