拥有整合数据后，数据分析可以帮助企业深入理解客户的跨渠道旅程。
客户旅程分析： 追踪客户从首次接触品牌到最终转化，再到忠诚度维护的完整路径，识别他们在不同渠道之间的切换点和互动方式。例如，用户从社交媒体看到广告，然后通过RCS消息进行咨询，最终在网站上完成购买。
渠道偏好与痛点识别： 分析客户在不同渠道的互动数据，了解他们偏好哪些渠道进行信息获取、购买或客户服务，并识别旅程中的潜在痛点或流失点。
关键时刻识别： 找出客户旅程中的关键时刻，如首次互动、购物车放弃、产品查看、续费到期等，这些是进行个性化干预的最佳时机。
RCS数据中的渠道互补性： 分析RCS消息在不同客户旅程阶段 rcs数据 的作用，例如，RCS消息是否常作为“临门一脚”的提醒工具，或者作为“售后服务”的主要沟通渠道，或者作为链接线上线下活动的桥梁。
3. 数据驱动的个性化与自动化：提供无缝体验
基于精准的客户洞察，数据驱动的多渠道策略能够提供真正的个性化和自动化营销。
智能细分与个性化内容： 根据客户在CDP中的完整数据画像（包括RCS数据中的互动偏好），将客户细分为更小的群体，并为每个群体定制内容和产品推荐。例如，根据用户在网站上的浏览历史和RCS消息中的咨询，自动在RCS消息中推送相关的产品优惠或信息。
营销自动化工作流： 利用营销自动化平台，基于客户行为数据自动触发跨渠道的营销行动。例如，当RCS数据显示客户将商品添加到购物车但未支付时，可以自动发送RCS消息提醒；如果RCS消息没有响应，则通过电子邮件或站内信再次提醒。