Oracle Responsys 营销活动管理解决方案

个性化电子邮件营销

轻松、高效地生成具有吸引力、动态的个性化电子邮件营销消息，为每一位客户提供个性化体验。既能批量发送电子邮件，又能兼顾客户偏好。

营销活动生产

使用直观、代码可选式电子邮件消息设计器来打造个性化营销活动。快速切换设备预览，确保电子邮件始终呈现出预期效果。

提高送达率

确保所有信息都能传递至目标接收者。利用 Oracle Deliverability Plus 大幅提升送达成功率，从而建立竞争优势。

安全协作

加强跨团队协作。根据工作职责和组织结构分配平台访问权限。改善跨团队和承包商的流程管理，确保高效传达营销活动信息。

高级专业服务

Oracle 咨询服务团队将为您提供全方位服务，为您的团队赋能，帮助满足您任何苛刻的数字营销需求。

轻松细分和定位客户群

打通、激活和利用来自多个来源的数据，通过定义客户细分来改善客户交互。持续评估针对主要客户群体的营销效果，确保每一条消息都是合适且相关的。

目标受众设计器

汇总来自所有客户细分群体的目标受众，然后轻松过滤掉需要排除的目标受众。您还可以使用简化的订阅管理功能轻松准备邮件发送列表，用于任何跨渠道沟通。

详尽的营销活动分析

利用数据可视化仪表盘评估营销活动绩效，或按目标受众、细分或个人导出自定义报告。

实时个性化

当客户与您的品牌互动时，积极响应来自任何数字渠道的任何客户事件。您可以根据客户的独特行为，打造个性化的多步骤或简单营销活动，并自行定义营销活动中的任何内容。

始终如一的跨渠道体验

确保您的品牌形象在电子邮件、短信、移动、推送、Web 推送和社交渠道上保持一致。在所有接触点和渠道中建立统一的品牌形象，进而改善客户体验 (CX)。

个性化移动营销

自主创建移动营销活动，通过移动渠道推送丰富的内容。根据每个客户所展现的兴趣和喜好来打造个性化互动体验。

浏览器推送

通过台式机或移动设备上的浏览器直接向客户传递信息。信息将显示在本地信息中心，不需要客户进入您的网站。

客户旅程协调

利用 Oracle 专用 AI 功能选择下一个最佳渠道和信息，对无法预测的客户行为做出响应。您可以从直观的下拉菜单中选择客户数据，进行简单的手动设置，为多渠道营销活动做好准备。

Oracle CX Mobile SDK

使用 Oracle CX Mobile SDK 配置和实施客户移动生命周期管理。您可以跨移动渠道轻松协作，改善客户移动体验并降低复杂性。

测试和优化营销活动

通过简单的 A/B 测试和多变量测试优化营销活动效果。选择最能满足您的独特需求的测试方法，深入了解客户喜好。

测试结果设计

投放不同版本的营销活动并统一控制，根据您的 KPI 设置营销活动效果信息。确信您的结果具有统计意义。

广泛的多变量测试

在运行多变量测试时，一次最多可以测试 8 个创意变量。确定最佳主题行、图像、内容块或其他个性化元素，以便于了解客户偏好。

Responsys 高级智能

充分利用 AI 技术来定位客户，基于客户兴趣创建并在客户使用的渠道上交付个性化内容。通过智能化细分和相似建模来减少客户流失并改善交互。

高级细分

更好地协同目标受众与营销活动。利用 AI 驱动的 RFM 和客户生命周期价值工具，找到隐藏在复杂数据关系中的潜在客户。利用疲劳分析来识别“过饱和”的客户，并设计更好的消息传递节奏来提高转化质量。

优化客户旅程

优化客户旅程，以提高打开率、点击率和转化率。智能交换会自动选择最佳的营销活动、渠道以及向每一个客户或潜在客户发送电子邮件的时间。您可以更快速地开发客户旅程，同时最大限度减少错误，改善客户体验。

切实可行的分析和洞察

获得富有洞察力的分析结果，轻松、快速地确定营销活动、计划和消息针对不同客户细分以及在不同渠道和设备上的效果。

预构建报告

使用营销人员设计的开箱即用、实用的报告轻松评估营销活动效果。你也可以针对特殊场景自定义报告。

营销活动收入洞察

轻松、快速地了解从不同渠道的各个客户细分获得的收入，并轻松、独立地执行复杂分析。无需依赖于 IT 即可做出明智的营销决策。

专用 AI

利用近度、频度、额度 (RFM) 仪表盘来查找理想客户。识别最具潜力的客户，并通过疲劳分析来避免消息疲劳 — 无需依赖数据科学家。

忠诚度和参与度

轻松打通客户忠诚度计划与数字化营销计划，第一时间为客户提供最新消息，与客户保持联系，并为忠实支持者提供奖励。

响应所有事件

根据实时事件持续调整客户购买旅程。对打开、点击、购买、浏览、搜索、弃购、社交分享或任何特殊客户活动做出响应。

CrowdTwist 忠诚度和参与度集成

实时响应核心生命周期营销活动，建立更加密切的客户关系。将CrowdTwist 与 Responsys 相集成，捕获丰富的第一方数据，包括档案数据、互动数据和购买数据。