简想买一台电视，她的购物之旅始于谷歌浏览器。她首先找到了一个电子产品评论网站，点击网站上的宣传广告，了解产品细节，并且她打算去实体店看看电视的型号。她向电视销售员询问产品细节，并将该电视的照片上传到Facebook上，让她的朋友提供一些意见。同时，她还用智能手机进行价格对比，并扫描二维码获得额外的商品信息。
零售商面临的最大的问题是：他们知道有一个潜在的顾客正通过多个渠道和其进行互动，但是他们却不知道所有互动均来自于简。零售商可以根据任何一个渠道追踪到潜在购买行为，但是却不知道如何将其与单独的客户联系一起。因为每个渠道都会生成一个特定的数据，所以它变成了一个复杂的数据管理挑战。
零售商急于打破这个束缚，这样他们就可以为消费者提供更多的个性化服务。研究表明：通过市场营销，个性化服务将产生超过平常5~8倍的投资回报率，并带来10%甚至更多的销售额。
有三种方法跟踪多渠道客户。
1.数据系统化
很多公司为每一个客户分配一个特殊的ID，但是却缺少一个系统的方法来了解使用多渠道的客户。系统的方法要求你识别、评估所有与客户进行互动的渠道。有很多零售商仅仅满足于手边的数据或是那些容易进行匹配的数据（例如辨别用多张信用卡消费的客户），从而错失了解客户的机会。要加强对潜在客户的了解，先要从建立优先客户或客户细分开始（大客户、忠诚客户、未来客户等等）。
2.将精力集中在重要的数据上
即使你的目标是追踪所有互动渠道，但也不要试图收集100%的数据。多数公司拥有大量的客户数据，但是公司并没有将数据有效地结合以加深对客户的理解。我们的经验是，要获得最有用的数据，你需要将交易数据（购买数量随时间推移）、浏览数据（包括手机）和客户服务数据（如地区收益）结合起来。将精力集中在这些数据上有助于你完成预定的营销目标。举个例子，如果你想建立客户忠诚度，就要将精力放在收集来自售后渠道的数据，如客户服务日志、客户对追加销售或交叉销售邮件的回应。
这些数据并不存在于一个组织中同一个部门内，所以你需要跨部门合作，比如，市场部、销售部、内部支持部、IT部，甚至更多。我们看到很多公司已经在内部创造出“特种部队”，这要求来自不同职能部门的员工能够打破官僚僵局，通力合作。
3.填补数据漏洞
有三种主要类型的外部数据源是无价的。每种类型都包含一个例子——但只是非常简单的例子。
你能购买的数据
像Axiom和益百利（Experian）这样的公司可以通过数以百计的公共和私人渠道对数据进行匹配以识别客户。比如通过信用卡或电话号码匹对。
像尼尔森公司（Nielsen）和Compete公司则能为约200万消费者提供购买行为数据库。例如消费者登录到每个网页的记录、以及他们在一两年内的购买情况。
“Traveling cookie”基于客户在流行网站上的登录，为客户建立一个数字足迹（比如说登录航空公司网站或是Facebook）。一旦客户登录，cookie就会记录客户在该网站内前往的任何地方。数据公司Datalogix通过数以百计的登录地点收集数据，然后在一个包含1亿个家庭的数据库中进行匹配。这能帮助营销人员识别、追踪登录本公司网页或其他网页的客户。从客户获得数据。
零售商应该鼓励客户通过网页登录、使用优惠卡，或在售后服务时进行自我识别的举动。Gap公司就会在顾客购买商品时，询问他们的电子邮箱地址。而有些公司则用手机优惠券换取手机号码。
从合作获得数据
公司可以通过合作的方式获得互补数据。一些公司如VISA就已经和零售商合作，当客户购物时，为这些客户提供高针对性的服务。购物时扫描一下VISA，你的手机就会收到距离你最近的商家发送的产品信息。
与客户的数据相匹配
只有建立一个复杂的算法，将数据流与单个消费者ID连接起来，这样的数据才有意义。你还需要先进的IT系统，当客户通过任何渠道与你进行互动时，这个系统能够对客户身份进行更新。同时你还要保证数据的准确度（例如使用验证邮件）。通过数据对客户进行定位还要面临很大的组织和技术挑战，在这里我们只触及了问题的皮毛。但我们已经看到很多公司从中获益匪浅。未来这种能力将变得越来越重要，它将成为零售商立足的根本，而不仅仅是锦上添花的手段。
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