这位Varshney

客户获取成本在不断上升,组织正在调查的方法来优化他们的端到端客户体验为了前景转化为客户快速、保留更长一段时间。在今天的omnichannel环境中非线性事件和消费者微瞬间的推动客户与品牌接触,传统的“一刀切”的做法,客户旅程将无法向客户提供真正的价值和组织。

宇宙客户情报平台帮助组织来应对这一挑战提供了一组全面的和可bob体育客户端下载伸缩的营销机器学习(MML)模型推荐next-best-action基于客户的旅程。训练在一个可用的最大的客户数据集在美国,宇宙MML模型利用火花,砖,和三角洲湖缝合和分析profile-based,行为、事务、金融、和操作数据提供大规模客户旅程编排。在这次会议中,我们将讨论商业利益的动态客户旅程编排,经典的客户旅程模型的局限性,证明宇宙MML模型克服这些局限性。我们还将审查全球客户旅程决策系统是建立在合奏的机器学习技术,利用客户生命周期价值(CLV)为基础。