提供真正卓越的客户体验是当今营销人员的终极目标。客户期望在所有接触点上都能 电报 粉丝数据 享受无缝衔接、个性化的品牌互动。然而，满足这些日益增长的期望绝非易事。
幸运的是，营销人员如今拥有强大的新工具——人工智能 (AI) 和敏捷的工作方式，可以帮助他们大规模地理解和预测客户行为。本指南提供了利用AI和敏捷营销实践打造令人难忘的客户体验的路线图。
步骤 1：建立数据基础
利用人工智能和敏捷营销打造卓越体验的第一步是奠定数据基础，这或许令人望而生畏。为了应对数据处理 AI 生成的商家描述目前仅适用于部分地区和语言 的复杂性，许多营销人员已转向敏捷营销原则，例如跨职能和渐进式，这有助于缓解压力。
要组建跨职能团队，首先要确定打造卓越个性化客户体验所需的数据。然后，确定组织中谁代表或拥有您所需的数据。根据数据可访问性和所需数据深度等因素，考虑邀请数据代表或所有者加入您的团队。
将这些人员纳入工作组或团队，可以减少数据孤岛、反复沟通和地盘之争，确保您的数据清晰、一致且易于访问。这种跨职能方法还能帮助组织促进知识共享，营造建立数据基础所需的透明文化。
虽然对数据基础进行大规模、彻底的变革很诱人，但不妨考虑采用渐进式思维。从现状入手，逐步进 西班牙比特币数据库 行小规模的调整。这样可以避免数据计划陷入庞大的预算讨论或协调问题的泥潭。打好数据基础的基础，对于在客户体验中使用 AI 至关重要。
深入挖掘：如何确保您的数据已为人工智能做好准备
第 2 步：整合其他敏捷方法
下一步是将其他敏捷方法融入您的客户体验团队，例如实施迭代。迭代意味着将工作分解成可以定期交付的小块，例如每两周交付一次。交付成果越大，就越有可能遭遇延误、阻碍或偏离轨道。迭代可以维护工作流程并降低项目风险。
可视化工作有助于提高透明度和快速沟通。大脑处理图像的速度比文字快 65,000 倍。许多将工作可视化的团队可以轻松查看正在进行的工作量，以及哪些工作受阻或停滞不前。可视化工作能够为营销团队建立可预测性和灵活性——所有这些对于优化客户体验都至关重要。
定期的迭代节奏，加上敏捷开发中称为回顾的定期反思点，使团队能够总结经验教训并提出改进方案。这些反思点使团队能够在利用AI工具优化客户体验的同时，不断改进方法。
深入挖掘：营销人员必备的敏捷营销术语表
步骤 3：利用人工智能分析获取客户洞察
一切准备就绪后，是时候确定如何利用人工智能分析来提升客户洞察了。您会使用预测分析来打造个性化体验吗？您会使用人工智能工具进行情绪分析吗？