全渠道评分
全渠道评分是一种高级分析技术，它根据客户在所有可用渠道（网站、移动应用、电子邮件、社交媒体、实体店和客户服务互动）中的互动情况，为其分配一个可量化的分数。与评估单一渠道内行为的孤岛式评分不同，全渠道评分将这些不同的数据点综合成一个单一的、全面的客户参与度和倾向性视图。
在当今复杂的客户旅程中，客户可能会在线浏览、放弃购物车、致电客服，然后回复电子邮件。传统评分无法捕捉到这种叙事。全渠道评分提供了一个 360 度的视图，使企业能够准确地确定潜在客户的优先级、预测流失风险，并在客户最需要的时候提供量身定制的体验，从而极大地提高转化率和客户满意度。
该过程通常涉及几个阶段。首先，数据摄取收集来自所有接触点的互动日志。其次，数据标准化对这些不同类型的数据进行标准化（例如，网站上的“查看”与广告上的“点击”）。第三，一个评分模型（通常由机器学习驱动）对这些标准化后的互动进行加权。模型根据历史数据分配权重——例如，一次高价值的购买互动比简单的页面浏览获得更高的权重。最终输出是一个动态分数，随着客户与企业的互动而实时更新。
企业利用全渠道评分来执行几项关键功能。潜在客户优先级排序使销售团队能够只关注最有潜力的潜在客户，确保资源分配的效率。流失预测可以及早识别有风险的客户，从而实现积极的保留活动。此外，它通过将高价值优惠导向在多个渠道中表现出最高转化倾向的客户，来优化营销支出。
主要优势包括增强的个性化，它超越了简单的细分，实现了真正的个性化旅程。它通过自动化向最有价值的细分群体进行外联来提高运营效率。最后，它提供了一个清晰、有数据支持的指标来衡量跨渠道营销工作的真实投资回报率（ROI）。
实施强大的全渠道评分带来了挑战，主要是数据集成复杂性。确保数据治理并在遗留系统之间维护单一事实来源是困难的。此外，初始的模型训练需要大量、干净且良好标记的历史数据，以防止评分出现偏差或不准确。
这个概念与客户生命周期价值（CLV）密切相关，CLV 是企业预期从客户那里获得的长期收入。虽然 CLV 是价值的预测，但全渠道评分是用于通过了解当前的参与模式来影响和预测该价值的实时机制。
