没有其他的切片方法:数字媒体的竞争是残酷的。不耐受表现不佳和分离的经历促使客户竞争对手的网站更快和更永久比历史上任何时候。用户需求越来越多的数字体验,个性化他们迫切的需要和适应当前的上下文,而不是把他们作为一个市场或人口。

在最近发表的研究,我们发现尽管预期飙升,企业个性化的方法太简单,太不透明,或太复杂的以满足所需的复杂性和可变性为个人服务。Persona-based分割是满足当前过于简单,那么未来,客户的期望。有些解决方案提供预测分析功能,但是仅限于几个算法或黑箱方法(如神经网络)不容易适应新的数据或场景。那些严重依赖规则变得乱糟糟的,有些客户需要管理和维护成百上千的规则来指导数字体验。

公司如何做出最好的决定提供数字内容和经验?组织今天可能要到外面的数字体验平台利用强大的独立的预测分析平台(与不需要数据科学家许多!)。今天的开源和商业产品(如Alteryx KNIME、RapidMiner或IBM ' s的华生分析)为应用程序开发人员和打开大门数码专业人士经验统计数据。数字体验交付平台相比,预测平台不需要自己的数据和全面性使更好的决策由来自不同数据源的数据:超越客户记录,社会媒体,和点击流数据。他们中的许多人超越提供预测信息,可以部署,或嵌入到应用程序中。预测并不足以提供最大的价值,增加他们与运筹学优化或规则有助于确保正确决策基于这些预测。

数字体验交货供应商需要加强如果他们不想驱动客户第三方平台他们越来越需要先进的分析功能。我们高兴地看到一些供应商已经朝着这个方向,但是其他人很快就会需要采取行动以避免留下能力正迅速成为第三方的赌注。

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