データ ウェアハウスの機能強化
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RTIMは、リアルタイム・インタラクション・マネージャまたはマネジメントとも呼ばれ、リアルタイムのカスタマーインタラクション、予測モデリング、および機械学習を使用して、一貫してパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスをチャネル間で提供します。多くのユーザーは、マーケティング担当者がショッピング体験の重要な瞬間を即座に把握できるため、RTIMをビジネス価値向上への近道だと見なしています。マーケティングチームは、顧客満足度とエンゲージメントを最大化し、オファーをパーソナライズし、買い物客の行動をビジネス目標に合わせるために、予測分析 、AI、リアルタイムの意思決定にますます依存するようになってきています。マーケティングチームは、最高情報責任者(CIO)と協力して、データの統合、プロセスの改善、あらゆるアナリティクスアプローチの活用、さらにはビジネスモデル全体の再構築を行い、顧客体験の向上に努めています。
Forrester Research社のアナリストであるRob Brosman(ロブ・ブラザーマン)氏は、2012年にリアルタイム・インタラクション・マネジメントという用語を生み出し、その3年後には、同社のアナリストであるRusty Warner(ラスティ・ワーナー)氏が、「顧客のライフサイクルの適切な瞬間に、状況に応じて適切な体験、価値、有用性を提供するエンタープライズ・マーケティング・テクノロジー」という正式な定義をし生み出しました。ワーナー氏はまた、RTIMシステムの主要な要素についても説明しました。
顧客を認識し、チャネル(コールセンター、カスタマーサービス、従来型の店舗、デジタル配信など)やデバイスをまたいでコンテンツ配信を指揮する
詳細な顧客履歴と連動した現在の状況(変化の激しい状況を含む) を理解する
適切なアクション、オファー、またはメッセージを決定する。これは、予測分析(この顧客は次のオファーに最も関心を持っている)とビジネスルール(推奨されている場合、在庫があることが必要)を組み合わせることが最適
測定と最適化のためのインタラクションデータの取得
RTIMシステムは、ネクスト・ベスト・アクションやネクスト・ベスト・オファー、プロキシミティベースのマーケティング、Eコマースの推奨事項、広告ターゲティングやリターゲティング、コールセンターの意思決定管理、パーソナライゼーション(Eメール、Webサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディア)などに適しているため、デジタルマーケティングの普及によりRTIMが発展した
単一のカスタマービュー:インバウンド、リアルタイムの顧客とのやりとりをオフラインのデータと組み合わせます。
マーケティングパフォーマンスの向上:ネクスト・ベスト・オファーをリアルタイムで判断し、レスポンス率を高めます。一貫したパーソナライズされたクロスチャネル体験:よりパワフルなオムニチャネル顧客体験を設計、実行します。
柔軟でスケーラブルな展開: クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのいずれのモードでも展開可能で、シームレスにスケールアウトできるように設計されています。
あらゆるインタラクションに最適なオファーを提供:すべての顧客に対して、リアルタイムのインタラクションに基づいて、状況に応じたコンテンツを提供します。
GDPRコンプライアンス:一般データ保護規則 (GDPR) の要件を満たすことができます。
リアルタイムインサイト:リアルタイムの意思決定エンジンが、顧客の詳細なイオンサイトに基づいてネクスト・ベスト・アクションを決定します。
シミュレーションインサイト:シミュレーションテストを実行して、潜在的な結果を把握し、キャンペーンが顧客とどのように作用するかを予測します。
機械学習機能:自己学習型の環境が、リアルタイムのインタラクションに基づいてキャンペーンの反応をモデル化し、適切なメッセージを発信します。
コミュニケーションの最適化:オンラインの反応とキャンペーンデータを統合して、キャンペーンの効果を高めるためのインサイトを明らかにします。
ビジネスルールエンジン:シンプルなものから複雑なものまで、簡単にルールを作成することができます。
レポートと分析:インタラクティブ(対話型)なレポートと分析ダッシュボードを使用して、キャンペーンの効果を把握することができます。