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    预测营销创业公司Reflektion融资1200万美元 营销服务创业公司Reflektion利用预测分析技术去提高电商网站的转化率。该公司近期完成了1200万美元的融资,以支持国际扩张计划。 这笔投资是该公司B轮融资的扩展,由Hasso Plattner领投,此前投资方Battery Ventures和Clear Ventures参投。 Reflektion创立于2012年,目前已融资4130万美元。该公司的创始人是首席技术官艾马尔·乔卡瓦拉(Amar Chokhawala)。他此前是谷歌工程师,也是AdSense团队的早期成员。 Reflektion表示,该公司的软件已被70家品牌使用,其中包括TOMS、Ann Taylor和Sur La Table。软件通过订制搜索结果和消费者看到的产品推荐将转化率和平均订单价格提升了两位数的比例。 新资金将用于优化工具,包括网站搜索、照片搜索,以及基于消费者购物行为的电子邮件自动化。与此同时,该公司还将发展欧洲、中东和非洲地区的业务。目前,这一地区对Reflektion营收的贡献约为10%。 该公司首席营销官科特·海因曼(Kurt Heinemannn)表示,Reflektion目前增长较快的市场包括英国、法国和德国,而该公司还在瞄准日本和澳大利亚的客户。 他透露,Reflektion的成功案例包括,将巧克力品牌Godiva的全站转化率提升了24%,以及将O'neill的转化率提升了26%,将页面浏览量提升了62%。(编译/李玮) 来源:腾讯科技
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    2017年10月27日
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    云服务提供商Salesforce推出新玩法,促进预测营销 现在对于营销来说重要的已经不是客户在做什么了,而是客户下一步想做什么。这正是客户关系管理服务商Salesforce推出新服务的理念所在。   昨天,客户关系管理服务商Salesforce营销云服务推出了先期客户满意度的升级版:预测性决策(Predictive Decisions)。   该功能会检查一个匿名或已知客户的喜好,分析客户互动的轨迹,然后提供推荐内容和产品,或通过网站和电邮提供实时推荐。   “以前,信息和内容必须从第三方资源获得,”家具零售商Room & Board的网络客户体验主管Kimberly Ruthenbeck说,该公司使用了Salesforce的营销云服务。   她说,现在预测性决策功能让收集用户行为信息变得更容易了,因为信息和内容会实时传到平台上。另外,个性化过程是自动的。   通过电子渠道客户会获得定制的店内销售体验。当客户选择或拒绝推荐时,预测性决策会自动更新客户资料以反映这些喜好。   “过去营销人员对于使用预测性营销很挣扎,”Salesforce的产品营销副总裁Gordon Evans说。   现在,对于一位两周前买了一套灰色沙发的30多岁女性顾客,Room & Board的营销渠道能更容易地自动表示她可能会对一个刚上架的黑色枕头感兴趣。   Evans称新一代的预测营销要解决几个关键问题,包括传送多个来源客户信息的难题,新品推出的内容更新,以及在所用渠道和顾客旅程中的个性化推荐。   Salesforce以前营销云服务上的预测营销重点关注网站。“我们正在做的是把服务扩张到电邮和其他途径,让它使用起来更容易。”   对于卖家来说,事先知道顾客想要买什么很重要。Salesforce称新的预测功能可以让网站收入提高10%,转化率提高25%。   当然,如今“预测性”成了营销的一个常见修饰语,许多平台都宣称他们能提供产品推荐。Evans表示新功能与众不同,因为它是营销云服务原创的,顾客信息、新内容和推荐将实时传送到所有渠道。   “顾客与公司互动时想要相关的经验,”Salesforce咨询合作方Bluewolf的首席运营官Corinne Sklar说。   “预测性分析是通向智能新体验的入口,这种体验将彰显品牌和促进客户忠诚度。”她又表示Bluewolf最近关于Salesforce的报告发现后者将近四分之三的客户将增加在分析上的投资,以促成“有意义的顾客时刻”。   【文章来源VB,编译:菜蚁,首发钛媒体】 Salesforce pumps up its anticipatory marketing with new Predictive Decisions It’s no longer just about what the customer does. It’s becoming more about what the customer wants to do next.   That’s the idea behind Predictive Decisions, the new level of preemptive customer satisfaction launched today on Salesforce’s Marketing Cloud.   It looks at an anonymous or known customer’s preferences, analyzes the trail of customer interactions, and then offers recommended content, products, or offers in real time across such channels as websites and email.   “Before, data and content had to be pulled from third party sources,” Kimberly Ruthenbeck told me via email. She’s director of web customer experience at furniture retailer Room & Board, which uses the Salesforce Marketing Cloud.   Now, she said, Predictive Decisions makes it “much easier for us to implement the collection of user behavior” because data and content are streaming in real time into the platform. Plus, she noted, the personalization process is automated.   The customer gets a more “customized, in-store sales experience” across digital channels, she said. When the customer chooses — or rejects — the recommendations, Predictive Decisions automatically updates customer profiles to reflect those preferences.   “Marketers were struggling to use predictive marketing,” Salesforce VP of product marketing Gordon Evans told me.   Now, he said, it’s easier for Room & Board’s marketing channels to automatically suggest that a mid-30s woman who bought a gray sofa two weeks ago might be interested in a new black pillow that was just added to the catalog.   He said this new generation of the company’s predictive marketing required addressing several key challenges — including the difficulty of streaming multiple sources of customer data, content updates like new products, and the resulting personalized recommendations across all channels and across the entire customer journey.   The previous generation of predictive marketing on Marketing Cloud focused on websites, he said. “What we’re doing is expanding that into email and the rest of the channels, and making it easier to use.”
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    2015年03月06日