Unified Customer Spend with Data Cloud

หากธุรกิจของคุณเหมือนกับธุรกิจส่วนใหญ่ คุณจะมีชุดข้อมูลมากมายเกี่ยวกับลูกค้า และโอกาสที่ลูกค้าแต่ละรายจะมีโปรไฟล์มากกว่าหนึ่งโปรไฟล์ก็สูงเช่นกัน อันที่จริงแล้ว องค์กรมากกว่า 60% เผชิญกับความท้าทายที่ยากลำบากในการปฏิบัติต่อลูกค้าในฐานะปัจเจกบุคคลที่มีความเฉพาะตัว แดชบอร์ดแบบด่วนสำหรับ Unified Customer Spend Analysis ซึ่งขับเคลื่อนโดย Data Cloud จะช่วยคุณแก้ปัญหาในการระบุลูกค้าแต่ละรายและมูลค่าของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจของคุณ: แดชบอร์ดแบบด่วนนี้จาก Egen ให้มุมมองแบบรวมเกี่ยวกับลูกค้าและประวัติการทำธุรกรรมของลูกค้าผ่านจุดติดต่อต่างๆ กับองค์กรของคุณ

แดชบอร์ดแบบด่วนนี้เชื่อมต่อกับออบเจ็กต์ Data Cloud มาตรฐานเพื่อแสดงศิลปะแห่งความเป็นไปได้ด้วยข้อมูลลูกค้า ซึ่งแสดงเมตริกสำคัญ เช่น มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า และช่วยให้คุณเจาะลึกรายละเอียดลูกค้าแต่ละรายเพื่อดูการรวมจุดติดต่อและทำการตัดสินใจที่ดำเนินการได้แบบเกือบรียลไทม์ แดชบอร์ดนี้สร้างขึ้นครั้งแรกสำหรับมหาวิทยาลัยด้านวิชาการโดยมีเป้าหมายเพื่อผสานรวมและเชื่อมโยงส่วนต่างๆ ภายในองค์กร แต่สามารถใช้ในอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานต่างๆ ที่หลากหลาย

คุณสามารถแลกเปลี่ยนความรู้กับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลลูกค้าที่สร้างแดชบอร์ดแบบด่วนนี้ได้ที่ DreamForce ในเดือนกันยายนปี 2023 และเรียนรู้ข้อมูลเชิงลึกด้วยตนเองได้ง่ายๆ จากเนื้อหาวิดีโอและบล็อกโพสต์

ตอบคำถามทางธุรกิจที่สำคัญ

• พื้นที่ใดมีลูกค้ามากที่สุด
• ลูกค้ารายใดมีมูลค่าตลอดช่วงชีวิตสูงสุดและการใช้จ่ายเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรบ้างโดยเทียบปีต่อปี
• กลุ่มประชากรใดมีลูกค้ามากที่สุด และมีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรบ้างโดยเทียบปีต่อปี
• ค่าใช้จ่ายรวมต่อปีปัจจุบันและค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อปีในปัจจุบันสำหรับบริษัทมีจำนวนเท่าไหร่
• รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับลูกค้าที่ผสานเป็นหนึ่งเดียวมีอะไรบ้าง
• ลูกค้าแต่ละรายใช้จ่ายทั้งหมดเท่าใด

ตรวจสอบและปรับปรุง KPI

• มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า
• ปริมาณคำสั่งซื้อเฉลี่ย
• การใช้จ่ายเมื่อเวลาผ่านไป
• รายได้ทั้งหมดโดยแยกตามลูกค้าแต่ละราย
• จำนวนจุดติดต่อสำหรับลูกค้าแต่ละราย
• ข้อมูลประชากรของลูกค้า

แอตทริบิวต์ข้อมูลที่จำเป็น

แดชบอร์ดแบบด่วนนี้เชื่อมต่อกับออบเจ็กต์มาตรฐานใน Data Cloud คุณสามารถเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ Data Cloud ของคุณเองได้โดยคลิกขวาที่การเชื่อมต่อข้อมูลแล้วเลือก[แก้ไข] จากนั้นป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบของ Data Cloud ของคุณเอง