Двойник цифрового клиента DToC

Вместе эти технологии позволяют брендам гораздо глубже понимать своих клиентов, а также их симпатии и антипатии. “Чтобы создать единый профиль клиента, достаточно надежный, чтобы считаться цифровым двойником, CDP должен быть действительно сосредоточен на объединении данных из всех онлайн— и офлайн-источников данных, а не только на маршрутизации событий или инструментах веб-преобразования”, - сказал Джонс. DToC сделает еще один шаг вперед. Используя виртуальные представления клиентов и их взаимодействия, наряду с искусственным интеллектом и ML, они будут в гораздо лучшем положении, чтобы получить полезную информацию о следующих действиях, которые предпримут их клиенты, а также информацию об их будущих покупательских привычках, потребностях и желаниях. ЗАКЛЮЧЕНИЕОтчет Gartner о DTOC описывает создание цифровых двойников, начиная с немедленных действий, которые бренд должен предпринять для начала. Поскольку DToC зависит от качественных данных, данные о клиентах и источники информации о клиентах должны быть проверены. DToC следует использовать для расширения основных персонажей, представляя модели для отдельных клиентов на основе этих персонажей. Все взаимодействия в путешествии клиента должны использоваться для заполнения DToC, а развивающиеся модели должны использоваться для формирования будущих взаимодействий. На данном этапе, учитывая прозрачность, бренды должны определить ценность DToC для клиента, а не только для бренда.Крис Джонс, директор по продуктам Amperity, поставщика платформы клиентских данных (CDP), сказал CMSWire, что моделирование клиентов - это мощный инструмент для улучшения клиентского опыта. “Мы считаем, что отправной точкой при внедрении цифровых двойников клиентов (DToC) является создание полного представления о клиенте, чтобы вы могли понять все о своих текущих клиентах — включая предпочтения в продуктах, средние расходы, частоту покупок, предпочтительные каналы покупок и т.д.”, - сказал Джонс. “Большинству брендов сегодня не хватает той формы цифрового понимания, которую вы можете рассматривать как основу для любой работы с цифровым двойником”.“Одним из ключевых нововведений, делающих возможным DToC, является доступность облачных вычислительных ресурсов в сочетании с современными технологиями искусственного интеллекта и ML”, - пояснил Джонс. “Вместе эти инновации теперь позволяют по-настоящему узнать своего клиента в масштабе каждой точки соприкосновения”, - сказал он, добавив, что бренды должны основываться на едином профиле клиента с надежными транзакционными и поведенческими данными и мощными возможностями идентификации, чтобы быть уверенными в точности двойной модели.Как предположил Джонс, многие бренды используют новую функцию разрешения идентификационных данных, которая объединяет фрагменты данных для создания целостного представления о клиенте. Это позволяет им лучше понимать, что покупает конкретный клиент, как часто он покупает, сколько денег он тратит и как часто он посещает веб-сайт бренда. Эти данные затем могут быть использованы вместе с DToC для создания более полной цифровой персоны.Переходя к краткосрочному планированию, бренды должны создать профиль поведения клиентов и смоделировать следующие потенциальные действия для данного путешествия клиента. Бренды должны говорить со своими клиентами о прозрачности данных при определении физических и цифровых взаимодействий, необходимых для создания DToC.Таким образом, вданной работе рассмотрен двойник цифрового клиента DToC, в частности приведено его понятие, основные характеристики. Также рассмотрен анализ применения данной технологии в экономике, бизнесе.СПИСОКИСПОЛЬЗОВАННЫХИСТОЧНИКОВ1. Васильева Е. Компоненты Индустрии 4.0: Цифровые двойники // Автоматизация проектирования. 2019. № 3. С. 22—38.2. Tao F., Zhang M., Cheng J., Qi Q. Digital twin workshop: a new paradigm for future workshop // Computer Integrated Manufacturing Systems. 2017. Vol. 23. P. 1—9. DOI:10.13196/j.cims.2017.01.001.3. Боровков А. И., Рябов Ю. А. Цифровые двойники: определение, подходы и методы разработки // Цифровая трансформация экономики и промышленности: Сб. тр. науч.-практ. конф. с зарубежным участием, 20—22 июня 2019 г. СПб: Политех-Пресс, 2019. С. 234—245. D0I:10.18720/IEP/2019.3/25.