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从基本信息开始,渐丰富个人资料。根据具体情况询问更多详细信息——购买后、偏好发生变化时或用户对不同产品领域表现出兴趣时。

示例: 丝芙兰的 Beauty Insider忠诚度计划鼓励客户分享详细信息,例如生日、购买偏好和护肤问题。这些信息与量身定制的奖励、个性化推荐和相关内容相关。

有效原因:通过提供价值,客户愿意提供更多信息并加深与品牌的互动。

集中化与集成化

孤立的数据就像一道永远无法放入菜肴中的 约旦电话号码 不可思议的配料。打破这些障碍。集中、统一的客户视图是秘密武器。这使您能够创建超越基本人口统计数据的详细资料。 

这种深刻的理解使得跨渠道的有针对性的  个性化营销成为可能,最终最大化营销活动的投资回报率。

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示例: Spotify使用集中式数据系统来整合收听历 阿富汗电话号码列表  用户创建的播放列表、搜索习惯以及“喜欢”和关注等社交活动。 

全面了解每个用户的偏好可带来高度定制的体验,例如每周的“每周发现”播放列表和超个性化的音乐推荐。

有效原因:这种统一的数据驱动方法创造了一致相关的聆听体验,从而建立了忠诚度并让用户着迷。

切实可行的实施

可靠的第一方数据策略并非仅建立在原则之上。让我们讨论一下实现这一切所需的技术工具。

技术栈

制定成功的第一方数据策略需要正确的工具。您可能需要以下工具的组合:

客户数据平台为跨各种来源(网站、、电子邮件工具等)聚合、清理和统一客户数据提供了支撑。 

寻找提供灵活性和强大集成能力的。 

流行的例子有 

数据仓库:数据仓库通常与 CDP 协同工作,作为结构化数据的中央存储库。它对于分析和报告目的非常有用。

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