轉向人工智慧支援的數據分析工具
人工智慧（AI）的興起帶來了新的商機，真正重塑了品牌管理客戶資料的方式。
手動數據分析需要大量的時間和精力。忘記我們身為人類容易犯的錯誤。相反，用於數據分析的人工智慧工具提供了更快、更具成本效益的解決方案。他們也更準確、更全面地檢視客戶洞察，為數據驅動的決策提供無錯誤的報告。
以下是自動執行客戶資料分析的基於人工智慧的工具清單：
AccuRanker：確定搜尋意圖
UserIQ：計算使用者健康得分並追蹤應用程 香港賭博數據 式內活動
ChurnZero：產生客戶簡介和想法以減少客戶流失
Hotjar：視覺化買家旅程
MonkeyLearn：執行情緒分析
寶藏資料：將所有接觸點的資料同步到統一的客戶檔案中
借助預測分析演算法，人工智慧可以輕鬆檢測人眼通常無法察覺的客戶行為的相關性和趨勢。
確保資料隱私和網路安全
據IBM稱，疫情期間 44% 的資料外洩事件洩露了消費者資訊（姓名、密碼、電子郵件，甚至健康記錄）。最近的一項研究表明，到 2023 年，95% 的組織將至少經歷一次資料外洩。
當網路安全風險如此之大時，在收集客戶的個人資訊以進行進一步的數據分析時必須非常小心。
首先，遵守歐盟《一般資料保護規範》(GDPR) 或美國《隱私權法》等法規至關重要。澄清美國 13 個州現行的當地資料隱私法也很有用。
或者，您可能需要重新考慮網路安全措施，以更好地保護消費者資料：
制定透明的隱私權政策並在處理個人資訊之前獲得個人的明確同意
加密敏感數據
使用網路伺服器防火牆和入侵偵測系統
設定多重身份驗證
組織員工網路安全意識培訓
設計網路事件回應計劃
只有 5% 的公司實施了客戶資料安全和隱私的所有實踐和政策。
你的公司呢？
首先，您應該查看您的隱私權政策並概述任何存取您的客戶資訊的第三方。請同時確保您在網站上顯示 GDPR cookie 同意訊息，並提供接受、拒絕或自訂 cookie 設定的明確選項。
以s360的這篇文章為例。
客戶數據分析 - s360
資料來源：s360digital.com
採用多通路方法進行資料分析
您應該從不同管道獲取客戶洞察，以更全面地了解目標受眾並制定可靠的數位行銷計劃。其中前三個是網站、社群媒體和電子郵件。
網站
透過網站資料分析，您可以分析整體流量、獨特頁面流量、內容互動等。您可以更深入地檢查用戶數據，例如：例如，您可以從熱圖或 A/B 測試中收集豐富的使用者見解。
假設您想吸引更多潛在客戶進入您的銷售漏斗，但潛在客戶卻沒有來。您甚至可能沒有意識到，CTA 設計中的明顯錯誤會損害您的轉換。您可以進行 A/B 測試，看看哪些 CTA 在吸引潛在客戶方面更有效。
網站資料分析工具：Google Analytics 4（又稱 GA4）—用於流量和參與度、AB Tasty—用於 A/B 測試、Mouseflow—用於熱圖
社群媒體
社群媒體數據分析將使您深入了解客戶與您的貼文和廣告的互動。
然後，您可以根據以下因素了解如何更有效地吸引受眾並利用社群媒體進行銷售：
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例如：
Leya AI團隊正積極運行元廣告（以前的Facebook廣告）。然而，廣告效果每次都不同。看看這個影片廣告。
