实时数据对于创建个性化体验至关重要。消费者已经越来越多地将线下购买行为转移到线上，只有进行实时数据分析，才能真正提升购买转化率。

高级分析已成为大规模构建个性化客户体验的最关键工具。但是，仅依靠传统CRM系统收集的数据已成为过去。消费者越来越多地通过更多的在线和离线渠道进行交互和交易，为了得到真正有用的数据，营销人员需要实时处理这些不同的数据源。

有大量证据表明，个性化可以使业务绩效提高10％到25％。这反映在一种被称为“体验差距”的现象上，客户获取成本每年增加25％，而客户生命周期价值（LTV）则基本保持不变。如果这种趋势持续下去，更多的品牌将陷入困境，并最终无法长期生存。

实时数据对于创建个性化体验至关重要。浏览行为提供有关客户对产品或服务的兴趣和意图的即时信号。这本身就是极有价值的信息。实时了解客户与你之间的互动位置（商店，网站，社交媒体等）也非常有价值。这可以准确地告诉你在某个特定的时刻哪些渠道最有可能带来积极的影响。

问题是，许多品牌仍然仅依赖于这些单独的事件，而没有考虑到客户与该品牌的整个历史。因此，企业最终只能提供无效的肤浅体验，并被证明实际上降低了客户价值。经典的例子？通过广告或电子邮件跟踪互联网上的客户有关他们已经在商店或通过其他渠道购买的产品的信息。

最相关的客户旅程依赖于整个客户历史和上下文事件中的层次，从参与信号和交易一直到长期的消费模式。环境仍然很重要。但当它与客户互动的完整历史记录相结合时，它就变得更有价值，从而使你能够提供更有用的实时体验。

尽管个性化是多年来的市场流行词，许多品牌仍然难以满足即使是最基础的客户的期望。消费者被来自同一品牌的不同信息轰炸，这些信息既完全个性化，又被渠道孤立。客户不会在渠道中思考。

它需要由实时分析支持的消息编排来创建真正引人注目的客户体验，而这是使用商业智能和营销工具无法实现的。

1. 客户数据的四个维度

为了实现历史定位和上下文定位，营销人员必须能够创造性地混合和匹配四个维度上的数据集，包括：

（1 ）人口统计数据。这包括年龄，性别和家庭偏好等数据

（2 ）完整的历史行为数据。这包括与你的品牌的所有详细的客户互动，包括购买，浏览，电子邮件，甚至客户服务车。所有这些都有助于预测未来的行动。

（ 3）实时上下文数据。这通常包括客户的数字行为——网页浏览、他们打开和/或点击查看更多信息的电子邮件，等等。这些表明了特定的产品意图和渠道偏好。

（4 ）预测评分。当你把所有的客户数据统一到一个可操作的地方，你就可以应用强大的机器学习技术来预测在特定时间和特定渠道最有可能产生共鸣的内容。

营销人员长期以来一直在为获取和操作客户数据而苦苦挣扎，现在实时体验又增加了一层复杂性。为了使这些体验完全相关，就必须在客户与品牌互动的那一刻提供这些体验。

那么，是什么阻碍了营销人员呢?基本上可以归结为两件事:

1. 孤立的客户数据。虽然品牌收集了足够多的数据来进行历史和实时分析，但这些数据存在于不同的系统中，从销售点和企业数据仓库到多个CRM系统。不幸的是，你不能简单地将所有数据转储到一个数据库然后使用它。所有这些数据都需要以一种使营销人员能够以不同方式进行组合的方式进行组织-每个行为数据都必须与一个单独的客户档案相关联。

2.临时的手动营销操作。即使是为了让客户数据的子集变得可操作，大型企业仍然采用临时的手动流程。营销人员向IT部门要求数据集和客户列表，这可能需要几天或几周的时间。他们可能还依靠分析专家来对数据建模，从而发现机会。最后，他们必须跨多个特定于渠道的工具加载这些列表。

一个品牌究竟需要什么样的能力，才能提供客户日益期待的真正相关的体验?你需要无缝地连接数据。例如，将实时和历史客户数据统一在一个可操作的位置，你就能够应用人工和人工智能来创建可操作的见解，并提供真正具有影响力的客户体验。

统一跨多个消费者接触点和渠道的数据的努力是真实有效的，品牌现在有了前进的道路，这将为营销人员提供比以往更多的信息和机会。