为了弥合数据和洞察力之间的差距，你需要提升技术和人才。考虑到 80% 的购物者 更有可能从提供个性化体验的品牌购买产品，您可能需要重新考虑您的 CX 策略。
一流的 CX 策略对于满足现代消费者的需求至关重要。考虑到这一点，让我们仔细看看如何利用数据在整个买家旅程中推动一流的 CX。
1. 利用机器学习减少假设。 能够访问 厄瓜多尔电话号码数据 大量数据是一件好事。但手动整理客户数据需要大量劳动力，而且容易出错。这就是 机器学习 (ML) 发挥作用。将先进的、ML 驱动的解决方案集成到您的技术堆栈中可以帮助您分析大型数据集并根据客户过去的数据创建准确的预测模型。ML 可以通过消除冗余和不一致的数据来帮助驯服不守规矩的 CDP，使您能够专注于正确的信息并做出准确的决策。而且您的数据集越可靠，您就能越准确地进行预测。
2. 创建统一的客户数据库。 当您从不同的来源（即不同的设备和渠道）收集客户数据时，很难清楚地描绘出您的客户是谁。通过身份识别，您可以将这些识别行为和客户的行为联系起来，以创建统一的全渠道个人客户资料视图。利用过去交易和设备身份等数据，您可以以与每个人独有的相关且引人入胜的方式与客户互动。
3. 与专家团队合作。 您需要一个数据专家团队来全面采用数据驱动的 CX 方法。为什么？因为您不仅需要数据和可操作的见解，还需要知道如何利用这些见解。不到 2% 的公司认为他们目前的人才可以充分利用营销 分析，您可能需要考虑具有适合当今 CX 格局的数据和分析技能的人才。您应该寻找具有强大数据管理技能和在快节奏环境中协作能力的人才。这些人才将能够根据您已有的数据提供高级见解。
在这个只需单击按钮或点击屏幕就可能失去客户的世界里，数据驱动的 CX 策略必不可少。借助正确的数字工具、策略和专家团队，您可以为客户创造相关的个性化体验。您可能已经拥有大量客户数据 - 现在您只需开始使用它来改善您的 CX。