达米恩： RCU 前景光明，它集成了越来越多与人工智能和机器学习相关的功能，可以更深入地分析客户数据、预测行为并调整行动。 RCU 将成为机器学习模型或算法的主要数据来源。
在全渠道驱动的世界中，RCU 在统一客户互动和确保合规性方面发挥着至关重要的作用，包括通过汇总和分发对营销工具的同意。此外，RCU 与我们企业客户现有的生态系统的互操作性越来越强。它通常构成现代“数据堆栈”的第一块砖。
尼古拉斯：当然。我想补充一点，整个挑战在于采用“产品”方法来发 洪都拉斯 WhatsApp 号码数据 展 RCU 的未来。通过采用迭代方法，我们能够快速地使 RCU 适应技术进步和用户需求，确保其相关性和有效性。
该产品方法结合敏捷性、分析性（分析 RCU 使用情况）和用户反馈，以不断改进产品。对于针对外部用户（例如 SaaS 数据产品的客户）的数据产品，产品方法包括产品营销的贡献。这同样适用于 RCU 的管理；为了最大限度地发挥其影响力，必须向其直接和间接用户很好地传达 RCU 的发展情况。
这就是为什么让数据产品经理参与 RCU 计划并将 CDP 的实施作为 RCU 数据产品生命周期的起点至关重要。
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