预测客户行为，实时决策推荐Eddie TsuiSAS资深商业解决方案经理

微时刻 在整个客户旅程中发生 当人们开始梦想旅行时开始。 发生在计划，预订，甚至在实际旅行期间

如果你的品牌不是在这个旅途中重要的时刻，那么你错过了Amy

对于旅行者来说，这些时刻分为四类：

i. 计划假期ii. 探索选项iii. 订票iv. 享受旅游时刻

紧贴旅游的典型阶段：做梦，规划，预订和体验。

Be there在那里

Useful Content有用的内容

Connect the Dots将点连接

Be Quick快速

❑融入客户的激情(情景)

❑创建教育/故事性内容

❑不要重复

❑确定客户所在的时刻

❑了解客户意图

❑针对性的内容

❑内容匹配客户当下的意图

❑实时交付

❑跨屏幕

❑跨渠道

微时刻清单

针对性的内容

客户旅程演进

旧模式 新模式

认识

交流

订购/转化

信任

从多个维度了解用户

对象的角色

人口特征设备拥有者的性别、年龄、家庭收入地理位置特征

上下文数据网站类别和内容的语义含义

搜索搜索使用的术语和关键字

共享数据和评论已分享哪些内容，以及与谁共享的内容

意图观众都采取了一切行动

相关性

意识本身

兴趣 /

考虑

客户参与

购买

发现

交互

会话

访问者

客户

“我想了解信息”时刻

“比较产品”时刻

“我想做某事”时刻

“我想买东西”时刻

实时在线行为

• 使用在线商店搜索引擎执行产品搜索• 产品页面访问次数• 在产品页面上花费的总时间• 印刷产品页面• 放大产品图片• 扩展/阅读产品评论部分• 扩展/阅读产品详细信息部分• 点击产品类别比例• 产品类别中产品页面的点击率• 点击产品横幅广告• 点击电子邮件报价• 使用搜索引擎执行产品搜索• 点击搜索引擎产品结果链接• 点击搜索引擎产品广告• 添加产品到购物车• 购买产品• 返回产品

在线行为判断哪个时刻

判断哪个时刻

• 根据客户与其他客户的行为相似度

• 推荐与类似客户购买的产品

“行为相似的人将会喜欢

同样的产品”

找出客户相似性并提出建议

User-Item Vectors

Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 Item 7 Item 8 Item 9

User A 0.81649

7

0 0 0.81649

7

0 0.81649

7

0.81649

7

0.81649

7

0.81649

7

User B 1 0 0 1 0 0 0 1 1

User C 0 0 0 0 0 0 1 0 0

User D 0 0 0.28867 0.28867 0.28867 0 0 0 0

找出相似性

User A User B User C User D

User A 1 0.816497 0.408248 0.235702

User B 0.816497 1 0 0.288675

User C 0.408248 0 1 0

User D 0.235702 0.288675 0 1

Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 Item 7 Item 8 Item 9

0.40824 0 0.1443 0.5526 0.1443 0.4082 0.4082 0.4082 0.4082

找出相似性并提出建议

建议

实时营销活动

客户渠道多渠道

信号检测1 客户场景/时刻2 找出客户相似性并

提出建议3

Who they areWhat

they buy

How they

transact

Their potent

ial

Their value

Their loyalt

yWhat they

feel & say

How they

interact

Who they know

行为信号

产品信号

位置信号

交易信号

A B C n

Y Y N N

N N N N

N N Y Y

Y Y Y N

Y Y Y Y

N Y N N

Y N N Y

Y Y N Y N

N N N Y N

N N Y Y Y

Y Y Y N N

Y Y Y Y Y

N Y N Y N

Y N N N Y

Y N Y Y N

Y Y Y Y N

N N N N Y

N Y N N Y

… … … … …

优化机制4

建议引擎 多渠道

进行交互

衡量响应效果5

Who

they are

What

they buyHo

w they transact

Their

potential Thei

r valu

eTheir loyalty

What

they feel &

say

How

they

interact

Who

they

know

人物 Persona

大专毕业生 专业 收入>$1M

千禧一代 小企业 长者

X /Y 世代 成人18-54 商业决策者

婴儿潮一代 父母

13

细分与识别

确定个人

基于人物的讲故事内容

一旦识别出客户并进行交流，我们

会对每个客户定制信息-建议-创意

专业

千禧一代

小企业

保险公司： 24％的转化率提升 24%

电信运营商:个性化推荐点击率提升

115%

115%

航空公司：72％提升点击率提升45％订票率 72%

案例

谢谢！