客户数据平台：营销自动化的下一步发展

那么这对于营销自动化意味着什么呢？
尽管人们越来越担心个人数据，但消费者想要的东西-并准备对其进行跟踪-仍然是相关的，相关的建议。

但是，营销人员通常难以摆脱通用统计信息，无法确定客户旅程各个阶段背后的背景和动机。依靠静态和分散的数据导致基于硬标识符（例如电子邮件地址和电话号码）的有限客户资料，以及短暂的海量数据池。

这导致了自动化的场景，在该场景中，许多内容通过电子邮件，广告和其他渠道被推入并定位为被认为是易受攻击的受众或其细分受众群。在最佳情况下，猜测是正确的，并且潜在客户会转化为客户。在最坏的情况下，没有转换和潜在的负面客户体验。

这就是CDP准备改善流程的地方。

旅途中的一切
在许多营销自动化平台中，购买者旅程的教科书概念是一条相当简单的线性路径。它以一系列与一系列连续步骤相对应的触发器的形式呈现，一个触发器导致另一个触发器，理想情况下是完全合乎逻辑且非情感的。

然而，客户通常可以跳过为他们准备的东西，偶尔移动或被自己的情绪或突然的冲动所吸引。他们出于某些无法控制的原因放弃了一半的路径，后来又从其他设备或位置取走。在这种情况下，如果您正在运行A / B测试，那就太糟糕了，或者您的实体接近标签游戏还没有到位。

为了准备不仅要个性化而且要结合上下文，营销人员需要从多个渠道全面了解实时数据。市场营销自动化系统的数据和覆盖范围有限，只是复杂的CDP机器中的一小部分，它可以通过各种工具和应用程序收集，处理和利用信息。

理想情况下，CDP应该能够更好地识别和描述客户，帮助分析其历史行为，找出实时需求并预测未来可能采取的行动。这样的系统可以绘制出更加完整的图像，其中充满了来自多个平台，渠道和接触点的合并数据。这有助于营销人员在一段时间内真正了解客户的情境化旅程和决策过程。这意味着更好的个性化，更真实的自动通信以及对变更的快速反应。

AI游戏加速
多年来，人工智能（AI）一直是市场营销自动化趋势中的佼佼者，有望带来创新，更好的细分，个性化和内容定位。但是，营销自动化工具和平台仍主要面向手动创建场景和旅程。基于假设和有限的信息，它们可能还有很多不足之处。

即使采用了更广泛的实施方式（例如在推荐引擎中），仍然存在AI和机器学习（ML）算法所处理的数据质量问题。这是CDP尘埃落定的另一个领域：它们所处理的数据的绝对数量，范围和多样性意味着更好的模式识别，并且在集成AI时减少了偏差或错误等价的可能性。反过来，这意味着更准确的行为分析，目标确定和预测。

测试就是测试
CDP最初是从扩展的数据仓库开始的，但几年来已稳步发展为“打包交易”类型的软件。新功能和集成工具将它们重新定义为多功能销售和营销平台，涵盖数据收集，存储，电子邮件，渠道集成，报告，活动测试等。

要进行大规模的自动化活动，需要进行细分，不间断的拆分测试，质量保证和分析。CDP的明显优势之一是它们可以与细分受众群体合作。但不利的是，此类广告活动需要进行同样多的测试和微调（如果不是更多的话）。

该解决方案是基于ML的自动化测试，涉及针对一系列等比例的广告系列发起一系列的广告系列。这样，不仅可以测试活动，而且可以测试无限数量的微细分市场的整个策略。

大多数新兴的分析工具旨在提供了解受众，个性化交流和增加转化的方法。借助市场营销人员管理的，细分市场的，自动化的策略增量测试的整体方法，不难看出CDP如何有很大的机会实现其承诺。

综上所述
营销自动化使企业朝着统一，相互联系，全生命周期的方法和总体策略发展，而CDP目前似乎就是这种想法的体现。

此类平台遵循细分和连续方法的核心原则，但通过添加上下文，行为分析以及对客户及其行为的更全面的了解来对其进行扩展。尽管CDP仍未实现标准化，但它具有整合，整合和塑造数字营销各不相同的潜力。这种相互关联的营销未来可能使所有流程对于企业对消费者关系的B端和C端都更加相关和富有成效。