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隨著互聯網的發展，給客戶帶來的體驗也在不斷變化，渠道在變多，那么如何給客戶帶來全渠道的一致體驗，是當前的挑戰之一。企業想要更好地進行客戶旅程編排，實現全渠道的用戶體驗統一，作者總結了必備的三大引擎，希望對你有所幫助。

每一個時代有每一個時代的主題，每一個時代也有每一個時代的挑戰。

2010-2020 年是移動互聯網的時代，大量的智能手機和 App 誕生并在線上加速推廣，越來越多的網民加入進來，流量紅利時代登場。具體來看，交易型業務開始向線上遷移，電商、O2O、互聯網金融等行業飛速發展，各行各業的經營需求不局限于看數、分析數，而是更深度的用戶行為分析。

2020-2030 年是數字化轉型時代，流量紅利觸頂，企業面臨著新的機會與挑戰。數字化轉型的概念越來越清晰，也正在成為大家的共識，它并非只是線上線下的多渠道整合，而是“全渠道（Omni-Channel）打通”，它代表著企業要在客戶訪問終端、柜臺、小程序、App 時，基于客戶畫像、屬性信息等，給客戶帶來一致的體驗。

對于企業來說，“全渠道”既是機會又是挑戰。挑戰在于要給客戶帶來全渠道的一致體驗；機會則是指觸點紅利帶來新的增長可能——數字化轉型幫助企業跨越了時間、空間的限制，在全渠道的背景下，客戶可以隨時隨地進行業務操作，企業和客戶的觸點增多，只有有效利用觸點紅利，才能實現真正意義上的為客戶創造價值。

過去，當我們討論客戶旅程時，很多時候都只是在關注用戶體驗、CEM、NPS 等；而現在我們講客戶旅程，強調的是全生命周期的客戶經營。

客戶旅程編排（Customer Journey Orchestration，簡稱 CJO）是現階段美國企業都在討論的話題，是一個新的理念。流量時代有 Growth Hacking 這樣的理念，數字化轉型時代有 CJO 這樣的理念。比如，對某些金融客戶來說，需要關注客戶從新客獲取、注冊登錄、新客綁卡、理財新用戶教育、理財斷點營銷、新戶理財首購等的全生命周期的交互體驗。

也就是說，在實際業務中，企業通常講以客戶為中心，但更多的是以業務流程為核心。企業的數字化客戶經營核心要圍繞客戶旅程去思考，而不是只依據單個的渠道/觸點，觸點紅利背后是觸點構成的體系化的客戶旅程，給客戶帶來全渠道統一的體驗。

我們將客戶旅程編排分為五個階段：繪制、埋點、分析、編排、優化，即 MTAOO 方法論。

1. 繪制（Map）：將企業和客戶打交道的每一步詳細描繪出來
2. 埋點（Track）：數據的合規采集是神策數據的能力之一，它能夠幫助企業記錄與客戶相關的每一個觸點
3. 分析（Analyze）：是圍繞整個客戶旅程的分析，而不只是針對某一個環節的分析
4. 編排（Orchestrate）：針對整個客戶旅程中的問題/斷點，進行針對性編排
5. 優化（Optimize）：基于客戶互動的反饋，持續迭代優化

企業要想更好地進行客戶旅程編排，實現全渠道統一用戶體驗，提升客戶滿意度與留存，提升 LTV 和運營效率，可以圍繞客戶數據引擎、客戶旅程優化引擎、客戶旅程分析引擎三大核心引擎展開。

1、客戶數據引擎

客戶數據引擎，即客戶數據平臺（CDP），為企業的全域客戶經營提供數據基石。

我們認為，“全域、實時、靈活圈選”是 CDP 的三大必備能力。除此之外，高性能查詢能力能夠幫助企業在復雜的業務場景中越能發揮更大價值。

除此之外，相比?SQL，面向業務人員的實體查詢語言——EQL?能夠適配更復雜的業務場景，支持基于多實體屬性和多運算符/函數進行運算；大大簡化表達邏輯，更簡潔、富有層次地描述需求；在靈活的基礎上，更快捷、準確地查詢目標用戶群。

2、客戶旅程優化引擎

客戶旅程優化引擎作為客戶旅程編排的“發動機”，囊括受眾服務、用戶旅程服務、內容決策服務、觸達通道服務四大組件服務能力。

為了更好地支撐客戶旅程編排，我們認為客戶旅程優化引擎應該具備四個基礎能力：靈活配置、實時、高并發、開放性。目前，對于企業來說，他們選型數字化服務商時除了關注以上四個基礎能力之外，還會格外重視這三大優勢：

第一，聚焦核心能力。神策數據從已經在數百家客戶中得到應用的營銷核心能力中進行抽象，涵蓋各行各業的營銷場景底層能力支持；能夠滿足數千萬級日活的大型營銷場景。

第二，低接入成本。神策數據以“接入成本最小化”為原則的開放能力設計，能力分層包括 API、前端組件和模板等能力；擁有完善的開發者調試工具。

第三，全鏈路可控。神策數據能夠幫助企業對營銷策略運營全流程進行記錄、監控和干預，完整管控復雜營銷活動的各環節狀態；最大程度避免出現系統策略黑盒、運營失控等。

3、客戶旅程分析引擎

根據過往多年的實踐經驗，我們認為，全域、全鏈路、實時、靈活是每一個分析引擎都必須具備的基礎能力，面向多角色可視化地分析用戶旅程，支撐企業從用戶到經營，從“人”到“場”的全視角旅程分析與決策。

具體來看，服務商在分析引擎的優化過程中可以從這些方面入手：構建指標平臺，幫助企業對齊業務指標、統一指標口徑，提升應用效率，打破用戶行為數據和業務數據間的孤島；強化可視化分析能力，為企業級客戶提供集用戶數據、業務數據為一體的綜合看數 & 分析平臺。

認知驅動是我們一直堅持的做事方法。圍繞數據驅動客戶經營這件事兒，我們的認知也在持續迭代，從最初的“重構數據根基”到“打造數據閉環”，再到現在的客戶旅程編排，我們要從客戶旅程的視角去看如何幫助企業實現數字化客戶經營。