个人营销微服务|-澳门皇冠赌场平台

发现有价值的数据与AIM推荐

用CLM个人营销微服务了解你的客户基础，这是前所未有的. 每个客户都是独一无二的，“一刀切”的大众营销时代已经过去了. 来自零售，石油 & 气体, 旅行, 金融和电信公司-您的客户今天比以往任何时候都更聪明. 这种尖端的微服务可以让您与所有CLM忠诚计划成员进行高度个性化的优惠和促销，从而与您的基地进行亲密接触.

关键特性

频繁模式挖掘

根据客户的购买意向，向客户推荐相关产品，增加经常性收入. 频繁的模式挖掘允许人工智能支持的购物车分析，可以检测哪些产品经常在单笔交易中一起购买. 基于历史数据, 实时生成针对新交易的单个产品推荐, 确保每个客户的体验都是根据他们的特定喜好量身定制的. 有了这个FPM, 现在您可以在成员门户中实现智能功能，例如流行的“其他客户也购买了”部分, 移动应用程序, 电子商务网站.

计算客户终身价值(CLV) & 预测

大型企业可以有数百万活跃的忠诚会员参与他们的计划. 在这广袤的土地上, 很难决定哪些客户最值得你关注. CLV是一个完全可定制的公式，用于分析近因, 频率, 以及会员个人的货币价值. 这些极具价值的数据为您提供对最重要客户的洞察-实现智能, 战略决策.

购买模式

通过了解你的客户购买哪些产品以及他们购买产品的确切时间来优化你的营销工作. 通过检测选定客户对特定产品的周期性重复购买，可以深入了解未来购买的时间. 这样就可以在正确的时刻与客户进行个性化的沟通.

行为模式

得益于对客户交互模式的持续分析, 可以识别出最有可能:

生产
只在选定的时间段活动(季节性)
对特定的促销活动反应特别好
成为最有价值的成员(“后起之秀”)

这个特性促进了一种主动的方法, 使您能够尽早对客户旅程中的任何变化做出反应，奖励积极的行为，转移消极的行为.

好处

更高的转化率

个性化的营销技巧是提高你的底线的有效方法. 许多研究已经证明，应用这些技术可以提高转化率，通过节省通常用于低消费比率的大规模促销的资源来提高收益.

提高客户参与度

通过良好的渠道，在正确的时间为客户提供正确的产品和服务, 公司可以在相对较短的时间内激发高度参与的会员基础. 这些行动对于提高品牌知名度也至关重要, 推动有机会员基数增长, 并在社交媒体上引发热议.

更相关的沟通

如今，你的客户与竞争品牌之间的忠诚度之争不断. 有这么多的沟通渠道和方式, 缺乏个人风格的通用信息已经过时且效率低下. 基于客户档案和历史互动的个性化优惠将为您提供竞争优势，并增强您实现忠诚度计划目标的机会.

防止客户流失

这种个人营销微服务可以让你留住你的客户，防止损失. 重点关注那些已经离开计划或长时间不活动的人, “回归”活动是一个重要的工具，旨在让你的客户回来，以免为时已晚.

解决方案背后的科学

深度神经网络(DNNs)

个人营销微服务中的多个模型使用深度神经网络作为其架构的一部分. dnn可以处理大量数据，并根据接收到的训练数据集调整计算. 可以在成员级别重用相同的模型, 因为它可以适应输入数据而不需要任何额外的手动修正.

产品嵌入

最令人兴奋的机器学习技术之一是最初为自然语言处理[NLP]开发的方法。. 它的目标是通过分析在密切关联或相似上下文中经常使用的其他单词来发现一个单词的潜在含义. 从营销的角度来看, 这种方法允许程序通过检查哪些项目通常一起购买来识别相关产品. 总的来说, 它依赖于这样一个假设:如果产品A和B是与产品C一起购买的, D和E, 那么，这些产品之间极有可能存在某种联系——无论是属于同一类别，还是由相似的客户购买.

深度协同过滤

深度协同过滤假设有相似购买历史的客户未来很可能会购买类似的产品. 这个简单明了的想法为绝大多数商业推荐系统提供了动力.

动态时间翘曲

DTW是一种用于评估两个不同时间序列或时间序列之间的距离和相似性的技术, 可能在速度或频率上变化. 在PMM, 它是有监督和无监督学习方法中用于模式识别和检测的方法之一.

关联规则挖掘

关联规则挖掘是机器学习技术的一个类别，用于识别庞大数据集中变量之间的关系. 个人营销微服务中的频繁模式挖掘利用FP-Growth和Apriori关联规则挖掘算法来检测在单个交易中经常一起购买的产品集. FPM也遵循持续学习的方法, 这意味着模型随着时间的推移而不断发展，并适应通过广泛的受支持数据流产生的新事务.