Personalizacja internetowa w czasie rzeczywistym — omówienie (wersja zapoznawcza)
[Ten artykuł stanowi wstępną wersję dokumentacji i może ulec zmianie.]
Gdy klienci korzystają z witryn sieci Web — na przykład dodawania produktu do witryny sieci Web, wyświetlania szczegółów dotyczących kalkulacji cen lub rejestracji w wersji próbnej — wysyłają sygnały o swoich zainteresowaniach i preferencjach. Kluczowe znaczenie ma budowanie w oparciu o te sygnały, dzięki czemu w odpowiednim momencie można zapewnić właściwe, spersonalizowane działania. Customer Insights - Data Aplikacja umożliwia aktualizowanie profilów klientów w czasie rzeczywistym na podstawie tych sygnały z sieci Web, pomagając zapewnić klientom ukierunkowane, spersonalizowane działania podczas przeglądania, zwiększyć lojalność, zwiększyć zaangażowanie, zadowolenie użytkowników i zwiększyć współczynnik konwersji.
Obejrzyj ten krótki film, aby dowiedzieć się więcej o personalizacji sieci Web w czasie rzeczywistym.
Porada
Zarejestruj się, aby zażądać dostępu do wersji zapoznawczej funkcji personalizacji w czasie rzeczywistym
Ważne
- Jest to funkcja w wersji zapoznawczej.
- Funkcje w wersji zapoznawczej nie są przeznaczone do użytku w środowiskach produkcyjnych i mogą mieć ograniczoną funkcjonalność. Te funkcje są udostępniane przed oficjalnym wydaniem, dzięki czemu klienci mogą szybciej uzyskać do nich dostęp i przekazać opinie na ich temat.
Po skonfigurowaniu personalizacji internetowej w czasie rzeczywistym w Customer Insights - Data umożliwia:
- Śledzenie interakcji z witrynami internetowymi klienta w czasie rzeczywistym.
- Personalizowanie środowiska internetowego klienta w czasie rzeczywistym i angażowanie się w interakcję z nimi w istotnych momentach.
- Automatyczne tworzenie profilów nieznanych klientów, jeśli klienci nie są uwierzytelniani. Dowiedz się więcej w Wyświetl profile klienta.
- Bezproblemowe scalanie nieznanych profilów w znane profile w czasie rzeczywistym, dzięki czemu zawsze można uzyskać kompleksowy obraz klientów.
- Używaj progresywnego profilowania dla stałego ulepszania profilów klientów po powrocie do witryny przy użyciu stopniowo stosowanego profilu.
Na przykład personalizacja sieci web w czasie rzeczywistym może pomóc zwiększyć zaangażowanie i zwiększyć zadowolenie klientów następującymi sposobami:
- Jeśli klient przegląda inne wysokiej klasy ekspresy do kawy, promuj je w swojej witrynie internetowej.
- Zaoferuj kod rabatu w witrynie internetowej wszystkim klientom z segmentu o nazwie „Wysoka wartość życiowa”.
- Dynamicznie aktualizuj tekst w witrynie internetowej, aby dodać powitalną wiadomość do lojalnych klientów.
- Wyślij do klientów wiadomość e-mail promującą ekspresy do kawy klasy premium, jeśli czytali opinie o podobnych produktach w ciągu ostatnich 30 dni.
Profile nieznanych klientów
Customer Insights - Data używa plików cookie do identyfikować osoby powracające, dzięki czemu profile będą nadal ulepszane w czasie, nawet gdy użytkownik zakończy sesję internetową i wróci do aplikacji. Informacja o wygaśnięciu cookieId obowiązuje przez rok, czyli wygaśnięcie po jednym roku jest odświeżane podczas każdej wizyty klienta w witrynie internetowej. Jeśli klient uwierzytelnia się w witrynie sieci Web, Customer Insights - Data scala jego nieznany profil w czasie rzeczywistym ze znanym profilem.
Załóżmy na przykład, że w sklepie detalicznym zarejestrowano klienta o nazwie Abbie, Customer Insights - Data który zarejestrował się osobiście. Podczas pierwszego wizyty w witrynie sieci Web Abbie Customer Insights - Data tworzy nowy nieznany profil, a wszystkie interakcje internetowe są śledzone do tego profilu. Gdy Abbie uwierzytelnia działanie w witrynie sieci Web, oba profile są automatycznie scalane, co pozwala na używanie sygnały zarówno przed jak i po uwierzytelnieniu Abbie.
To oznacza, że:
- Istniejący znany profil pobiera wszystkie interakcje z sieci Web skojarzone z nieznanym profilem. Te interakcje internetowe są wyświetlane na osi czasu znanego profilu.
- Istniejący znany profil pobiera identyfikator cookieId jako nowy identyfikator.
- Wszystkie procesy typu downstream, takie jak segmenty, wskaźniki i API odwołują się do znanego profilu, a nie do nieznanego profilu (segmenty, miary, interfejsy API), co umożliwia podjęcie działań.
- Nieznany profil wygasa.