人工智能在提升忠诚度中的应用

19/22人工智能在提升忠诚度中的应用第一部分个性化推荐提升客户粘性 2第二部分聊天机器人增强客户互动 4第三部分智能客服自动化解决问题 6第四部分数据分析洞察客户需求 9第五部分内容营销增强品牌忠诚度 11第六部分预测模型优化客户旅程 14第七部分实时监控追踪客户反馈 16第八部分忠诚度计划管理自动化 19

第一部分个性化推荐提升客户粘性关键词关键要点个性化推荐提升客户忠诚度

1.精准定位客户需求，提供个性化体验：

-利用人工智能算法，分析客户的历史数据和行为模式，构建定制化用户画像。

-根据用户画像，推荐符合其兴趣、偏好和痛点的产品或服务，增强客户满意度。

2.实时动态调整，优化推荐内容：

-采用机器学习模型，持续监测客户交互数据，识别他们的变化和兴趣转移。

-实时更新推荐内容，确保与客户当前需求相匹配，提高推荐的有效性和吸引力。

3.跨渠道整合推荐，打造无缝体验：

-打破渠道壁垒，将个性化推荐无缝整合到网站、移动应用、社交媒体等多个接触点。

-通过一致的用户体验，增强客户忠诚度，防止客户流失。

个性化营销促进情感连接

1.个性化沟通，建立亲密关系：

-利用人工智能对客户进行细分，针对不同人群定制化营销信息。

-通过电子邮件、短信或推送通知，发送个性化的优惠、活动信息，增强客户熟悉度和亲切感。

2.提供奖励和认可，培养忠诚度：

-建立忠诚度计划，根据客户互动和购买行为提供个性化的奖励。

-认可客户的忠诚度，如提供专属折扣、提前获得新产品/服务的机会，提升客户自豪感和归属感。

3.情感化营销，触达客户内心：

-运用人工智能技术分析客户情绪，识别其痛点和愿望。

-根据客户情感状态，定制化营销内容，引发共鸣，建立更深层次的情感连接。个性化推荐提升客户粘性

人工智能(AI)在提升客户忠诚度方面发挥着至关重要的作用，尤其是通过个性化推荐。这种技术使企业能够根据每个客户的独特偏好和行为，提供高度定制化的产品或服务。

理解个性化推荐

个性化推荐是一种人工智能技术，它利用机器学习算法和数据分析，为客户提供量身定制的建议。这些算法分析客户的购买历史、浏览模式和个人信息，以确定他们的潜在兴趣和需求。

提升忠诚度的机制

个性化推荐提升忠诚度的机制可以分为以下几个方面：

*满足客户需求：当客户收到符合他们偏好和需求的推荐时，他们会感到被重视和理解，这可以建立品牌忠诚度。

*提升客户体验：个性化推荐简化了客户的购买过程，使他们能够轻松找到所需的产品或服务，从而提升了他们的整体购物体验。

*培养长期关系：通过个性化推荐，企业可以与客户建立更牢固的关系，因为他们能够持续提供符合客户需求的价值。

*增加购买频率：当客户收到符合他们兴趣的推荐时，他们更有可能进行重复购买，从而增加了转化率和收入。

数据和案例研究

大量研究表明了个性化推荐对客户忠诚度的积极影响：

*麦肯锡公司的一项研究发现，个性化推荐可以将转化率提高20-30%。

*一项由Salesforce研究小组进行的研究表明，76%的客户表示，他们更有可能与提供个性化推荐的企业进行业务往来。

*亚马逊是个性化推荐的成功案例，其算法会根据客户的购买历史和浏览模式，为他们提供高度相关的产品推荐，从而提升了客户忠诚度。

实施个性化推荐

企业可以通过以下步骤实施个性化推荐：

*收集客户数据：收集客户的购买历史、浏览模式和个人信息等相关数据。

*使用机器学习算法：利用机器学习算法分析客户数据，识别他们的兴趣和需求。

*创建个性化推荐：根据分析结果，为每个客户生成量身定制的推荐。

*持续优化：随着时间的推移，监测推荐的性能并进行调整，以确保其与客户不断变化的偏好保持一致。

结论

个性化推荐是人工智能提升客户忠诚度的一项强大工具。通过提供符合客户需求和兴趣的高定制化体验，企业可以培养更牢固的客户关系、增加购买频率并最终提升品牌忠诚度。第二部分聊天机器人增强客户互动聊天机器人增强客户互动

聊天机器人是一种自动化程序，能够通过自然语言处理（NLP）与客户进行类似人类的对话。在提升客户忠诚度方面，聊天机器人发挥着至关重要的作用，通过增强客户互动来改善客户体验。

实时响应和即时支持

聊天机器人可提供24/7全天候实时支持，即使在常规业务时间之外也是如此。这消除了客户等待响应的痛苦，并为他们提供了快速解决其问题的机会。研究表明，90%的客户期望企业在10分钟内做出响应。通过聊天机器人，企业可以远远超过这一期望值。

个性化互动

聊天机器人在与客户互动时收集数据，从而能够提供个性化的体验。它们可以记住客户的偏好、购买历史和以前的互动，从而针对性地定制响应和建议。个性化互动可以增强客户的参与度，并让他们感觉受到重视。

无缝无差别的体验

聊天机器人可集成到多种渠道中，包括网站、社交媒体和消息应用程序。这为客户提供了选择他们最喜欢的沟通方式的灵活性，并确保无缝无差别的体验。研究表明，59%的消费者更喜欢通过聊天机器人而不是人类座席进行互动。

主动接触和主动支持

聊天机器人可以主动接触客户，提供支持或信息。例如，它们可以发送有关新产品的通知，提醒客户即将召开的约会，或提供产品使用提示。主动接触可以改善客户参与度并降低流失风险。

案例研究：

*星巴克：星巴克的移动应用程序使用聊天机器人MyStarbucksBarista，允许客户订购、支付和个性化他们的饮料。聊天机器人收集客户数据，并使用这些数据提供个性化的建议和优惠。自实施聊天机器人以来，星巴克的忠诚度计划会员人数增加了15%。

*沃尔玛：沃尔玛的WhatsApp聊天机器人允许客户查询库存、下订单和接收客户支持。聊天机器人还提供个性化的产品推荐，并在客户进行购买时发送跟踪更新。自推出聊天机器人以来，沃尔玛的客户满意度提高了10%。

结论

聊天机器人是提升客户忠诚度的强大工具。它们通过实时响应、个性化互动、无缝无差别的体验以及主动接触增强了客户互动。企业可以通过实施聊天机器人来改善客户体验，建立更牢固的关系，并最终提高客户忠诚度。第三部分智能客服自动化解决问题关键词关键要点【智能客服自动化解决问题】

1.通过自动化回复常见问题和常见查询，智能客服可以快速高效地解决客户问题，减少人工客服的工作量。

2.自然语言处理(NLP)和机器学习算法使智能客服能够理解客户查询的意图和情感，从而提供高度个性化的响应。

3.无缝集成的聊天机器人和虚拟助手可提供24/7客户支持，提高客户满意度并促进忠诚度。

【预测分析优化忠诚度计划】

智能客服自动化解决问题

随着人工智能（AI）技术在客户服务领域的发展，智能客服自动化已成为提升客户忠诚度的关键工具。通过以下方式，智能客服自动化有效解决客户问题：

1.24/7全天候可用性

与传统客服相比，智能客服自动化系统7/24全天候可用，即使在非工作时间或节假日也能为客户提供即时支持。这种无缝衔接的服务体验让客户无论何时遇到问题都能获得帮助，从而提升客户满意度和忠诚度。

2.快速响应和解决

智能客服自动化通过自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术理解客户查询，并从知识库中提取相关信息。这使得系统能够快速识别问题并提供准确而有帮助的解决方案，减少了客户等待时间，提高了解决效率。

3.个性化和定制化支持

智能客服自动化系统收集客户的交互数据，包括历史记录、偏好和行为。通过分析这些数据，系统可以提供个性化和定制化的支持，满足每个客户的特定需求。这种以客户为中心的体验建立了更牢固的客户关系，提升了忠诚度。

4.主动式问题解决

除了被动响应客户查询外，智能客服自动化系统还可以主动识别潜在问题并提供解决方案。通过监控客户活动和反馈，系统可以在问题升级为严重投诉之前识别并解决它们，从而避免客户流失。

5.无缝跨渠道体验

智能客服自动化系统可以集成到各种渠道，包括网站、移动应用程序、社交媒体和电子邮件。这种无缝的跨渠道体验让客户可以选择他们最方便的沟通方式，从而提升了便利性和客户满意度。

6.数据分析和改进

智能客服自动化系统收集大量客户交互数据，这些数据可用于分析客户行为模式和确定服务改进领域。通过不断优化系统，企业可以为客户提供更高水平的支持，从而进一步提升忠诚度。

7.降低运营成本

智能客服自动化系统可以自动化许多重复性任务，例如常见问题的解答和基本故障排除。这释放了人工客服代表的时间，让他们专注于更复杂的问题，从而降低运营成本。

具体案例

*亚马逊通过部署智能客服助理Alexa，为客户提供全天候的购物支持和问题解决。

*沃尔玛使用基于NLP的智能客服聊天机器人，以多种语言回答客户的查询，并提供个性化的购物建议。

*星巴克的智能客服系统识别客户偏好，并根据他们的购买历史和反馈提供个性化的优惠和奖励。

结论

智能客服自动化是企业提升客户忠诚度的有力工具。通过7/24全天候可用性、快速响应、个性化支持和主动问题解决等功能，智能客服自动化改善了客户体验，降低了运营成本，并为企业提供了宝贵的客户数据，从而为企业建立更忠实的客户群奠定了基础。第四部分数据分析洞察客户需求关键词关键要点客户行为分析

1.通过收集和分析客户浏览历史、购买记录、互动数据等，深入了解客户行为模式和偏好。

2.识别客户的痛点、需求和期望，从而定制化营销和服务策略，提升客户满意度。

3.使用机器学习算法预测客户行为，提前识别潜在风险和机遇，主动采取措施维护忠诚度。

预测性分析

1.利用历史数据和预测模型，预测客户未来的行为和需求，实现个性化精准营销。

2.通过对客户流失风险进行预警，及时采取干预措施，降低流失率，提升客户忠诚度。

3.利用机器学习和自然语言处理技术，从客户反馈、社交媒体数据和外部情报中提取洞察，预测客户趋势和偏好。数据分析洞察客户需求

数据分析在提升客户忠诚度中扮演着至关重要的角色，企业可以通过分析客户数据来深入了解他们的需求、偏好和痛点，从而采取有针对性的措施来提升客户满意度和忠诚度。

1.收集和整合客户数据

收集和整合客户数据是进行有效数据分析的基础。企业可以利用各种渠道收集客户数据，例如：

*客户关系管理（CRM）系统

*网站分析工具

*社交媒体数据

*调查和问卷

*忠诚度计划数据

整合来自不同来源的数据可以提供客户行为和偏好的全貌。

2.分析客户数据

收集到客户数据后，企业需要对其进行分析以提取有价值的洞察。常用的分析技术包括：

*客户细分：将客户划分为具有相似需求和偏好的不同组。

*RFM分析：分析客户的近期购买行为、购买频率和购买金额。

*客户生命周期分析：跟踪客户从首次接触到忠实客户的整个旅程。

*情绪分析：分析客户反馈中的情绪，识别客户的满意度和忠诚度水平。

3.利用洞察了解客户需求

数据分析可以为企业提供以下方面的客户需求洞察：

*购买偏好：客户最常购买的产品或服务。

*购买频率：客户的平均购买频率。

*购买金额：客户的平均购买金额。

*服务偏好：客户首选的沟通渠道和服务类型。

*痛点：客户在与企业互动过程中遇到的问题或困难。

4.根据客户需求定制体验

了解客户需求后，企业可以根据客户的偏好和痛点定制客户体验。例如：

*向高购买频率的客户提供个性化优惠。

*改善低满意度的客户的沟通渠道。

*为解决特定痛点的客户提供定制解决方案。

5.监测和优化

数据分析是一个持续的过程。企业需要持续监测客户数据并优化其策略以满足不断变化的客户需求。通过这样做，企业可以持续提升客户忠诚度。

数据分析洞察客户需求的成功案例

*亚马逊：亚马逊利用数据分析来了解客户的购买习惯和偏好。他们提供个性化推荐，跟踪客户订单并提供无缝的客户体验，从而提升了客户忠诚度。

*星巴克：星巴克使用其忠诚度计划收集客户数据。他们分析这些数据以了解客户的咖啡偏好、访问频率和忠诚度水平。他们根据这些洞察定制优惠和活动，增强了客户忠诚度。

*耐克：耐克利用数据分析来了解客户的健身目标和偏好。他们提供个性化的健身计划和产品推荐，从而提升了客户满意度和忠诚度。

结论

数据分析洞察客户需求是提升客户忠诚度的关键。通过收集、分析和利用客户数据，企业可以了解客户的需求、偏好和痛点。根据这些洞察定制客户体验，持续监测和优化策略，企业可以建立持久和忠实的客户关系。第五部分内容营销增强品牌忠诚度关键词关键要点个性化内容触达

1.利用人工智能收集和分析客户数据，深入了解其行为、偏好和痛点。

2.利用这些数据创建高度个性化和有针对性的内容，满足每个客户的独特需求。

3.通过电子邮件、社交媒体和其他渠道提供相关且引人入胜的内容，以建立积极的客户体验。

内容自动化和优化

1.利用自动化工具安排、发布和跟踪内容，节省时间和资源。

2.使用机器学习算法分析内容绩效，确定最能引起共鸣的类型、格式和风格。

3.持续优化内容，提高参与度、转换率和整体品牌感知。内容营销增强品牌忠诚度

内容营销作为一种强大而有效的营销策略，在建立忠诚且持久的客户关系中发挥着至关重要的作用。通过提供有价值、相关和一致的内容，企业可以培养与目标受众之间的信任和联系，最终提升品牌忠诚度。

建立信任感

优质的内容可为潜在客户提供有关品牌、产品和服务的可靠信息，帮助他们建立对品牌的信任感。通过分享教育性、见解性和实用的内容，企业可以展示其专业知识和对客户需求的理解，从而建立其作为值得信赖的信息来源的地位。

满足客户需求

以客户为中心的内容营销策略可确保所提供的内容与目标受众的需求和兴趣高度相关。通过了解客户的痛点、愿望和价值观，企业可以创建针对其具体需求量身定制的内容，帮助解决他们的问题和满足他们的愿望。

建立情感联系

内容营销不仅提供信息，还通过讲故事、情感诉求和个性化体验与客户建立情感联系。通过分享关于品牌价值观、社会责任和对客户的承诺的故事，企业可以塑造一个令人难忘且有意义的品牌形象，从而与客户产生共鸣并培养忠诚度。

提供持续价值

持续提供有价值的内容对于维持与客户的联系和培养忠诚度至关重要。通过保持内容的新鲜度和相关性，企业可以不断为客户提供价值，使他们始终参与其中并渴望获得更多。

提升客户参与度

内容营销通过鼓励客户参与评论、分享和讨论来促进客户参与度。通过与客户进行双向对话，企业可以收集反馈、获得洞察力并建立更牢固的关系，从而增强品牌忠诚度。

案例研究：星巴克

星巴克通过其业界领先的内容营销策略有效地提升了品牌忠诚度。该公司通过其博客、社交媒体渠道和移动应用程序提供广泛的咖啡相关内容，涵盖从制作指南到咖啡文化。这种内容不仅提供了有价值的信息，还培养了与客户之间的联系，建立了星巴克作为咖啡生活方式品牌的声誉。

数据支持

一项由ContentMarketingInstitute的调查发现，88%的B2B营销人员认为内容营销对提高客户忠诚度有效。此外，CMOCouncil报告称，78%的客户更有可能向提供有价值内容的公司购买。

结论

内容营销在提升品牌忠诚度方面具有巨大的潜力。通过提供有价值、相关和一致的内容，企业可以建立信任感、满足客户需求、建立情感联系、提供持续价值并提升客户参与度。通过实施以客户为中心的内容营销策略，企业可以培养忠诚而持久的客户关系，从而推动业务增长和品牌成功。第六部分预测模型优化客户旅程关键词关键要点【预测模型优化客户旅程】

1.预测模型可以识别客户行为模式，预测未来需求和交互偏好。

2.基于这些预测，企业可以创建个性化旅程，提供及时且相关的互动。

3.通过优化客户旅程，企业可以提高客户满意度、忠诚度和业务成果。

【客户细分和目标定位】

预测模型优化客户旅程

人工智能（以下简称AI）驱动的预测模型正在革命性地改变企业与客户互动的方式，成为提升忠诚度的关键战略工具。通过预测客户行为和偏好，企业可以针对性地定制客户体验，建立更牢固、更有意义的关系。

1.预测客户流失

AI模型可以识别出处于流失风险的客户，并分析导致流失的潜在因素。通过深入了解这些潜在因素，企业可以制定有针对性的干预措施，防止宝贵客户流失。例如，预测模型可以发现客户对特定产品或服务的兴趣下降，从而触发个性化推荐来重新吸引这些客户。

2.个性化客户旅程

预测模型可以根据客户的个人资料、互动历史和预测行为量身定制客户旅程。通过提供高度相关的内容和优惠，企业可以提高客户满意度，增加参与度，并建立牢固的关系。例如，通过分析客户的购买记录，模型可以识别出交叉销售或追加销售机会，从而向客户推荐额外的产品或服务，满足他们的特定需求。

3.主动客户参与

基于预测的模型使企业能够主动接触客户，在最适当的时间和渠道上提供有价值的互动。通过预测客户的即时需求和偏好，企业可以提供定制的优惠、支持或建议。这种主动参与创造了积极的客户体验，提升了忠诚度。例如，预测模型可以识别出客户在特定情况下需要协助，从而触发自动化电子邮件或短信，提供即时支持。

4.识别交叉销售和追加销售机会

预测模型可以识别出客户购买特定产品或服务后，交叉销售或追加销售其他产品的可能性。通过分析客户的消费模式和偏好，模型可以确定补充性或互补性产品的购买意向。这种预测能力使企业能够量身定制个性化的优惠，增加销售额，同时改善客户体验。

5.优化营销活动

预测模型可以优化营销活动的有效性，提高投资回报率（ROI）。通过预测客户对特定营销信息的反应，企业可以定制个性化的活动，提高参与度和转化率。例如，模型可以识别出更有可能对特定促销做出反应的细分客户群，从而优化营销支出。

案例研究

亚马逊：

亚马逊利用预测模型来个性化客户体验，预测客户需求并提供高度相关的产品推荐。通过分析客户的浏览历史、购买记录和互动，亚马逊可以创建定制化主页、推荐产品和优惠，提升客户满意度和忠诚度。

耐克：

耐克使用预测模型来优化其忠诚度计划。通过分析客户的购买历史和互动模式，耐克可以识别出最有价值的客户，并向他们提供定制的奖励和优惠。这种个性化的参与方式提升了客户忠诚度和持续的业务。

结论

预测模型是提升忠诚度战略中的强大工具，使企业能够深入了解客户行为，并定制化客户旅程。通过预测客户流失、个性化参与、主动互动、识别交叉销售机会和优化营销活动，企业可以建立更牢固、更有意义的关系，从而推动业务增长和客户忠诚度。第七部分实时监控追踪客户反馈关键词关键要点实时监控客户反馈

1.情绪分析和文本挖掘：利用自然语言处理技术实时分析客户反馈，识别客户情绪，提取关键主题和洞察力。例如，通过分析客户社交媒体帖子和评论，企业可以识别客户不满或喜悦的领域。

2.客户情绪追踪：通过持续监测客户反馈，企业可以识别和追踪客户情绪的变化，并了解特定交互或活动对客户认知的影响。这有助于及时识别并解决客户不满，提高客户满意度。

3.反馈闭环管理：将收集到的客户反馈与客户关系管理（CRM）系统集成，使企业能够快速响应客户问题和请求。自动化反馈流程可以确保及时跟进，改善客户体验，增强忠诚度。

多渠道客户互动

1.全渠道体验：提供一致且无缝的客户互动体验，通过所有渠道（如网站、移动应用程序、社交媒体、电子邮件）整合客户反馈收集。这消除了客户沟通障碍，提高了他们的满意度。

2.个性化互动：利用客户反馈数据个性化客户互动，根据每个客户的喜好和偏好量身定制沟通和优惠。这创建了更加有意义的客户关系，促进了忠诚度的建立。

3.渠道优化：通过分析客户反馈，企业可以识别客户与不同渠道的互动模式，并优化这些渠道以提供最佳的用户体验。例如，如果客户倾向于在社交媒体上寻求支持，企业可以针对此渠道分配更多资源。实时监控追踪客户反馈

实时监控追踪客户反馈是人工智能(AI)在提升忠诚度中的一项关键应用。通过利用机器学习和自然语言处理(NLP)等技术，企业可以主动并持续地监测、分析和理解客户的反馈，包括来自社交媒体、在线评论、客户服务交互和调查等渠道。

实时监控的益处

*快速响应：实时监控使企业能够迅速识别和解决客户的担忧，最大程度地减少负面影响并在可能升级之前缓解问题。

*主动识别潜在问题：通过分析客户反馈，企业可以识别并解决客户可能尚未明确表达的潜在问题，从而防止问题恶化。

*识别趋势和洞察：实时监控提供了一个全面的客户反馈视角，使企业能够识别趋势、模式和影响忠诚度的关键因素。

*改善客户体验：通过快速响应客户反馈并解决问题，企业可以改善整体客户体验，从而提高客户满意度和忠诚度。

方法

实时监控追踪客户反馈需要以下方法：

*数据收集：从各个渠道收集客户反馈，包括社交媒体、在线评论、电子邮件、短信、电话和实时聊天互动。

*数据处理：使用机器学习和NLP技术处理和分析收集到的数据，提取关键主题、情绪和反馈要点。

*可视化和警报：将处理后的数据可视化为仪表板、报告和警报，使企业能够轻松监控客户反馈并识别需要采取行动的关键领域。

成功案例

零售商A：

这家零售商使用实时监控来跟踪社交媒体和在线评论中的客户反馈。通过识别并迅速解决负面反馈，他们能够将客户流失率降低了15%，同时提高了整体客户满意度。

银行B：

这家银行实施了一个实时监控系统，以监控客户服务交互。通过分析呼叫转录和客户情绪，银行识别了影响客户忠诚度的关键问题领域，并实施了针对性的改善措施，将客户满意度提高了10%。

结论

实时监控追踪客户反馈是人工智能在提升忠诚度中的一项强大应用。通过主动和持续地监测、分析和理解客户的反馈，企业可以快速响应担忧、识别潜在问题、改善客户体验并最终提高客户忠诚度。第八部分忠诚度计划管理自动化关键词关键要点忠诚度计划管理自动化

主题名称：自动化客户细分

1.利用人工智能算法识别不同类型的客户，根据他们的偏好、购买历史和行为进行细分。

2.根据客户细分创建个性化的忠诚度计划，针对特定群体的需求和动机提供奖励和优惠。

3.实现客户细分的自动化可提高效率并确保一致性，从而提升整体忠诚度计划的有效性。

主题名称：自动奖励发放

忠诚度计划管理自动化

随着人工智能（AI）在各个行业的应用不断深入，其在提升客户忠诚度方面的作用也日益显著。自动化忠诚度计划管理是AI在该领域的一个重要应用。

什么是忠诚度计划管理自动化？

忠诚度计划管理自动化是指利用AI技术，自动执行忠诚度计划的日常运营和管理任务。这些任务可能包括：

*客户识别和onboarding：自动验证客户身份并将其加入忠诚度计划。

*积分跟踪和兑换：实时监测客户购买，自动计算和奖励积分。

*奖励兑换管理：处理奖励兑换请求，确保客户获得即时的满足感。

*活动策划：创建和管理促销活动，提升客户参与度和忠诚度。

*客户细分：根据购买历史、地理位置和其他因素，将客户细分为不同的组别，实现针对性的营销活动。

*个性化推荐：基于客户行为和偏好，向客户提供个性化的产品、服务和奖励建议。

忠诚度计划管理自动化的优势

1.提升效率：自动化日常任务可释放员工的时间，让他们专注于更具战略性的举措。

2.提高准确性：AI技术可消除人为错误，确保忠诚度计划的运营准确无误。

3.改善客户体验：即时的积分计算、奖励兑换和个性化推荐可提升客户满意度和忠诚度。

4.数据驱动的决策：自动化系统可收集大量数据，为企业提供深入的客户洞察，帮助制定数据驱动的营销决策。

5.扩展忠诚度计划：自动化可处理更多客户，扩大忠诚度计划的覆盖范围，从而提高客户参与度。

忠诚度计划管理自动化案例

1.星巴克：星巴克利用AI技术，自动化其忠诚度计划中的积分计算、兑换和个性化推荐，显著提升了客户体验和忠诚度。

2.阿迪达斯：阿迪达斯通过自动化忠诚度计划中的活动策划和客户细分，提高了营销活动的效果，提升了客户参与度。