Активация: Анализ данных о первом взаимодействии помогает понять, что мотивирует клиента к первой покупке или целевому действию, и создать персонализированные "приветственные" сообщения.
(частота покупок, просмотренные товары) позволяют прогнозировать риск оттока и отправлять специальные предложения для предотвращения потери клиента. Например, в Бангладеш, если клиент перестаёт покупать мобильный интернет, ему можно отправить персонализированное SMS с предложением выгодного пакета.
Рост: Анализ данных помогает идентифицировать возможности для перекрестных продаж (cross-sell) и дополнительных продаж (up-sell), предлагая клиенту более дорогие или сопутствующие товары/услуги.
Возвращение/Защита интересов: Данные используются для выявления списки рассылки директоров по продажам лояльных клиентов, которых можно стимулировать к написанию отзывов или участию в реферальных программах, а также для реактивации "спящих" клиентов.
Оптимизация CLM через Персонализацию и Автоматизацию (Оптимизация CLM через Персонализацию и Автоматизацию)
Эффективность CLM в значительной степени зависит от персонализации и автоматизации, которые стали возможны благодаря маркетингу баз данных. CRM-системы и платформы автоматизации маркетинга используют клиентские данные для создания триггерных кампаний, которые запускаются автоматически в ответ на определенные действия или
- Board index
- All times are UTC
- Delete cookies
- Contact us