与人工智能支持的客户分析副驾驶[网络研讨会摘要]

我们的产品经理 Ryan Ota 在本次网络研讨会上介绍了分析领域的最新发展以及人工智能如何帮助改变分析行业。

重新构想分析：客户分析的人工智能未来

首先，我想快速分享一些有关人工智能采用和需求的统计数据。 根据 Mackenzie 2022 年和 2023 年的调查，自 2017 年以来，人工智能的采用和使用量增加了一倍多。

调查还指出，人工智能需求最大的三个领域都围绕着我们今天的主题“客户洞察和分析”。

最流行的人工智能用例显示，24% 的受访用户有兴趣使用人工智能来实现客户成功和服务，其次是产品开发和改进，20% 感兴趣，营销、细分和销售线索占 19%。

随着人工智能的使用不断增长，大多数企业都在努力应对数据日益复杂的问题。

许多人发现自己面临着选择最佳工具和策略来拥抱人工智能见解新兴趋势的挑战。 事实上，IDC 的一项调查显示，只有 30% 的企业实际上认为在技术上已准备好迎接新一轮生成式人工智能浪潮。

接下来，我们将了解 Woopra 客户分析的未来趋势。 我们认为，人工智能趋势将带来加速增长和更快的洞察时间。

我们不断分析人工智能功能趋势和客户分析需求，以帮助构建我们的产品愿景。 我们认为，新一代客户分析需要围绕三个领域构建，以帮助客户取得成功。

首先是将不同数据整合在一起的能力； 拥有单一的事实来源。 还有实时分析数据的能力。

如今，大多数公司都在多个不同的地方拥有数据，例如在线、离线甚至第三方应用程序。 因此，能够将所有这些数据整合在一起确实有助于了解完整的客户旅程。

第二是提供综合见解，为每个团队（例如客户成功、销售、营销和产品团队）提供支持，以优化增长。

最后，利用人工智能生成的见解进行大规模增长和优化。

在过去的十年中，我很高兴与客户解决了从产品团队到营销、客户成功和销售的各种问题。

因此，他们经常向我们寻求合作，我们共同解决独特但相互关联的问题。

这种合作关系使我们能够通过数据驱动的客户洞察来促进增长。

像产品团队一样，他们可能会询问高价值客户正在使用或营销哪些产品功能，或者换句话说，哪些营销渠道为销售团队带来了最多的转化。

由于每个团队专注于不同的领域，因此找到能够回答各种问题的工具以了解完整的端到端客户旅程非常重要。

在可预见的未来，人工智能将在数据分析方面提高多个领域的生产力。

客户旅程决策将变得实时，让您能够在几毫秒内采取最佳行动。 您现在的投资将极大地影响未来的业务决策。

这一切都始于在以下三个领域对基础设施和工具做出正确的选择。 我们将帮助您释放客户分析的人工智能力量。

首先，看看各种人工智能趋势。 然后查看来自不同来源的实时数据。 在人工智能跟踪的帮助下，这比以往任何时候都更容易。

例如，通过智能人工智能自动标记，定制的事件跟踪可能需要开发人员几周的时间才能实现，而使用人工智能则只需几秒钟。

其次是智能分析和利用人工智能分析数据以提供自助服务。 人工智能驱动的客户洞察功能可以为团队中的每个人提供帮助。 它甚至可以帮助技术和非技术用户利用您的数据获得有价值的见解。

相比之下，在过去，您可能需要整个团队来帮助回答问题。 现在，我们可以简单地要求人工智能在几秒钟内输出答案。

最后，第三点是大规模客户优化以及利用人工智能对数据采取行动的能力。 随着产品的个性化和增长，优化目前很难大规模推动，并且通常需要时间和精力。

因此，通过预测和生成式人工智能开发，客户增长决策和优化可以简化甚至自动化，以最大限度地提高投资回报率。

为成功做好准备：人工智能时代的分析工具导航

首先，我们提到连接实时和可操作的数据。 一切都从数据收集开始。

根据我们的客户以及使用Google Analytics等传统平台的用户的反馈，他们发现这些工具由于数据连接不完整、网络有限、事件缺乏或难以查找而导致决策速度缓慢或观众。

人工智能需要实时定制，并且可以与整个客户旅程中的数据点集成。 通过实时数据、销售、支持团队和营销团队都可以更快地采取行动，以避免错失机会。

我们都听过这样一句话：“少即是多”。 但在数据方面，我更倾向于“多即是多”。 企业通常不知道自己不知道什么，您会发现跟踪更多数据通常可以找到并为您提供更多您从未想到过的见解。

例如，营销团队可能只对跟踪漏斗顶部的事件感兴趣。

但是，如果您在某人成为客户后跟踪更多数据，您可以开始将这些用户细分为高价值或低价值客户。 这可以让您深入了解哪些营销活动正在吸引最高价值的客户。

这种洞察力对于谈判团队来说可能非常有价值，如果您只跟踪漏斗顶部的分析，您可能会错过这种洞察力。

人工智能客户分析的全部功能的核心是跟踪完整的客户旅程，这需要实时监控和优化。

通过受众细分来跟踪自定义事件的能力以及与第三方集成和外部数据源连接的能力是自助服务和智能分析。

随着自助服务的趋势不断增长，您希望找到一个平台，让团队中的每个人都能获得答案。 传统的客户分析只能显示有关客户旅程的一小部分的报告，并且提供洞察的时间很慢。

通常，如果您想深入研究该数据，您仍然必须将该数据导出到数据库，然后运行复杂的后续查询以获得任何类型的见解。

因此，通过人工智能驱动的分析，如果人工智能功能能够提供预测性见解，那么您就可以通过简单地询问有关数据的自然语言问题来分析完整的客户旅程，而无需任何技术专业知识。

此外，寻找一个用户友好的界面，允许跨部门团队立即获得答案并解决您的业务问题。

第三点是如何通过大规模优化和个性化来处理数据。

传统的客户分析仅提供有限的渠道，这些渠道对产品的客户旅程优化的选项有限，而且细分选项通常有限，个人资料可见性也较低。

借助人工智能支持的分析，重要的是找到一种可以自动执行跨营销渠道优化操作的工具，并且能够为产品或营销个性化定制精细的受众群体细分。

归根结底，就是找到合适的工具，能够立即采取行动，抓住机会，能够定义特定受众，并通过多种渠道瞄准潜在客户。

总而言之，选择一个可以连接、分析和处理数据的工具对于从人工智能分析中获得最大价值至关重要。

通过专注于实时数据与第三方数据集成以及自定义跟踪和细分的连接，客户可以分析人工智能预测，并有效地副驾驶进行一体化客户分析和用户友好的可视化数据。

Woopra 简介：案例研究和演示

Woopra 是一个由人工智能驱动的客户分析平台，使企业能够了解客户的完整用户旅程。 借助 Woopra，我们可以预测知名客户并做出最明智的数据驱动决策。

Woopra 可以回答广泛的问题，以帮助最大限度地提高投资回报率。 以下是企业可能会问的四个典型问题。

哪些渠道和页面正在实时转化最高价值的客户？

如何根据行为和兴趣区分高价值和低价值客户？

如何自动化和定制针对高价值用户和购物车放弃者的推广活动？

哪些英雄产品对新客户销售的贡献最大？

虽然其他一些工具可能只专注于跟踪，但 Woopra 允许您回答复杂的问题并根据跟踪数据采取行动，从而扩展了跟踪数据的可能性。

因此，让我们更深入地了解一下 Woopra 如何应用于这些不同的问题。

实时查看最佳客户旅程，可以分析完整的用户旅程，从他们如何访问您的网站到哪些渠道效果最好，再到他们如何与您的产品交互。

最后，当用户在您的网站上执行某些操作时，看看是什么推动了这些转化和持续的产品使用。 通过 Woopra 配置文件，它会立即更新。 这使得整个组织的团队能够立即采取行动。

我们的一位客户拥有商品行业的订阅模式，Woopra 通过让他们的销售团队即时获取有关这些潜在客户的见解来为他们提供支持。

然后，他们可以跟踪哪些营销渠道吸引了最多的访问者、哪些文章被浏览次数最多以及他们在每个页面上停留的时间等。

他们甚至可以考虑根据专注于高价值潜在客户的客户细分，自动向潜在客户发送电子邮件。

这些电子邮件还根据他们发送自动电子邮件后在 Woopra 中跟踪的所有数据进行定制，以包含他们的潜在客户感兴趣的文章。

他们甚至可以跟踪这些电子邮件并查看谁回来了。 一旦他们返回，他们在 Woopra 中有另一个自动化功能，可以更新松弛渠道，以便他们的销售团队在高价值潜在客户返回时立即收到通知。

这种类型的整体跟踪和自动化极大地提高了他们的转化率，让他们的销售团队能够快速行动，将更多的时间集中在高价值的潜在客户上，而减少发送盲目电子邮件的时间。

如何根据行为和兴趣区分高价值和低价值客户？

借助我们的细分功能，我们可以使用公式和极其精细的过滤器来根据用户活动定义任意数量的自定义细分或受众群体。

这些片段不需要任何代码，非技术人员可以在几分钟内轻松完成。

这些细分提供了广泛的可操作的见解。

我帮助我们的一位客户为数字营销人员提供课程和认证，为其用户创建完整的评分模型。

使用公式，我们能够根据客户可以在其网站上进行的各种活动来分配分数。 例如完成一堂课可得 5 分，获得认证可得 10 分。

接下来，我们创建了实时更新每个用户的总数的自定义指标。 然后，根据这些分数，我们能够将这些用户分为不同的细分市场，例如高、中、低价值客户。

然后，客户能够跟踪哪些课程或活动最能推动参与度，并根据用户活动自动化内容和推广。

现在，他们可以自定义细分，使他们能够更好地了解用户的行为，并帮助他们的产品团队专注于推动最多参与的课程和内容。

接下来让我们看看如何自动化和定制针对高价值用户和购物车放弃者的推广活动。

我之前已经接触过其中一些用户案例。 但我将扩展 Woopra 的自动化功能。 我们可以根据用户行为创建一个完整的工作流程。

用户可以通过将商品添加到购物车来进入自动化工作流程，然后如果他们没有完成购买，我们可以选择超时期限。 然后，我们可以使用我们的集成向该用户发送自动电子邮件。

与我们合作的一家航空公司是我们大量使用此功能的客户之一。 他们使用我们的自动化工作流程向结帐的用户发送定制电子邮件，并且他们还为放弃购物车的用户提供工作流程。

这些工作流程会从用户选择中提取跟踪数据，例如座位偏好或往返目的地的旅客人数以及预计出发时间。

所有这些数据都在其 Woopra 实例中进行跟踪。 他们使用这些数据将这些信息注入到他们通过我们的发送网格集成发送的定制电子邮件中。

对于当前的放弃工作流程，如果用户输入所有航班优惠详细信息但最终没有结账，他们实际上可以自定义电子邮件外展，将所有航班详细信息注入自动电子邮件中，以尝试重新获得潜在的转化。

借助 Woopra，他们可以使用我们的自动化功能进行随机 AV 测试，在发送这些当前的放弃电子邮件时尝试不同的电子邮件格式，然后也跟踪其性能。

跟踪数据只是问题的一方面。 另一方能够根据该跟踪数据采取行动。

Woopra 的最新功能和开发：我们的 AI Woopra Co-Pilot，有多种可能性可以帮助提高参与度和收入。

我们可以向副驾驶询问自然语言问题，然后自动选择和配置报告，为您提供所需的答案。

此功能旨在尽可能快速地获得答案，而无需手动构建报告。 这将使您团队中的任何人都可以在短时间内获得宝贵的见解，而无需依赖内部数据专家。

获取 Woopra Copilot 演示：Gen-AI 报告和见解。