根据个人行为、配置文件或价值推荐产品和内容

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CDP 可以从预测模型中获取用户得分，无论这些得分是来自于本地还是机器生成的，以便为应用程序或站点 CMS 提供实时的推荐支持。这些建议可以包括第一个产品、交叉销售和向上销售。因为 CDP 也被用来通知模型，所以这些建议是基于跨每个通道捕获的数据，而不仅仅是用户碰巧访问的那个通道。

用例: 帮助客户找到合适的选择

对于想要购买新衣服或新鞋的顾客来说，网上购物最困难的部分之一就是找到合适的衣服。零售商可以通过根据以前的购买情况提供建议来帮助解决这个问题。但是，这并不仅仅意味着向顾客提供与他们以前购买的产品相似的产品; 创新型零售商正在使用 CDP 收集和聚合基 购买手机号码列表 于以前购买的产品的顾客适合度数据，以推荐顾客应该购买的尺寸。例如，如果一个顾客已经购买了一条4码的名牌牛仔裤，零售商可以使用 CDP 来收集合体反馈，并将这条牛仔裤的属性与顾客目前想购买的牛仔裤进行比较，然后推荐一条2码的牛仔裤，因为这些牛仔裤都很大。有了合适的建议可用，客户感到更有信心作出购买和每次购买，他们的合适的建议可以添加到他们的客户档案，变得更加量身定制。

基于近距离的营销
品牌需要接触到的客户不仅是他们的信息是相关的，而且也是相关的。CDP 可以从网络和应用程序中获取位置信息，将来自位置数据服务的信号附加到位置信息上，应用规则来发现机会，然后触发相关信息。这远远超出了传统的推送通知系统，并帮助客户接收与其地理上下文相关的消息。

用例: 即使在顾客离开之后，也可以将店内访问转化为购买

顾客经常在去商店之前在网上查看商品，比较价格和功能，为零售商创造机会，利用地理位置进行近距离营销。当顾客进入商店时，信标会收集他们的顾客数据。这些数据可以连接到购买历史记录、浏览历史记录和零售商的应用程序，以发送应用程序内部消息和推送与客户相关的优惠信息。如果客户在店内购物，该信息可以添加到客户配置文件中。如果顾客没有在店内购买，而是在店内使用应用程序，这也可能会在12小时后触发一条消息，用于后续的电子邮件营销活动。了解顾客何时在店内以及在店内做什么可以帮助创建与上下文相关的高度个性化的约定。

增强和激活客户行程智能
CDP 可以在公司和每个客户之间组装一套完整的交互，随着时间的推移创建客户接触点的地图，并为不同的部分、产品、任务或位置构建单独的地图。有了这些信息，CDP 可以确定最有效的路径，并找到客户正在脱离流程的点。




在线零售商从顾客舒适的家中或连接设备上浏览产品的能力中获益匪浅，但这也可能是有害的，因为它消除了在店内购买产品的紧迫感。他们可能会多次查看一个商品，或者在退出站点之前将其放入购物车，而不是购买。跟踪客户访问事件可以为零售商提供创建个性化约定的信息，从而引导客户通过客户旅程中的棘手点。例如，对于那些找不到他们想要的确切商品的顾客，比如一种颜色和他们喜欢的颜色，零售商可以创建一个电子邮件活动，通知他们符合商品参数的新商品。客户还可以通过创建个性化的电子邮件或广告活动，展示他们最近在购物车中购买的物品，或者他们最近观看或喜欢的物品，从而推动网站转换。额外节约的前景可以推动他们购买他们一直在考虑但尚未购买的物品。