Celebrus 產品資訊彙整 - 歐立威科技

Celebrus | 打造高度個人化顧客體驗的 5 個關鍵步驟

Omni — Mon, 19 Dec 2022 09:54:50 +0000

前言

網路上的消費者群期望與他們做生意的公司提供客製化與 1 對 1 的服務，它們希望所有的數位通路都具備關聯性、真實性和一致性，並希望這些公司能根據他們先前的交易和行為，提供即時、智慧和最新的優惠和溝通。

這意味著你必須在正確的時間，將正確的訊息傳遞給正確的人，才能讓客戶認為你真正了解並在乎他們。這邊討論的並非那種大量發送的制式化個人廣告，因為任何人都能將貸款（ mortgage refinancing）資訊發送給在網路上完成信用評等的客戶。因此 Celebrus 必須精益求精－利用「時刻式行銷 (moments-based marketing)」打造高度個人化的客戶體驗。例如：提供現金抵押貸款方案給詢問房屋翻新貸款的客戶，或當客戶準備登機時，提醒客戶購買旅平險。

你要如何發揮「高度個人化服務」帶來的優勢？其實答案都藏於資料中。

以下是提供高度個人化服務的 5 個步驟

步驟一：在混合渠道中搜集「正確」的資料

要提供高度個人化的服務，就必須先擁有細粒度的行為和體驗資料，這包含品牌與客戶每一次的互動。除了 CDP 的基本功能之外， CDP 應該要能幫助搜集客戶的行動裝置資料，這些資料包含：手勢、客戶行為、裝置使用偏好、聊天機器人、以及來自 AMP 的資料和能夠預防追蹤的瀏覽器，例如： Apple 的 ITP 。

你需要搜集客戶所有的行為和互動資料－最重要的是，重複使用那些搜集而來的資料，將它們用於即時（毫秒）決策並將其作為分析決策系統中的一部分。

不同的團隊和系統需要的資料不盡相同，因此你必須尋找一種無需多個系統，就能在不動用基礎資料的情況下，輕易地建立多個資料集。由於搜集的資料必須符合 GDPR 和其他個資法，因此在搜集客戶資料前，必須先取得客戶同意，而自動化系統也需要避免搜集到不同意分享資料的客戶。

步驟二：賦予資料全貌

利用 CDP ，豐富你的客戶資料，並在客戶資料中加入有價值的資訊，來幫助提升客戶的互動和涉入程度。借助自然語言處理（NLP）帶來的優勢，利用跨品牌和通路中的消費者情緒分數、造訪意圖和客戶當下的偏好，更新客戶資料集。再透過機器學習，賦予資料全貌，並預測客戶的下一步，與之同時，提供個人化建議，幫助客戶更快地做出選擇。並透過複雜的資料映射（data mapping）提高增加收益的機會，將客戶的實際情形與他們的個別需求相互串接，透過時刻式行銷提供「高度個人化」和「最佳選擇」的服務。

步驟三：個人化、觸發點（TRIGGER）和創造內容

只要客戶資料是精確、富含細節且全面的，就能利用它們投放有效的廣告。將自動化行銷信號（AMS）與企業的決策系統相互串接，就可以根據預設的客戶行為推送即時、個人化的內容。當顧客表現出購買意圖時，如果能夠即時響應，就能夠以少的精力，最大幅度地提高轉換率和顧客滿意度。將智能化資料即時地 (毫秒級) 與決策應用系統串接，可以針對個別客戶提供個人化內容，為客戶當下的情況提供最合適的響應。

步驟四：最大化能見度和互動率

沒人看到的內容再好，也沒有價值。大多企業缺乏明確的洞見來判斷它們的內容是否被有效地傳達，或甚至被人瀏覽，它們也缺乏精確的能見度報告。因此，要想做出明確的決策，就必須確保內容有人瀏覽，並且根據真實的瀏覽量進行分析，而非透過常理假設。

自動化的能見度偵查、廣告投放時機和異常偵測自動化是組成高度個性化策略的關鍵元素，任何現代化客戶資料解決方案也都應該包含它們。透過追蹤行銷內容露出的時機、露出的位置及曝光時長，可以用於優化內容/優惠和廣告的觀看時長 (viewing time)，進而提高行銷活動的投報率(ROI)。

透過先進的資料解決方案，還能偵測和解決銷售或客服效率不佳的問題；並透過識別異常的客戶行為和客服績效表現問題，提升診斷和響應的速度。

步驟五：持續學習和進步

就像任何成長計畫，你必須持續進步來迎接未來的挑戰。由於客戶的標準總是不斷地提高，因此透過高度個人化和時刻式行銷來識別、理解和響應客戶需求的技術也必須與時俱進。如果一間企業能夠快速且有智慧地適應與日俱增的挑戰，並響應任何迎來的機會，這間企業就會迅速崛起。

本文翻譯自：5 essential steps to delivering a hyper-personalized customer experience

Celebrus 4 種客戶資料平台（CDP）指南

Omni — Tue, 13 Dec 2022 02:44:37 +0000

前言

客戶資料平台（CDP ）經常使人困惑，這個名詞在過去幾年中被眾多解決方案採用，因此對於想導入新 CDP 解決方案的組織來說，這確實會令它們不知所措。而那種被廣泛定義的 CDP 類別，在這個類別中又涵蓋了四種不同種類的 CDP。每種 CDP 都是在它們前者的基礎上進行功能的延伸，例如：分析型 CDP （Analytics CDP）必須符合資料型 CDP（Data CDP）的定義，也同時必須符合為分析型 CDP 定義的附加功能。而一個用於追蹤活動資料的 CDP ，也會基於它們的前者，進行更進階的功能延伸，為使用者打造客製化的使用體驗，以此類推。本文將介紹這些不同種類的 CDP。

在認識 CDP 前，你必須先了解如果沒有好的資料，所有資料表格裡的資訊都是毫無意義的。任何 CDP 應該將資料作為它們解決方案的核心。目前，市面上充斥著許多名為「CDP 」的解決方案，由於它們只具備行銷活動資料追蹤或資料交付功能，這些解決方案最終還是會失敗，因為這些解決方案沒有將資料作為它們的核心。

在我們深入探討主題前，我們來先思考 CDP 能帶來的效益以及它的使用目的。

CDP 解決方案的核心，是透過搜集和彙整客戶資料，將它們分門別類，以滿足業務需求的所有面向。CDP 的一項特色為，它能夠搜集來自不同管道、裝置和使用者的巨量資料，將它們結構化、整理和驗證，以確保這些資料被有效的利用。然而，在日新月異的行銷產業裡，全球行銷人仍被資料處理的流程所困。

根據 Nielsen（一間知名市調公司）的 2022 年度行銷調查報告，全球有 36% 的行銷人聲稱，資料存取、身份識別，以及從資料中獲得洞見是極度困難的。而要想解決這些難題，就必須制定資料處理流程的優先順序，並優先投資能夠處理第一方資料的 CDP 。

這種做法能帶來許多優勢。Gartner 曾表示：「CDP 能夠實現一致的客戶視圖，讓企業能夠更精準地鎖定客群與整合行銷策略，提升行銷活動的效率，也讓客戶旅程（Customer Journey）有更好的能見度，透過提供客戶客製化的服務，提升客戶體驗。Forrester 也提出了相似的看法：「CDP 使企業驅動順暢、明確和豐富的客戶跨渠道數位體驗。」

而這些不同種類的 CDP 都有什麼共同之處？歸根究底， CDP 終究是一種讓企業更了解客戶，從而提升客戶消費體驗的資料搜集解決方案。然而，這種解決方案的成敗取決於「資料」的好壞。如果缺乏好的資料，那一切也是枉然。一套成功的行銷技術系統是資料搜集技術的基石，因為這些搜集而來的資料是行銷活動分眾、洞見、客製化和交付的成敗的關鍵。這也是 CDP 協會（CDP Institute）著手於核心資料功能，並逐步建構 CDP 定義的原因。

4 種 CDP 的類型為何？

如先前所述，CDP 通常會依據其功能被歸為 4 大類型。每一種 CDP 都是基於前者的性能進行延伸。

（一）資料型 CDP

這些系統能夠從資料源搜集客戶資料，因此它們又被定義為資料的擷取或整合解決方案。這些系統會將資料與客戶身份相互串接，並把結果儲存至資料庫中，提供外部系統存取。CDP 能夠串接眾多資料源，其中包括第三方、零方、第二方資料以及第三方 Cookie 資料。以上這些功能被認為是 CDP 的最低門檻。儘管所有 CDP 都具備資料儲存功能，然而，並非所有的資料儲存系統都為 CDP 。資料型 CDP 能夠提取受眾分層資料（audience segments），將它們傳送至外部系統。這種專門的技術通常被應用於客戶資料管理和資料的存取。這類的資料型 CDP 往往始於標籤管理系統和網頁分析系統，並且隨後在這些領域中大放異彩。

（二）分析型 CDP

分析型 CDP 提供資料搜集和分析應用功能。這類 CDP 的應用場景往往包含客群分眾，有時也涉及機器學習、預測模型、收益歸因模型和客戶旅程映射（journey mapping）。資料正規化和身份識別能夠（也應該）成為分析解決方案的一部分，透過匯入不同的資料源，使資料具備的多樣性，以打造全面的客戶視圖。這些詳細、個別化的分析能夠幫助實現高粒度收益歸因以及協助優化行銷成效。分析型 CDP 往往會將資料交付至其他系統。

**（三）活動型 CDP（Campaign CDP）**

這種類型的 CDP 通常被稱為參與式 CDP（engagement CDP），它們提供資料搜集、分析和決策的功能。而它們與資料區段（Data Segmentation）的差別為，它們能利用區段為不同個體打造不同的廣告體驗。其中包括客製化訊息、對外的行銷活動、即時性互動、產品或推薦內容。活動型 CDP 也被經常用於跨渠道協調和管理客戶行為。因此你能將它視為結合資料和分析型 CDP 的決策系統。

（四）交付型 CDP

交付型 CDP 提供資料搜集、分析、決策、訊息交付和資料活化的功能。亦即，這類的 CDP 能夠連接到您部分，甚至所有來自 Email、網站、手機應用程式、 CRM 系統和廣告活動等等的互動式渠道。通常這類產品以訊息交付系統起家，而 CDP 功能則是後來才加入的。因此比起真正的 CDP ，它們通常更像雲端行銷平台，而且它們的資料搜集和整合能力往往不及它們交付資料的能力。許多交付型 CDP 只能在特定的渠道下活化資料，但這就大大的削弱了 CDP 的真正價值，因為交付型 CDP 真正的價值在於能夠將資料交付給眾多相關的下游應用程式。

正如你在各類型的 CDP 所見，CDP 解決方案的核心是搜集整個企業都能使用的資料。然而，如果你的 CDP 無法提供第一種類型 CDP（資料型 CDP ）的所有功能，那其餘的都是枉然。正如 Celebrus 的 CEO 所言：「你能夠購買最華麗和最知名的工具來活化資料，然而你們必須先擁有正確的資料，否則它們無法發揮任何成效。你無法透過網站分析工具和組合型 CDP 實現這些目標，因為這就像購買一台汽車，但卻省略購買引擎的費用。

一套高效的 CDP 解決方案必須能夠無縫地搜集、結構化、賦予資料全貌和豐富你的客戶資料，再將它們串接至需要這些資料的應用程式，以提供顧客高度互動、高度客製化的品牌使用體驗，藉此提高顧客的轉換率和留存率。要真正的在這場 CDP 競賽中展露頭角，請切記，要讓 CDP 功能有效發揮的關鍵在於取得這些事件的即時資訊，來實現高度相關、一對一的即時行銷活動。

本文翻譯自：The four types of CDP (vendors) explained

Celebrus CDP 為銀行所帶來的改變

Omni — Thu, 29 Jul 2021 02:16:14 +0000

Celebrus CDP 銀行和金融

全球頂級的銀行使用 Celebrus CDP 來改變客戶體驗。建立集中的客戶檔案，其中包含從所有渠道收集的互動資料。您可以利用這種強大的單一客戶視圖(single customer view)來客製化客戶體驗並提高客戶的終身價值。

管理多個渠道的客戶體驗

在過去五年中，客戶與銀行的互動方式發生了翻天覆地的變化，如以下這幾種方式。

網站訪問
手機 app
AI 聊天機器人
電子郵件
與銷售和服務人員的電話
臨櫃
自動櫃員機

由於所有這些渠道都產生獨特的行為資料集，您的組織面臨的挑戰在於收集和過濾有價值的客戶互動資料以了解客戶的“意圖”。當您觀察對每個客戶的需求並做出更準確的預測時，您就可以客製化他們的體驗，讓他們始終處於銷售流程中。
Celebrus CDP 收集客戶的財務和互動資料，以提供客戶喜歡的客製化體驗。根據客戶的行為和交易記錄為他們提供獨特且量身定制的體驗，讓每個客戶都感覺自己是特別且獨一無二的。
CELEBRUS CDP 如何支持零售銀行和金融服務的以資料驅動的行銷(DATA-DRIVEN MARKETING)？

優化銀行客戶旅程

客製化不再是“可有可無”：這是客戶所期望的，而您的競爭對手已經在這樣做了。覺得太複雜嗎？其實這不一定很困難。
Celebrus CDP 已經是許多全球銀行客戶體驗計劃的基礎。為什麼？因為可以非常輕鬆地透過任何渠道“即時”向每位客戶提供獨特的體驗 – 而且他們也 100% 合規。客戶的互動資料會立即輸入您的分析或決策系統，並與您的 360° 客戶視圖合併。在您的客戶點擊離開之前，Celebrus CDP 會提供客製化和相關的優惠”。

這些聰明行為對您非常有用，你會看到他們參與服務的時間更長，產生更高的轉化率並建立忠誠度。
重新尋找瀏覽信用卡、抵押貸款和儲蓄產品或放棄貸款申請的瀏覽者。向未完成銷售旅程的客戶即時發送電子郵件。使用數位分析吸引客戶。將可以快速改善客戶體驗並增加客戶終身價值。
Celebrus CDP 允許銀行分析和優化其客戶體驗，以下是我們幫助一家零售銀行的過程

即時做出決策

客製化消息將客戶點擊率提高了 50 倍以上。更重要的是，能夠即時為客戶客製化的訊息可以快速地提高參與率和轉化率。
Celebrus CDP 與即時互動管理 (RTIM) 技術密切相關。快速地收集資料的粒度，賦予資料情境資訊(contextualized)並輸入到 Teradata Vantage CX 和 Pega 客戶數據中心 (CDH) 等解決方案，使您能夠即時提供客戶不想錯過的服務，以及有大規模複製。
一家零售銀行在使用 Celebrus CDP 的第一年就實現了超過 5000 萬美元的收入。

協調多個渠道

當您的銷售和服務旅程經過優化以在多個渠道（手機和平板電腦應用程式、網站、電子郵件等上）即時工作時，響應和轉化率將飆升。

Celebrus CDP 從每個數位來源收集資料和觸發器(triggers)，並將它們即時傳輸到決策平台。透過入站或出站渠道即時改變銷售策略，以提高轉化率：透過推播或電子郵件即時通知客戶，而不是第二天才收到報價，他們會更有動力購買。
一位客戶發現，當使用 Celebrus CDP 即時操作時，電子郵件有效性提高了 15 倍，並且對放棄旅程的後續電話的銷售轉化率提高了 30% 以上。

保持銀行的資料合規性

對於銀行而言，遵守 GDPR、CCPA、CPRA 等資料隱私法規對於與客戶建立信任非常重要；同樣的，在收集資料之前也需獲得客戶同意。 Celebrus CDP 通過提供直觀的界面和即時動態控制資料收集，使客戶同意管理變得簡單，以符合跨網站和行動應用程式做出的客戶同意變化。

以高效、經濟的方式降低因違規而被罰款的風險：一家公司實施了 Celebrus CDP 作為僱用 40 人團隊的替代方案！
Celebrus CDP 還減輕了金融服務的銷售合規負擔。識別不合規的銷售並將其消除可以為金融組織節省數百萬美元：Celebrus 為每筆銷售提供精細的資料，並確保分析可以識別銷售團隊中的任何不合規行為。
通過消除不合規的銷售行為，降低罰款和聲譽受損的風險。

確保客戶資料安全

對我們而言，資料安全資料隱私一樣重要。這就是為什麼我們一直嘗試利用駭客來評估 Celebrus CDP 的防禦。
當您確定您的客戶資料是安全的時，您就可以專注於重要的事情：讓您的數位渠道為客戶提供愉快的體驗並確保更多的銷售。

Celebrus 9.0 – 防止詐騙、預防異常行為及協助行銷決策

Omni — Wed, 30 Jun 2021 04:18:46 +0000

Celebrus 的第 9 版具有即時建模環境，使 Celebrus 能夠在幾毫秒內以高度準確的多樣性來評分客戶資料。

Celebrus 將互動過程與評分環境連接起來，並使異常檢測能夠在幾毫秒內發生。傳統上，異常檢測依賴客戶的靜態資料或交易相關的資料來識別與預期規範的偏差。

Celebrus 的第 9 版使組織能夠即時根據客戶行為進行異常評分，這些行為是從客戶與網站或行動應用程式等數位渠道互動中所採集的。只有 Celebrus 可以合規地採集這些高粒度的互動數據，例如鼠標點擊和鼠標移動，並在幾毫秒內將其輸入到評分環境中。 Celebrus 為組織提供了評分模型的靈活性，這些模型甚至可以用來標記可疑行為，例如以下幾點：

為獲得更有利的價格而對保險報價所需的細節進行不正常的 “修改”

信用卡申請完成所需的異常時間

例如:選擇產品或閱讀條款和條件所需的時間極短，但完成個人詳細資料所需的時間很長。

網上購物的可疑行為

例如:在瀏覽時間極短的情況下，迅速將多件商品放到購物車中。

被脅迫的跡象

Celebrus 採集所有數位渠道的互動數據，若有不穩定和異常的客戶行為，例如偵測到有被脅迫跡象的鼠標移動，將被採集並進行評估。

Celebrus 能夠將採集到的高粒度的資料，結合豐富的即時評分功能，使企業能夠在詐騙發生之前就發現。

從您的行動應用程式中獲取更多信息

最新版本的 Celebrus 具有增強的 SDK 和行動裝置資料採集功能，包括手勢和方向採集。

大多數 CDP 都在努力從行動應用程式中採集第一方互動資料，主要是因為標記資料收集方法和網站資料採集中是使用資料層。相比之下，自 2014 年第 8 版發布以來，Celebrus 一直在從行動應用程式中提供強大、經過驗證的資料採集。版本 9 功能經過全面的翻新，因為客戶不願為其行動應用程式增加複雜性，重新設計 SDK後變得超輕量級。對於那些不想使用 SDK 的人，Celebrus 以資料庫 API 的形式提供了替代方案。

隨著行動裝置成為越來越重要的數位渠道，並且注定會在未來幾年佔據主導地位，因此行動裝置採集客戶互動數據已經勢在必行。隨著其他 CDP 努力強化採集行動裝置數據的能力，Celebrus 正在為我們的產品添加複雜手勢和螢幕定向功能，以採集越來越豐富和詳細的客戶行為，從而增加更廣泛客戶的應用範圍，從客戶分析到即時的一對一客製化服務。

通過即時信用篩檢降低風險

Celebrus 第 9 版中新的資料豐富功能 (data enrichment capabilities)，使個人信用評分能夠即時添加到客戶檔案中

用來銷售涉及金融信貸的產品（例如信用卡或可透過信用評估獲得的金融產品）

銀行和零售商等組織必須區分信譽良好的客戶和有風險的客戶。在一個成熟的組織裡，客製化內容在線上體驗中可以滿足客戶的期望，即時訪問信用評分可以獲得相當大的商業優勢。

Celebrus 第 9 版登錄的客戶資料能夠連接到即時評分環境，在該環境中可以執行模型以確保客戶對產品的適用性，使組織能夠即時提供客製化的報價。只有值得信賴的客戶可以收到報價，有風險客戶的申請或購買會被消除，這不僅降低了風險，而且改善了所有客戶的消費體驗，使信譽良好的客戶購買過程更加順暢和快速。

加強行銷決策

Celebrus 第 9 版能夠將客戶行為的信號即時連接到評分環境，以確認特定的行為模式。

確認客戶與數位渠道互動的能力，可以優化下游即時互動管理和決策系統的有效性。正如 Celebrus 第 9 版，將客戶資料連接到即時建模環境以識別有風險的異常行為一樣，這種資料豐富功能也可用於識別商機。

Celebrus 可以採集所有數位渠道中發生的行為，透過分析模型可以識別出那些持續且有系統地搜索特定產品或長時間停留在產品頁面上的客戶行為。當客戶檔案與決策解決方案相關聯時，使用此評分數據的檔案可提供更準確的下一步最佳行動，從而實現更相關的客製化和更高的轉換率。

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Celebrus 在資料科學上的應用

Omni — Wed, 16 Jun 2021 09:05:20 +0000

這麼多年來，數據加入到這些科學計畫中是相當困難的。數位資料在當今世界擁有難以置信的價值，沒有它，資料科學就會受到影響。無論資料是任何歸因模型、評分模型、機器學習還是其他方面的輸入，挑戰總是保持不變，例如以下幾點：

缺乏資料模型和架構
準確性問題或缺少資料的關鍵元素
無法以可用格式構建數位資料輸出
無法為需要更多即時輸入的模型提供即時資料
缺乏個人層面的資料

基於標籤的解決方案(Tag-based solutions)，或那些依賴資料層作為主要輸入的解決方案，需要進一步的設置，以確保在每個頁面的任何細微互動都能被擷取，並且可以和工作階段(Session)及個人身分連結。根據我們的經驗，即使是最複雜的設置，也很難解決個人的跨裝置連接的問題。對於資料科學而言，這是一項核心的挑戰，因為許多微小的互動都需要作為信號輸入到正在開發的模型中。

此外，如果沒有這些珍貴的大量資料轉換以及連結下游數據，擷取這些沒有關聯結構的資料，對資料科學家來說相對沒有用處。無論您使用任何供應商來採集數位資料，我們都會強調有一個資料模型和模式的重要性。一般來說，這是這行的突破口，但在你嘗試將雲端或技術棧的資料連接到外部系統之前，你都不會意識到這個問題。

因此，如果您是一名資料科學家或分析師，並且希望在所有資料科學計劃中利用您寶貴的數位資料。請想像一下，如果您可以這樣做的話，您組織的價值以及工作將變得多麼容易。

零標記 ，取而代之的是即時、無標記地採集所有微小互動，完成艱鉅的資料準備作業，並減少 80% 的時間。

輕鬆訪問以毫秒為單位處理的完整資料模型和架構，供下游使用，並且您可以根據需要並進行擴展
跨裝置的即時連接
符合所有瀏覽器法規，例如 ITP，以確保您的歸因模型(Attribution Model) 和訪問者身份持續超過 7 天
能夠以您選擇的格式連接您的資料，使用現成的資料科學和機器學習的連接器
為您的數位資產的所有訪問者自動採集個人數位檔案
能夠根據正在構建的特定模型以您選擇的任何格式構建輸出，以毫秒為單位提供輸出
快速了解您的數位行為資料集以縮短實現價值的時間

用 Celebrus 作為進入資料科學的開始。一種資料採集解決方案，結合了 20 多年的熱情、在資料採集方面的深厚領域專業知識、獨特的專利技術流程，這些流程已悄然嵌入到那些意識到客戶數位資料中蘊藏著黃金的組織中。您所知道的全球品牌包括大型零售銀行、航空公司、保險公司和主要零售商，它們使用 Celebrus 為其資料平台和決策系統（如 Teradata、Pega 和 SAS）提供信息。為什麼？因為他們渴望真正的“即時”資料，這使他們能夠提供高度個性化、相關且“即時”的客戶體驗。這些都是在優先考慮客戶隱私並滿足資料

合規性法規的同時實現的，從而保護了他們組織的聲譽。這就是 Celebrus 真正的優勢。