,为了帮助消费品牌更好地提升洞察能力，实现精细化运营并驱动品牌持续增长，LinkFlow CDP 围绕智能化洞察，对其产品做了重要升级。本次洞察能力的升级，主要体现在以下三个方面：,0
1
全面支持订单对象，打造深入完整的洞察能力,在此前，订单对象作为一类客户事件没有做单独特殊处理。随着产品洞察能力的不断深化，LinkFlow 发现需要把订单对象从底层处理模型中抽象出来，这是由于在订单中很多数据特性和分析方法与其他数据对象存在较大区别，因此LinkFlow CDP也对其底层数据模型做了非常大的升级。,
,同时，LinkFlow CDP预置了很多电商平台和CRM渠道的对接，方便品牌一键从不同渠道将订单数据接入到CDP系统中。,0
2
智能客户洞察， 释放数据潜力,以往的客户洞察更多围绕客户属性和客户行为展开，与订单数据缺乏有效结合，这使得对订单的洞察以及结合订单的客户洞察都不够全面，同时当企业拥有大量客户数据之后，对客户未来能带来的价值也缺乏有效预测，无法合理预估品牌未来收益。也因缺少有效的客户生命周期分析工具，导致客户流失这样的营销需求难以解决。,本次发布，LinkFlow CDP分别结合订单对象和客户生命周期，对客户洞察能力进行了升级，来帮助品牌更好地应对挑战，激活客户数据价值。通过引入订单对象，可以同步各个渠道的订单数据，与消费者基础信息、行为轨迹形成有效结合，帮助品牌完善客户画像，构建统一全面的数据资产，进行更全面的客户洞察及分析。,通过制定客户生命周期模型，包含常见的AIPL模型、5A模型以及自定义客户生命周期模型，来帮助品牌了解与消费者之间的亲疏关系。通过客户的分布、变化趋势和流转情况，及时调整与优化不同生命周期阶段的客户营销策略。,
,在这些能力基础之上，在实际业务中品牌也希望可以对客户未来的价值有一定预期。因此，通过客户价值预测，结合机器学习算法，升级后的LinkFlow CDP可以帮助品牌预测客户在未来一段时间内能够带来的潜在收益价值，从而为营销效果的实现带来更多可能性。比如针对预测为高价值的客户，可以重点关注并结合客户画像采用更合理的营销策略，促进收益的真正转化。,而通过客户行为预测模型，品牌可以创建特定模型来预测客户在未来执行某些操作的可能性，来对客户进行细分并做针对性运营。比如可以针对近90天内不同付费意愿的客户使用不同的营销方案来促进复购转化；针对180天内不同流失概率的客户进行针对性挽留，减少客户流失。,0
3
智能营销洞察，挖掘增长潜能,作为基于连接、洞察、个性化三大核心能力构建的CDP，LinkFlow一直以来都提供完善的客户旅程、微信运营等营销功能。这一次，LinkFlow 在营销功能中充分结合了CDP的洞察能力，以客户为中心拓展到营销全链路。
从客户旅程分析的单点功能，拓展到营销活动的全新模块，最后通过
A/B
测试方法论赋能整个洞察
－
策略
－
执行的营销价值闭环。,一直以来，可以灵活定义营销策略并且自动执行的客户旅程模块一直是LinkFlow CDP的特色功能。在此基础上本次发布的客户旅程分析功能，通过对整个旅程中各个步骤图源的下钻洞察及分析，可以同步知晓旅程触达的人数和次数，并支持按日统计及时掌握营销策略落地效果。更好地通过触达的趋势来判断并做精细化运营，同时通过复盘执行效果不断迭代运营策略，高效执行个性化的营销。,
,在营销活动中，品牌经常需要同时运用多种策略，例如客户旅程、微信营销以及其他生态渠道等。此前这些操作都是各自独立的，缺乏有效整合，进而导致信息架构的混乱，此外不同的营销旅程效果和ROI核算也是亟待解决的一道难题。全新的营销活动管理模块，使得这一问题得到根本性解决。在该模块中，品牌可以就活动和时间维度建立信息架构，各个部门可以在发起营销活动时就明确目标，使得工作更加聚焦。此外该模块还可以贴合企业营销场景，来帮助业务方更有条理地管理业务对象，并追踪、分析以及复盘整体营销活动数据。,在实际营销业务中，即使是在同一个活动中，面对同样的客户群体，品牌也会尝试不同的内容、话术等各类不同的营销素材来提升转化效果。但难点在于只有获得最终的运行结果之后才能确定哪个素材更佳，这往往需要一定的时间和额外成本。为此，LinkFlow CDP推出了A/B测试功能，该功能支持在制定营销策略时就事先设定好指标，并在执行过程中实时洞察从而自动将流量调整到最优路径，帮助客户来自动优化营销策略，最大化营销旅程落地效果。,以上就是本次产品发布中LinkFlow CDP 新增及强化的核心能力，结合以上能力，消费企业可以在具体业务场景中更好地应用和落地洞察能力赋予的产品价值，持续加码品牌精细化运营，有效推动业务增长。, 标签： #快讯
版权声明：除非特别标注，否则均为本站原创文章，转载时请以链接形式注明文章出处。
