Будущее сегментированных баз данных может даже увидеть самооптимизирующиеся сегменты. Используя машинное обучение, сама база данных могла бы определять новые, высокоэффективные сегменты на основе результатов кампании, предлагая оптимальные критерии таргетинга и контент. Это стало бы значительным скачком в эффективности, позволяя маркетологам раскрывать скрытые возможности и постоянно совершенствовать свои стратегии сегментации с минимальным ручным вмешательством.
Интеграция с автономными источниками данных
Для многих предприятий, особенно в сфере розничной торговли или услуг в Бангладеш, офлайн-взаимодействие с магазины товаров общего потребления список рассылки клиентами имеет решающее значение. Будущее сегментированных баз данных клиентов будет иметь лучшую интеграцию с офлайн-источниками данных — данными точек продаж, регистрациями в программах лояльности, шаблонами просмотра в магазине (с соответствующим согласием) и взаимодействиями с колл-центрами. Объединение онлайн- и офлайн-данных создаст по-настоящему всеобъемлющие профили клиентов для сегментации, обеспечивая бесперебойный многоканальный опыт.
Роль предиктивной аналитики в управлении жизненным циклом клиента
Прогнозная аналитика, подпитываемая сегментированными базами данных, будет играть центральную роль в управлении жизненным циклом клиента. Компании смогут предсказать, когда клиент, скорее всего, отступит, когда он готов к дополнительной продаже или когда он может быть восприимчив к кампании повторного вовлечения. Этот проактивный подход, основанный на интеллектуальной сегментации, позволяет маркетологам доставлять своевременные и релевантные сообщения на протяжении всего пути клиента, максимизируя ценность жизненного цикла клиента.