CharacterQuilt
Herramienta de marketing predictivo para identificar las necesidades de los clientes y automatizar campañas.
Listado en categorías:
Inteligencia artificialVentasMarketing
Descripción
CharacterQuilt es un equipo de marketing de IA que aprovecha los datos de primera mano de entrevistas de investigación de mercado para crear personas de IA. Estas personas ayudan a las empresas a predecir los puntos de dolor de sus prospectos, lo que les permite construir campañas precisas y automatizar los esfuerzos de marketing con la voz de su cliente ideal.
Cómo usar CharacterQuilt?
Para usar CharacterQuilt, comienza realizando entrevistas de investigación de mercado para crear tu persona de IA. Utiliza esta persona para investigar cuentas objetivo, predecir sus puntos de dolor y crear micro-campañas personalizadas. Automatiza tus esfuerzos de marketing respondiendo a solicitudes entrantes y optimizando tu alcance con información de tu persona.
Características principales de CharacterQuilt:
1️⃣
Realizar entrevistas de investigación de mercado para crear personas de IA
2️⃣
Predecir los puntos de dolor de los prospectos utilizando personas de IA
3️⃣
Crear micro-campañas precisas basadas en puntos de dolor
4️⃣
Automatizar respuestas de marketing y cadencias de nutrición
5️⃣
Infundir la voz del cliente en los mensajes de marketing
Por qué podría ser usado CharacterQuilt?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Nike busca soluciones de IA para recomendaciones personalizadas similares al enfoque de Amazon. | ✅ | |
| # 2 | Integración de AR para pruebas virtuales como Gucci. | ✅ | |
| # 3 | Mejorar programas de lealtad similares al AdiClub de Adidas. | ✅ | |
Desarrollado por CharacterQuilt?
CharacterQuilt está construido por un equipo dedicado a transformar estrategias de marketing a través de información basada en datos. Se enfocan en realizar entrevistas a compradores para recopilar datos de primera mano, que sirven como base para su motor de mercado impulsado por IA, reemplazando herramientas de marketing tradicionales.