Dynamische Ausbeute: KI-gestützte Omnichannel-Personalisierungstechnologie

Dynamischer ErtragDie fortschrittliche Engine für maschinelles Lernen erstellt in Echtzeit umsetzbare Kundensegmente, mit denen Marketer ihren Umsatz durch Personalisierung, Empfehlungen, automatische Optimierung und 1: 1-Messaging steigern können. Unternehmen, die sich durch Personalisierung auszeichnen, sehen ein erhöhtes Kundenengagement, Umsatzerlöse und einen höheren ROI. Ein personalisierungsorientiertes Unternehmen passiert jedoch nicht einfach so. Es erfordert Buy-In, Lieferantenauswahl, Onboarding und ordnungsgemäße Implementierung.

Einige Unternehmen erwägen dies Personalisierung zum ersten Mal. Einige werden einfach bereitgestellt E-Mail-Personalisierung. Einige wollen in anspruchsvolle bewegen Segmentierung Strategien. Die Top-Unternehmen priorisieren die Personalisierung als mehr als nur eine Taktik, sondern als Schlüssel für ein überlegenes Kundenerlebnis.

Dynamic Yield bietet eine Reihe von Personalisierungs- und Engagement-Lösungen:

  • Omnichannel-Personalisierung - Verbessern Sie das Kundenerlebnis durch Personalisierung in Echtzeit
  • Kampagnenoptimierung - Verbessern Sie den Marketing-ROI mit kontextualisierten Kampagnen
  • Verhaltensnachrichten - Kommunizieren Sie hochrelevante Nachrichten in Echtzeit
  • Aktivierung und Segmentierung von Kundendaten - Verwandeln Sie Ihre Audience-Daten in umsetzbare Benutzersegmente
  • Personalisierte Empfehlungen - Maximieren Sie den Ertrag aus Ihren Inhalten und Produktempfehlungen
  • E-Mail-Personalisierung - Mehr Ergebnisse durch personalisierte E-Mail-Kampagnen erzielen
  • Dynamisches A / B-Testen - Nutzen Sie Tests auf Unternehmensebene mit Vorhersagefunktionen
  • Personalisierung mobiler Apps - Kleinerer Bildschirm, gleiche 1: 1-Aufmerksamkeit

Um einen umfassenden Bericht über den Stand von Personalisierungsreife Auf dem Markt haben wir 700 globale Vermarkter und Führungskräfte aus verschiedenen Branchen befragt. Hier sind die Ergebnisse.

Benchmarking Personalisierung

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