数据驱动的决策权 CX 前进

报告概述：通往理想客户体验与AI的营销挑战与解决方案

引言

• 目标：营销人员正在加速开发数据管理、人工智能和分析能力以创造理想客户体验（CX），尽管挑战依然存在。

时间地平线至理想CX

• 现状：仅有8%的营销领导者当前提供理想CX，多数人预计需要18个月或更长时间实现。
• 挑战：数据孤岛、不完整的客户视图、技能缺口、跨渠道体验不连贯等。

时间地平线至理想AI

• 进度：实现理想AI的期限差异显著，从6个月到超过18个月不等。
• 理想AI：通过速度、规模、预测和学习增强客户体验。

数据功能：运营与高级

• 成熟度：运营能力覆盖数据管理、报告、分析等，高级能力如场景模拟、预测建模等尚处早期阶段。
• 主要挑战：数据孤岛、跨部门协作、实时报告功能缺失等。

铺设CDP基础

• 趋势：CDP（客户数据平台）采用势头增强，帮助整合数据，创建统一客户视图。
• 策略：优先选择单一渠道，小规模试点，逐步提升内部能力。

解决人才短缺问题

• 需求：招聘数据科学、AI、ML人才，交叉培训现有团队。
• 挑战：技能获取、组织支持不足。
• 建议：与IT、服务商合作，通过试点和开源AI提升能力。

结论与建议

• 投资CDP：用于整合数据，提高客户体验。
• 评估路线图：根据数据能力成熟度，规划理想CX实现路径。
• 最小可行产品：初期聚焦特定渠道和消息，逐步扩展。
• 加强人才建设：通过培训和合作，获取AI所需技能。
• 行动呼吁：尽早开始，利用数据、技术与分析迈向理想CX。

赞助方

• CMO理事会：全球高管网络，专注于高级知识交流、思想领导力和个人关系建设。
• 德勤数字：通过提升人类体验创造增长，提供专业知识和服务。

关键点提炼：

• 目标与挑战：营销人员追求理想CX，面临数据孤岛、技能缺口等挑战。
• 时间线：理想CX与AI实现的时间跨度不一，从几个月到多年不等。
• 核心功能：CDP作为数据整合工具，以及数据科学/AI人才的重要性。
• 策略与建议：重点关注CDP投资、路线图评估、最小可行产品策略、人才建设和跨部门合作。
• 赞助方：CMO理事会与德勤数字提供专业网络与服务支持。