技术提供商：Optimove
用户公司:我崇拜
行业：消费零售
应用：市场/广告
问题
Adore Me需要一种更个性化、更有针对性的客户沟通和营销方式。该公司要求在营销支出上做出更好的归因，并通过多渠道营销活动实现更多的个性化和自动化。
所采取的行动
Adore Me利用Optimove的细分建模技术，找到了一组初始的“角色”(具有不同品质或行为的客户细分)，以获得特定的优惠或激励。在他们合作的第一年，Adore Me能够定期针对60多个独特的角色。
崇拜我与Optimove工作使他们能够扩大超越电子邮件营销（以前，他们的客户接触的唯一模式）到推送通知，Facebook的自定义受众群体，谷歌展示广告网络，等等。Optimove还帮助验证市场测试对转换率和金融冲击的影响，指出若斯兰佩蒂特-晃，CRM的崇拜我的头。
结果
爱情我报道通过Optimove驱动运动产生的，与对照组相比，除了在平均订单量增加了22％的月收入增长了15％。公司信用Optimove以完全自动化的客户活动的85％。
转让的教训
客户细分和定位是困难的工作，几乎所有的公司可以让他们的目标和他们的分裂测试报价和沟通更明智的决策。
模式识别是机器学习的最出色的功能之一。除了流指标（商业智能）或股市数据（金融）找到的图案，花纹可以在允许对可能已经回避了人的感知（尤其是在规模）可能有用的“集群”的CRM数据进行识别。
去年同期，市场继续朝着改善的个性化（所谓的“一到一对一营销”）和改进的归属转移。随着越来越多的市场正在进入数字通道，可量化的数据很可能会继续加快个性化的这种趋势。特别是对于公司与铅和客户数据的成交量大幅，分裂测试也将成为行业它尚未规范更加主流。
