Articles

単一顧客ビュー(SCV)の概要2021

Posted by admin
著者のメモ

この記事は2018年に最初に公開されました。 それは2019年の関連情報で更新されました。

単一の顧客ビュー(SCV)は、十年以上のためのマーケティング界で約bandiedされている用語です。 しかし、他の変数(データのソース方法、プロファイルの更新の速度など)のために普遍的な定義をロックダウンするのは難しいです。)しばしば見落とされたり省略されたりします。

目次

2021年の単一顧客ビューの意味は何ですか?

複数の異なるデバイスから購入し、オムニチャネル通信への移行には、そのすべてのデータをカタログ化する方法が必要です。 その最も簡単で、単一の顧客ビューは、すべての個々の人のための顧客プロファイル(購入履歴、サイトの活動、製品の推奨事項)を持つデータベースです。

真の単一の顧客ビューは、その顧客データベースですが、スケーラブルで柔軟性があり、リアルタイムで更新されます。 この最後の点は重要な違いです。 SCVデータは、セグメンテーションとマーケティングの自動化を可能にするために使用されます。 それにもかかわらず、厳格なフレームワークと時間の遅れた更新を持つ多くの企業は、同じことであるかのように、単一の顧客ビューを議論します。

この記事では、単一の顧客ビューにつながった顧客データ管理の歴史、単一の顧客ビューを持つことの重要性、および真の単一の顧客ビューの実用的な例を

ほとんどの単一の顧客ビューが動作しない理由

Exponea-単一の顧客ビュータイムライン

これは、単一の顧客ビューを構築するだけでなく、それが有益で収益性の高い方法で実際にそれを使用する能力を持つことについてです。

データベース管理システムの歴史

1970年代、企業はリレーショナルデータベース管理(RDBM)システムを使用して顧客データを保存し始めました。 これらのシステムにより、企業は異なるフィールド(名、姓、顧客ID)に個々の情報としてデータを保存し、SQLクエリを介してそのデータにアクセスできました。 コンピュータの人気が上昇し続けたように、顧客情報を管理するこの方法が標準となりました。

インターネットは成長を続け、企業はRDBMシステムへの投資を続けた。 これらのシステムは、収集された顧客情報を処理することができ、ほとんどの企業は方法を変更する必要はありませんでした。 2008年頃まで、ビッグデータが激しく打撃を受け始めました。 収集できる顧客情報の量は指数関数的に増加し、以前の優れたRDBMシステムではすべての詳細を効率的に処理できなくなりました。

単一の顧客ビューのアイデアは、必要性から生まれました。 顧客データはこれまでよりもはるかに豊富で詳細でした。 店内購入、携帯電話、タブレット、PC:顧客は、すべての異なる方向からの購入を行うために始めていました。 すべての顧客データは、多くの場合、異なる部門によって管理され、さらには異なるソフトウェアを使用して、別の場所に行 ライフサイクル全体を通して顧客を効果的に追跡し、関連する方法で顧客と通信する方法はありませんでした。

NoSQLデータベースの導入

NoSQLデータベースが解決策として見られるようになりました。 NoSQLは、大量の非構造化データを処理するために構築されています。 ビッグデータのようなものを扱うとき、SQLよりも柔軟性があり、スケーラブルで、高速です。 Sqlとは異なり、NoSQLシステムはいつでも任意のデータを追跡でき、そのための構造を準備する必要はありません。 新しいデータソースは、何も設定せずに追跡できます。 要するに、NoSQLは、これらの企業が現在アクセスできるデータを使用する方が優れていました。

残念ながら、数十年は関係データベースの構築に費やされていた–無数の工数と現金の山–そして、この広範なシステムは現在、その限界を示していた。 複数のデバイスを介して接続するより詳細なデータや顧客を収集する前述の問題に加えて、会社が顧客と対話するためのすべての方法も切断されま 顧客関係管理(CRM)システムは、あるデータサイロにあり、電子メール管理は別のデータサイロにあり、分析は別のデータサイロにありました。

初期に投資していたレガシー企業(Oracle、IBM、Emarsys)は今や不利になっていた。 今では時代遅れのRDBMシステムに費やされたすべての時間とお金で、彼らは最初からやり直すことはできませんでした。 代わりに、彼らはリレーショナルデータベースを非リレーショナルデータベース(NoSQL)に変換しようとしました。 これには、多数の異なるデータサイロをまとめ、それらをすべて顧客の方向に向け、単一の顧客ビューのように見えるが、同じ柔軟性や速度では機能しないものをハードコーディングする必要がありました。

アドビは別のアプローチを試みた:独自のSCVを構築するのではなく、それぞれが技術の異なる部分に取り組んでいたいくつかの企業を購入し、それらすべてをAdobe Marketing Cloudにハッキングした。 これは一点まで機能しますが、システムはすべて別々に構築されているため、全体として一緒には機能しません。
これはマーケットリーダー側のつまずきで、Exponeaのような市場破壊者が新しいソリューションを導入することを可能にしました。

エクソネアはどのようにして単一の顧客ビューを解決しましたか?

Exponeaの単一の顧客の眺めはリアルタイム、粒状およびカスタマイズされるのExponeaのすべてのデータの代表、である。 個々の詳細なデータエントリを処理するために、当社のプラットフォームは、すべてのセグメント化と顧客の計算が常に最新であることを意味し、ミリ秒単位ですべての計算を実行するインメモリフレームワーク上に位置しています。

新しい問題に直面するために既存の技術を変更するのではなく、Exponeaは最初に問題を見て、その周りに技術を作成する機会がありました。 このアプローチにより、Exponeaは真の顧客中心のシステムを作成することができました。

CRMシステム、メール管理、キャンペーン構築と自動化、リアルタイム予測、分析など 一つのダッシュボード内で利用可能なすべて。 非常に速く更新するデータを使用すると、顧客が周りをクリックすると、実際に顧客プロファイルの更新自体を見ることができます。

そして、それはスピードだけではありません。 NoSQLを中心に構築され、Memory Frameworkで使用されるこの顧客中心のシステムの柔軟性は、顧客とのコミュニケーションのための新しい機会を作り出します。 すべての顧客が取る個々のアクションを解析するシステムでは、リアルタイムで、Exponeaは、彼らがサイトを閲覧しても、顧客に適応し、対話する強力な顧客の

次のように描写してください:
レガシーデータベース:あなたは海に落ちていて、あなたの周りに浮かんでいるものからいかだを一緒に掻き集めることがで それは今のところ溺死からあなたを保ちますが、それは理想的ではありません。

Exponea:あなたは海のために設計されたボートを与えられています。 それはあなたを海上に保つだけでなく、海をナビゲートするための最適な方法です。

最後に、オールインワンプラットフォームのもう一つの利点は、ソフトウェアをいかに迅速に実装できるかということです。 Exponeaの基本的なソフトウェアは幾日の内にセットアップされ、動くことができる。 ほとんどのベアボーンのバージョンは、単一のコード統合のみを必要とするため、数分でインストールできます。 従来の会社のすべての異種の部分を統合するために必要な数週間または数ヶ月と比較してください。

2021年に単一の顧客ビューが重要なのはなぜですか?

私たちは、真の単一の顧客ビューが何であるか、企業間の違いは何かについて多くのことを話しました。 このセクションでは、その実用的な使用の例を通じて、真の単一の顧客ビューを達成することの重要性を示します。

最適な送信時間とカスタムツール

オープンレートとコンバージョンを向上させるための最も重要な(そして活用されていない)戦術の一つは、その顧客のために適切なタイミングで電子メールを送信することです。 Exponeaがファッション小売業者Missguidedと協力し始めたとき、彼らの目標の一つは、最適な送信時間を完成させることでした。 彼らは7日以内に稼働し、顧客に100万通以上の電子メールを送信することができました。

Exponeaのリアルタイム予測分析を使用して、Missguidedは、個々のユーザーに最適な時間に送信するように電子メールを自動化することができ、オープンレート、クリックスルーレート、コンバージョンの向上につながりました。
真の単一の顧客ビューの柔軟性により、ソフトウェア内でカスタムツールを簡単に作成することもできます。 Missguidedのために、htmlエディタとカスタムフォントは、その仕様に構築されました。
ExponeaのMissguidedとの仕事の詳細については、このビデオを見てください。

パーソナライズされたカスタマージャーニーとテストの容易さ

真の単一の顧客ビューは、顧客のライフサイクルのすべての段階をパーソナライズすることが Exponeaがファッション小売業者のEye for Fashionと協力し始めたとき、主な焦点はウェブサイト上のコンバージョンを増やすことでした。

Exponeaの分析ツールは、どの顧客が最も購入する可能性が高いかを特定するために、ファッションのデータをEyeで検索しました。 これらの顧客は、(指数の推奨エンジンを使用して)サイトとの履歴に基づいてターゲットにされました。 その後、このグループはセグメント化され、各セグメントには異なる高度にパーソナライズされたバナーが表示され、カスタマージャーニーの各段階をテストしました。推奨事項、ビューカウントバナー、終了バナー、カート放棄バナーなど。

A/Bテストの作成と測定のためにExponeaのツールを使用して、Eye for Fashionは彼らの最も成功したバナーを簡単に識別することができました。
この統合は実現しました:

  • 79% 低在庫通知セグメントの訪問者当たり収益(RPV)の増加
  • 出口バナーセグメントのRPVの64%の増加
  • 45。ビュー数セグメントのRPVの5%増加

Exponeaのeye for Fashionの仕事についてのサクセスストーリーを読んでください。

セグメンテーションとリアルタイムパーソナライゼーション

多様な顧客基盤と多数の製品を持つ企業は、しばしば顧客との通信に問題があります。 彼らは皆のために働くホームページメッセージを設計することができないし、何百もの異なった、変更の版を作成することは右の用具なしで非現実的で

これは携帯キャリアが挑戦したことでしたT-Mobile.cz 彼らがExponeaと働き始めたときに直面していました。 Exponeaのセグメンテーション機能を使用して、彼らは顧客の複数のマイクロセグメントを開発しました。 顧客がサイトを訪問すると、Exponeaはそれらを識別し、マイクロセグメントをチェックし、関連するコンテンツを表示するためにホームページを更新します。 これはすべて、ホームページの読み込み中に発生します。

Exponeaの単一の顧客ビューで開始してから二ヶ月以内に、T-Mobileは達成しました:

  • 126% オンライン販売の増加
  • 511%メインターゲットへの販売の増加マイクロセグメント

Exponeaの仕事についてのサクセスストーリーを読むT-Mobile.cz…..

単一の顧客ビューのための主要なテイクアウト

  • 最も簡単な意味では、単一の顧客ビューは、購入履歴、サイト活動、製品の推奨などで構成される顧客プロフ
  • NoSQL(非リレーショナル)データベースは、大規模な詳細データ(ビッグデータ)を扱う場合、リレーショナルデータベースよりも優れています。
  • すべての単一の顧客ビューが等しいわけではありません–ほとんどのレガシー企業は変換されたリレーショナルデータベース上でそれらを実行し、最初からNoSQLデー
  • Exponeaの単一の顧客ビューはNoSQLを中心に構築されています。 CRM、eメール管理、キャンペーン構築と自動化、リアルタイム予測、分析などを1つのメインダッシュボードに統合し、柔軟にリアルタイムで更新できます。
  • 真の単一の顧客ビューは貴重なリソースであり、(とりわけ):
    • 最適な電子メール送信時間
    • パーソナライズされたカスタマージャーニー
    • シンプルなA/Bテスト
    • 詳細なセグメンテーション
    • リアルタイムの自動パーソナライゼーション
    • 高度な予測分析

あなたの会社は本当の単一の顧客の眺めとより速く育つでしようか。 あなた自身のために見なさい。

より多くをしたいですか? 私たちはあなたをカバーしています

私たちのニュースレターを購読

私たちの知識を最大限に活用してください。 CDPとオムニチャネルマーケティング自動化のマーケットリーダーとして得た洞察から学びます。

電子メールを共有することにより、Exponeaのニュースレターを受け取ることに同意します。 当社のプライバシーポリシーでお客様のデータの処理方法をお読みください。

ありがとうございました!

あなたは今、Exponeaニュースレターを購読しています。

レート記事:
あなたの投票をありがとう!

次に何を読むべきですか? 著者の厳選された推薦:

電子商取引の成功のための公式は明らかにした

重要な指標と、コンバージョンと収益を増やすためにそれらを会社に適用する方法を学びます。

著者に会う
Samuel Kellett
Head of Content
SamはExponeaのコンテンツチームを率い、eコマース記事やケーススタディの制作、ウェビナーやイベントのコンテンツの管理を行っています。 脚本と演劇の彼の背景を持つ、サムは、コンテンツのExponeaの頭としての彼の役割にユニークな視点をもたらします。 サムの情熱は物語です:彼は常に複雑なトピックを説明するための新しい創造的な方法を模索しています。

Related Post