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对于DHL Express来说，为第三方cookie的终结做好准备，并优先处理自己的第一方数据，这是一项一揽子交易。
“‘无cookie’只是一个流行词，”DHL全球数字营销和技术主管萨纳普·皮莱(Sanup Pillai)说，“我不会说我们已经为‘无饼干的未来’做好了准备，而是说我们正在利用这个机会让我们的技术堆栈面向未来。”
虽然DHL通过与B2B和B2C客户的直接关系获得了大量第一方数据，但这些数据对DHL没有多大帮助，因为它一直处于过时的、自主开发的CRM数据库中，没有与其他mar技术系统集成。
这就是筒仓的定义。
扶摇直上
DHL做的第一件事就是找到一个新的CRM系统来组织和管理其数据，并开始关闭其遗留系统。皮莱和他的团队现在正处于培训阶段。
接下来，DHL计划与一家客户数据平台以帮助更高级的用例，包括相似建模。DHL正在对几个不同的潜在CDP进行研究。
皮莱说:“客户关系管理是CDP的大数据源，这就是为什么我们必须把它作为我们的首要任务。”“没有CRM, CDP是无用的。”
DHL也在重新考虑其客户旅程。皮莱承认，从历史上看，DHL网站上的用户流并不是无缝的。
例如，可以在多个地方创建帐户，可以在多个页面上启动运输，还可以在多个页面上显示不同国家的税收和关税信息。
简化在线体验应该有助于DHL在没有第三方cookie的情况下收集更多的第一方数据。
皮莱说:“使用第三方cookie一直是确定某人在网站上行为的最简单方法。”“没有它们，我们现在不得不更多地关注确定性数据，而这些数据并不那么容易获得。”
人工智能的见解
虽然DHL在其针对第一方数据的改进方面取得了进展，但对非常大的公司来说，改变需要时间。
皮莱估计，DHL还需要两年多的时间才能完全部署一个新的CDP，并在各个市场推广。
与此同时，DHL一直在寻找一些更快的取胜方法，包括在数字营销上节省资金的方法。
例如，DHL在社交、搜索和展示方面投入了大量广告预算，但皮莱说:“我们并不总是深入了解这些投资到底对我们有多大帮助。”
DHL最近开始与一家名为Pixis的小公司合作，该公司允许营销人员监控他们的广告活动并自动制作广告基于ai基于上下文的预算和创造性优化建议。
皮莱说，他是在一个创业孵化器里“偶然”发现Pixis的，这家公司之所以吸引他，是因为它没有代码设置，这意味着几乎不需要编程。
“我看到软件即服务因为它很容易集成，也很容易上手，”皮莱说。
Pixis集成了一些大型广告平台的插件，包括Facebook广告管理器和谷歌广告。该插件跟踪和比较跨平台的表现，并在营销人员的目标受众中对受众群体进行实验。
基于这些结果，Pixis提出了降低用户获取成本和提高ROI的具体措施，如更新出价、刷新创意或调整目标参数。
在印度与Pixis进行的试点测试中，DHL将目标缩小到五个特定的优先城市。在发现这一发现后的大约一周内，DHL发现可行的潜在客户增加了大约20%，每条潜在客户的总成本降低了。
皮莱说:“从营销的角度来看，人工智能消除了人工干预，帮助我们更有效地处理数据。”“我们可以利用这些时间做更好的事情，比如发现新的见解，并利用它们来取得成果。”
