您是否知道80％的用户在下载应用程序的三个月内流失？这是因为大多数应用都销售给大众，而不一定是向正确的客户推销。
通常情况下，应用营销的目标是尽可能接触尽可能多的消费者，希望以高于平均水平的比例进行集体招聘和转换。但营销人员面临的挑战之一是，今天的许多策略都是由与高级用户定位和增长无关的指标驱动的。
更具体地说，应用程序营销人员没有策略性地使用可用数据来提供高效的用户体验，最终提高业务盈利能力。
现在比以往任何时候，营销人员都必须从追踪传统虚荣指标转变为衡量有助于保留和增长的事物。越来越多的成功企业正在投资以客户为中心的指标，如CLV（客户终身价值），以获得智能的，以消费者为中心的见解，这些见解不仅可以识别最有价值的客户，还可以关键行为和偏好来持续改善消费者的体验和旅程。
下一代营销和CX是关于识别和吸引有价值的消费者
CLV比应用程序更孤立。它可以帮助应用程序和其他接触点共同工作，以提供增值和有凝聚力的体验。
CLV衡量消费者在整个生命周期中对所有互动中业务的价值，而不仅仅是一笔交易或接触点。这最终是客户体验的定义。这是顾客在品牌整个生命周期中所有时刻的总和。营销和客户参与现在是一项跨职能的任务。
并非所有的应用用户都是合适的用户。如果您使用帕累托原则，您可以假设80％的商业价值归功于20％的活跃消费者。尽管这些百分比并不是一种标准，但他们确实强调需要识别和培养推动业务的重要客户。
CLV与人工智能（AI）和机器学习联系在一起，将重点放在营销人员和开发人员有针对性的参与和发展上，而不是建立一个广泛的网络并吸引尽可能多的用户。这个想法是通过投资更多增值用户体验和个性化优惠来增加收益。这样做有意培养与重要客户的有意义的关系。
下一代客户参与涉及跨职能协作和数据共享
不幸的是，今天的客户体验主要是孤立的。营销，移动，店内，电子商务，数字等不是针对同一客户和市场数据进行合作或操作。但随着人工智能和机器学习与智能CLV计划的扩散，这一切都将发生变化。
当目标是提供有针对性的综合体验时，不仅仅是在应用程序中，而是在整个每个接触点和整个生命周期中，公司创建一个真正以客户为中心的方法。然后，AI帮助品牌获得对客户行为和期望更完整，共同的看法和理解。
此外，人工智能驱动的以客户为中心促进跨职能协作和数据共享，通过设计提升客户体验以及CLV和业务增长。
确定最高价值的客户并提供有针对性的体验
当指向正确的方向时，AI /机器学习平台提供了智能的见解。成功的品牌研究最高价值客户在其整个生命周期内获得的收入以及管理这些关系需要多少成本。他们通过所有渠道检查CLV，以便在所有交互中获得高价值行为的整体观点。当系统可以分析高价值用户的重要特征时，可以学习如何优化CLV。
例如，为了接触潜在的高价值客户，AI /机器学习使用现有高价值客户的数据来优化活动和接触点。在贝恩针对零售银行业务开展的一项研究中，发现每次客户来电或拜访时，其花费为4美元。但是，如果消费者可以通过应用完成交易，则其成本仅为10美分。
关键是以消费者喜欢和欣赏的方式提供功能。想象一下，在确定摩擦点和新机遇的任务时，AI和机器学习还能发现多少。
AI和CLV呼吁推出一个新的以客户为中心的手册
您可能一次又一次听说，收购新客户的成本高于保留客户的成本。获胜的品牌优先考虑CLV和AI，并且正在制定剧本。他们：
发展以客户为中心的理念。在店内，数字和移动设备之间打开大门，以便团队可以专注于一个明确的业务目标，而不是单个指标（如参与或点击）。使面向客户的团队与CLV等业务成果保持一致，并促进跨职能协作和数据共享，从而在所有接触点上整合客户的整体视图。了解他们最高价值的客户是谁，他们在整个生命周期内获得了多少收入，以及管理关系的成本 – 跨所有渠道。专注于衡量和沟通明确的业务目标，而不是个人或虚荣指标。
人工智能和机器学习通过使用现有的数据而不会导致认知偏差。系统学得越多，优化得越多。
最终，并非所有的顾客都是平等的。通过识别推动价值的人，如何以及为什么，您可以学习如何为他们设计和提供个性化价值，并增强客户参与度和体验，从而随着时间推移发展您的业务。
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