现场 | 数据洞察直达营销，让用户AI上每次旅程现场 | 数据洞察直达营销，让用户AI上每次旅程Chinapex创略百家号目前，航司正处于一个具有高度变革性的时期，随着线上线下流量红利的消退，越来越多航司意识到未来经营重点必须是以用户体验为中心。为此，大量航司积极投身数字化转型，希望通过客户数据优化产品、加速提升个性化服务。但大多数航司仍然处于数字化转型的早期阶段，在创新过程中面临着许多难点，比如如何建立全产品、以旅客为中心的销售模型？如何利用数据提供个性化的服务？客运营收饱和，航司辅营业务该如何拓展？7月25日，由环球旅讯主办，以“数字化新零售”为主题的第三届中国航空营销峰会在上海召开。此次峰会邀请了近700位航司以及相关产业的中高层管理者参加，旨在通过不同行业间思维的碰撞，寻找出数字驱动用户体验变革的新思路。创略科技联合创始人兼总裁杨辰韵受邀并发表了”数据洞察直达营销，让用户AI上每次旅程“的演讲，分享了一系列关于数据及AI技术帮助航司降本增效，以及优化客户体验方面的案例。▲ 创略科技联合创始人兼总裁杨辰韵Q1基于360度客户视图，增加旅客多程回程的预订率目前所有航司都在旅客预定机票的同时，都会向他们推荐回程和下一程的机票，但个性化推荐程度相对不高，整体的逻辑还是基于旅客在航司后台的订购记录实现，甚至没有区分旅客是休假、商旅还是差旅。比如，航司捕捉到旅客曾经购买过飞往泰国的机票，会在接下去半年一直推荐泰国的航班。杨辰韵表示，航司机票推荐的精准与否，在于对旅客行程“猜”得准不准。而旅客行程的预测，必须对针对该旅客的历史出行数据进行整体的分析，并作出预测。创略科技曾为某国际航司打造了一套基于AI的回程、多程推荐系统，通过对官网、APP、CRM、内部CES、OTA、客服系统以及社交媒体上客户数据的打通，整理成基础信息、出行偏好，出行目的、网上浏览行为等数据标签，帮助航司进行回程机票动态推荐、以及个性化推荐目的地优惠机票。通过技术优化后，该航司提升了18%的回程增量。Q2“让乘客们聊得来”的社交航班在一段航程中，如果有兴趣爱好相似的邻座，彼此能够畅谈，这绝对是愉快的空中体验。为此创略科技为某国内航司开发了“智能选座”这一应用模型，将“选座”这一用户行为变成了增值服务。杨辰韵表示，这个案例的关键在于用户数据的梳理和标签化，创略科技通过整合航空公司H5、APP、CRM、呼叫中心的自有客户数据，同时接入第三方数据，建立完整的客户画像，并且通过AI构建客户标签，并整合成“旅游达人、商务精英、金融高管”这类语言。乘客在选座时，可以选择是否公开这些标签或部分公开。其他选座的乘客就能根据这些标签做出选择，辅助销售额提升的同时也增加了客服满意度。Q3辅助服务个性化推荐，机票只是乘客消费的开始从全球范围来看，很多航空公司利润贡献率越来越高的不是机票收入，而是除机票之外的辅助服务收入，辅助收入包括：目的地酒店、用车、签证、旅游项目、机场免税店等。而促进辅助收入的重点在于，将有价值的产品和服务与受益最大的用户进行正确地匹配。杨辰韵表示，不同的辅助服务推荐，会对应不同的客户标签，比如免税店商品推荐，就要参考该客户的消费属性、品牌偏好、线下位置等；而旅游产品则要看客户的出行目的、出行行为等信息。在消费能力上看，商务旅客是辅助服务的主要消费群体。该消费群体的特点是习惯于自己安排旅程；同时在旅途中也会需要追赶工作进度或者同时处理多项任务。所以他们更倾向于在一个平台预定统一的、无缝衔接的旅程服务产品。首先，创略科技解决方案首先是通过数据收集分析，精准地挖掘出商务旅客；接着，找到其处于客户生命周期的哪个阶段；然后，指导航司设计出符合客户需求的产品并进行个性化推荐。通过提升数据的掌控力，将会大幅度地提升辅助服务的营收。Q4区块链技术是否能赋能航空业最后，杨辰韵提到区块链技术能够让企业获取数据得途径变得合规合法，客户数据质量也更好；另一方面，企业能和客户进行直接互动，通过连接到丰富的营销生态，不同行业的品牌住能够通过区块链进行积分交换，更好地实现客户交换、交叉销售及导流，实现客户生命周期价值最大化的管理。营销的目的就是在正确的时间，正确的地点，给正确的人说一个正确的信息。在当前，面临降本增效、降代提直等需求，航司必须基于客户数据，通过不断革新营销技术，来构建客户营销、运营、服务的新体系。END关于创略科技创略科技是一家客户数据技术和AI公司，总部设立在上海，并在北京、香港和硅谷设有办事处。我们整合了尖端的大数据、AI和区块链技术来解决营销、个性化和客户分析领域的问题。我们服务超过300多家大中型国内外公司，覆盖金融、旅游、汽车、电商和零售行业。回复“案例”，可查阅创略科技智能客户数据平台案例回复“奖项”，可查阅创略科技公司和产品若干奖项回复“数据驱动营销“，了解企业级智能数据驱动营销解决方案回复“客户数据平台”，了解企业级智能客户数据平台解决方案热点阅读：新零售带来的数据宝藏，该如何开发？从CRM、DMP到CDP，三个数据热词背后的区别创略科技受邀 2018 TechCrunch国际创新峰会，探讨“链”上的智慧营销壮志凌云，创略科技亮相2018 AWS技术峰会创略科技：突破数据边界，用AI开启住宿业智慧营销再传捷报，创略科技获中科院颁发“数字商业领域最具创新奖”获哈根达斯青睐，创略科技再度闪耀微软新创企业黑客松重磅 | APEX Technologies创略科技荣登《福布斯2018年潜力企业榜》谁是新时代的“中央数据银行”？本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。Chinapex创略百家号最近更新：简介:企业级营销云、数据云作者最新文章相关文章干货 | 关于客户数据平台（CDP）的必答题—Part 2
本系列文章将分三部分回答一些关于CDP的常见问题，第一部分主要介绍了CDP的定义，企业构建CDP的方法和成本，CDP如何操作等内容。本文将对CDP的执行和CDP的集成做详细介绍。
构建和维护CDP需要多少工作量?
这远比你想象的要容易得多。因为像无模式数据存储和AI驱动的数据准备等新技术减少了安装工作。对于过程复杂的预先构建模块比如身份管理等，可以消除自定义开发并简化调整，使得数据准备就绪。普通源代码和执行系统的标准连接器避免了自定义集成项目，用户仍然需要决定他们需要什么数据，而IT人员必须提供访问权限。但大多数CDP部署仍在几周内完成，而不是几个月或几年。
一个CDP从决定采用到落地要多久？
这也要视情况而定，但通常只有几周的时间。重要的是要记住，CDP提供了经过处理的、有组织的、可操作的数据，而不仅是一个需要处理内容的数据池。
谁定义了数据需求?
营销部门和营销业务团队会确定数据资源，分析师和活动设计师将会确定使数据可用的准备工作。IT人员、合规和安全团队也可能在加载的内容以及如何使用它们方面有一些发言权。CDP供应商将提供指导，如果你希望他们能够管理这个过程，他们也可能有一个服务团队。
CRM如何集成进CDP？
大多数CDP具有用于CRM系统（如Salesforce）的标准连接器，集成过程将始终从CRM读取数据。CDP从技术上能够将数据放回到CRM中，但并不是所有用户都希望这样做。CDP还可以让CRM用户查看数据，如详细的网页行为历史记录，而不会将其复制到CRM文件中。具有分析功能或活动管理功能的CDP更有可能将数据推送到CRM中执行。
CDP如何加入其他营销自动化工具？
营销自动化将是客户数据、电子邮件发送和响应等事件的另一个来源系统。一些市场营销自动化系统有内置的数据库，因此CDP只会提供生命周期价值或预测模型评分这样的属性。一些营销自动化系统可能会从CDP获取客户ID，以便在市场自动化数据库中识别重复的内容。没有自己数据库的营销自动化系统可以直接连接到CDP或从CDP中提取数据，并以营销自动化系统可以接受的格式放置这些数据。
内容管理应用程序是否需要与CDP集成？
内容管理不需要集成，特别是如果内容管理中不包含客户看到哪些内容的信息。但是一些CDP可以获取内容对象并分析它们，例如使用自然语言处理来提取主题、音调、关键字和其他属性。这些信息可以用来分析内容的有效性，并提出个性化的内容建议。这是CDP更宽泛的适用领域。
预测性分析和其他工具如何无缝集成？
在某些情况下，预建或定制的连接器将使预测工具直接读取CDP数据或读取自动生成的摘要。在其他情况下，预测系统将通过API进行连接，让模型构建器根据具体情况选择提取哪些数据。有些系统可能使用文件提取而不是API连接，尽管这可能是由于预测工具的限制而不是CDP的问题。CDP应始终能够以预测工具可以使用的格式呈现数据。将外部生成的评分添加到CDP通常很简单，因为它是一项具有稳定结构的实时数据更新服务。
（本文编译自CDP Institute）
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今日搜狐热点干货 | 关于客户数据平台（CDP）的必答题—Part 1
客户数据平台对许多营销人员和技术人员来说仍然是新鲜的，本系列文章将分三部分回答一些关于CDP的常见问题。
主要介绍CDP的定义，企业构建CDP的方法和成本，CDP如何操作等内容。
客户数据平台(CDP)定义为“一个由营销人员管理的系统，一个可供其他系统访问的、持久的、统一的客户数据库”。也就是说，一个CDP从多个源系统中获取与客户相关的数据，进行处理和统一，来创建单一的客户视图，并使这些数据可以用于其他营销系统。
一些CDP还提供额外的功能，如分析、预测建模、内容推荐和活动管理。值得注意的是，CDP是商业软件产品，虽然一些其他的定制化软件或商业组件的集合或许可以做同样的事情，但它们不会是CDP。
CDP和DMP的不同之处
数据管理平台(DMP)通过维护网页浏览器cookie的集合来支持网页广告展示，这些cookie具有用户兴趣、人口特征和用户行为等属性。DMP的用户选择一组带有所需属性的cookie，然后将其发送到广告系统，当这些cookie出现在网站上时，就会向这些cookie发送广告。
和CDP的最关键区别在于：DMP的cookie通常是匿名的，而CDP中的cookie记录是和系统识别的个体关联的。DMP数据是一个属性列表，而CDP存储了非常详细的信息，如购买交易和网站行为的细节。DMP主要使用网页数据，而CDP包括了来自离线系统（如CRM）的数据。
CDP与数据仓库或数据湖有什么不同？
数据仓库和数据湖通常是企业范围的项目，这意味着它们不适合于市场需求。数据湖是数据的集合，通常与原始源系统的形式相同，而数据仓库处理原始数据以使数据更有用。但是，两种类型的系统通常不需要构建单一客户视图所需的跨渠道身份标识。
数据仓库的设计主要是为了支持分析结果，而不是直接的客户交互。这也意味着他们通常每天、每周或更少地更新数据，而CDP通常实时获取数据，就算不是实时的，也能迅速获得数据。大多数CDP使用与数据湖相同的数据存储技术，不同的是，CDP有内置的特性，可以进行额外的处理使得数据变得可用，而数据湖则没有。
CDP和CRM的不同之处
CRM系统主要是与客户打交道。CRM捕获在那些交互期间生成的数据，但不打算从其他系统导入大量数据，它们也不是通过匹配不同的标识符来统一数据的。CRM的数据库目的是针对直接客户的交互进行优化，这需要一种不同于CDP的方法，不像CDP是对批量处理和提取的数据进行了优化。将CRM的设计与CDP的目的相适应几乎是不可能的，因为新设计对于系统的主要目的来说效率低下。当CDP的数据被CRM使用时，CDP通常会对数据进行重组和补充，这样CRM就可以有效地使用它。
公司可以建立自己的CDP吗？
大多数公司的CDP是购买的常用技术来构建的，比如Hadoop。主要区别在于CDP供应商增加了一些诸如用于公共源系统的连接器、数据准备流程和身份解析过程等功能。公司需要自己构建这些产品，或者组装、学习、部署和管理那些做同样事情的商业产品。这需要花费更多的时间和钱，并且比CDP更难维护，给营销人员的控制权也更少。
这取决于CDP本身、数据源、数量和其他因素。几乎任何中等规模或更大规模的公司都应该能够找到一个负担得起的CDP。最重要的是，CDP提供的价值远远超过其成本。
To be continued···
（本文编译自CDP Institute）
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