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让我们收到个人:CX转换为1个段

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在2020年,有广泛的三个交织因素是在客户体验中驾驶转型的影响。而且在这种变化背后的复杂性摔跤可能是令人生畏的,这对其成为正确的企业的颠簸是变革的。

这里的第一个司机是客户自己。在一年中,在没有人能够预见的方式加速在线互动,我们的消费者不仅仅是客户服务和支持的流失,我们不仅宽松的贫困经历和更多声乐的情况。因此,已经必须枢转到新模型的企业,该产品较少依赖物理基础架构,同时必须有升高和重新思考 - 他们的前线以客户为中心的操作。

然后我们有竞彩篮球。企业从与他们的互动中收集大量信息,并可以访问其他来源的更多竞彩篮球。这范围从人口洞察力进入“像我们这样的人”,以更加细致的差别和当时的竞彩篮球,周围的当前事务,现场交通甚至天气。所有这些都为更准确的目标和细分提供了巨大的机会:当然,对于商业而言,也是由消费者的兴趣 - 当它做得正确时。

这将我们带到最终司机。随着机器学习和AI的成熟,企业现在有机会加强他们的目标,而不仅仅是分割特定人口,而且使用竞彩篮球燃料的见解来创建可以实时个体个性化的优惠和内容。如果你愿意,只有一个部分。

那么如何适应这些CX驱动程序的企业如何?

从分析到旅程编排

无论您的商业模式如何,您的客户都在旅程中。例如,它们可能是实际的物理旅程,这意味着他们需要从他们的手机切换到他们的智能电视。或者可能是在线购物体验已经通过处理“现实生活”紧急情况而被中断。有任何数量的方式,客户的品牌经验可能会被扰乱,但尽管这种非线性,但他们会期待无缝,连接的流动。反对这一期望,同时对个人进行个性化的同时,是一个重要的挑战。

企业首先需要将分析应用于这些旅程。无论是订阅,购买还是内容参与,他们都需要量化和了解不同的刺激对他们想要的不同结果的贡献。这种分析要求企业不仅仅是对所涉及的竞彩篮球量而且还要面朝上面,而且还要面朝上。例如,Web使用情况,事务,社交媒体交互和联系中心接触的竞彩篮球通常通常捕获并单独存储。了解这一景观的旅程和触发器是一个竞彩篮球科学家级任务 - 但企业无法承担竞彩篮球科学家级报告时间。这是机器学习有一个巨大的播放的领域。

获取竞彩篮球正确的捕获,存储,操作,分析和 - 关键 - 可用性,并且实时旅程编排(JO)成为可能性。 Jo工作通过实时识别触发器 - 也许客户突然放弃了他们的虚拟购物车 - 并在那个触发器上表现出来刺激将使旅程带回生机的行为。机器学习通常用于了解哪些刺激最有可能为任何给定触发产生所需的结果:我们的购物车放弃者将在一小时后,或者从呼叫聊天中更直接地向短信响应

从本质上讲,JO分为三个街区:预期可能的事件(特别是对所需客户通路的中断),定义对这些事件的最佳响应,并尽可能地为响应本身进行个性化。

CX驱动的架构

所有这些都对企业选择部署的竞彩篮球平台,云战略和技术具有重大影响。但它还向企业架构中的一个基本转变,远离组织孤岛,而是考虑如何竞彩篮球,操作和平台最能配置以在规模上推动最佳客户体验。

认识到这一点的企业的特点是一种包含竞彩篮球和见解的力量的文化,而不是考虑“竞彩篮球”是分析团队的域名。他们清楚地了解他们今天的竞彩篮球和 - 至关重要的竞彩篮球 - 目前可能会从他们的阿森纳缺少哪些竞彩篮球。它们不受施加竞彩篮球或通信障碍的功能筒仓的限制。它们由生态系统提供支持,允许通过微服务和开放的APIS增强的实时竞彩篮球流,该API拥有敏捷的测试和学习方法。他们平衡了优化和个性化客户体验的必要性,并不坚定地尊重每个客户竞彩篮球的神圣性。

谈到旅程......

到达这种CX驱动的操作和架构可能是令人生畏的。 CIO面临申请现代化的挑战:当预算比以往任何时候都更加紧张,它们如何将从遗留系统从传统系统转移到可扩展的实时平台。 CMOS必须与通信平台打破通道筒仓,以解锁整体旅程编排的可能性。与此同时,CIOS不需要仅适用于新技术,但如果他们将成功地利用机器学习和AI所代表的潜力,则为新技能。

在IBM,我们已经考虑了如何支持如何支持这一旅程的业务。这里的一个重要因素是我们与Adobe的战略合作关系, 这被认为是最后一次夏天r。 这已经产生了一系列预配置的“加速器”,可以解决偏离频道等主要挑战所以企业 - 即使在紧密监管的行业中也可以促进客户竞彩篮球的过程。当然,我们的客户驱动创新模式。在哪里可以探索实时个性化而不是像IBM车库这样的环境,让同理化进入客户体验?

我在最近的白皮书中更详细地探讨了许多这些问题,部分与Adobe合作。本文的主要重点是媒体行业,但核心论点 - 以及关于技术和战略的大部分实际讨论 - 将适用于大多数客户面向客户的业务。而且没有否认 - 对于任何面向客户的企业 - 这是一个非常兴奋和机会的时期。

 

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Adobe Explication Lead for IBM IX

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