打開一角錢:業務敏捷性始於客戶數據管理
已發表: 2022-04-12隨著我們在世界各地看到的所有快速、突然的變化及其對業務的影響,敏捷的壓力已經超出了預期。
在全球大流行將純數字互動推高了 72%,讓適應遲緩的零售商感到羞愧之後,通貨膨脹的急劇上升正迫使企業從根本上改變他們的定價和交付模式。 隨著投入成本的上升,全球供應鏈收緊,而消費者因價格上漲而削減了自己的支出。
通過這種方式進行管理的框架被廣泛稱為企業敏捷性——組織快速適應市場變化的能力。 業務敏捷性的基礎是客戶數據管理。
敏捷 CX:客戶體驗的聖杯
借助敏捷的 CX,品牌可以輕鬆適應,讓客戶滿意並發展業務。 了解實現 CX 敏捷性的最佳實踐。
業務敏捷性:營銷指明了方向
在快速變化中,營銷似乎始終處於領先地位,無論是向客戶傳達價格上漲,根據區域市場變化改變產品推出,還是因供應鏈短缺而對產品突然缺貨做出反應。
公司需要考慮客戶對變化的反應,並酌情管理客戶體驗交付。 但營銷是組織中唯一能夠快速行動以立即對危機做出反應的部分。
更換產品和推出新產品非常耗時。 改變具有既定目標的銷售組織不可能一蹴而就。 什麼可以快速改變? 營銷預算、活動、網站消息、網絡研討會內容和搜索關鍵字。
那麼,敏捷營銷組織需要什麼?
第一方數據的好處:精準營銷,出色的結果
隨著隱私優先網絡的興起,營銷人員需要專注於利用第一方數據的力量來獲得競爭優勢。
敏捷業務和更好的客戶體驗的 3 個關鍵
讓我們舉個例子:一家受歡迎的戶外零售商為一款與時尚品牌“合作”的新登山鞋進行了促銷活動——並且迅速走紅。 突然間,全世界的運動鞋迷們都瘋了,開始購買。
這家零售商曾經是穩定可靠的季節性買家,現在訂單氾濫,缺貨,並增加了大量新客戶。
雖然大多數品牌都在乞求這樣的時刻,但這是對業務敏捷性的終極考驗,也是關鍵時刻。 您可以贏得許多新的忠實擁護者——或者迅速成為曇花一現。
成功所需的業務敏捷性的三個要素是:
- 更豐富的數據
- 可操作的情報
- 普遍自動化
數據引力效應:當少即是多
在後 cookie 的世界裡,品牌應該通過收集更少但更有意義的數據來重新思考他們收集客戶數據的方法。
第一件事:客戶數據管理
首先,您需要在徵得同意的情況下捕獲第一方數據的擴展能力。 必須鼓勵每個來到網站和移動應用程序的新運動鞋愛好者進行身份驗證和參與。
這涉及為新客戶提供贈品(免費送貨或折扣),更重要的是,提供一種規模化的機制來獲取該用戶在未來向她發送消息的許可。 體驗必須無縫且完全透明。
對於回頭客,您必須能夠在表面上統一您對他們的所有了解——查看的 SKU、忠誠度積分和狀態——但也要更深入。 客戶的真正價值是什麼? 他們返回一個項目多少次,通過什麼方法? 他們願意多久支付一次全價?

只能通過將後端(財務分類賬和供應鏈)數據連接到配置文件來訪問此數據。 由於新商品供應有限,您想賣光,但您也想獎勵最忠誠和最有價值的客戶。
這只有通過將業務數據的後端連接到客戶參與的前端才能實現。 將其稱為 ERP 到 CDP。
為無 cookie 的未來重新定義客戶身份
隨著隱私規則的確立,品牌處理客戶身份和營銷的方式發生了巨大變化,使 CDP 和 CIAM 成為戰略重點。
業務敏捷性需要大規模的智能
如果您已經創建了跨企業系統的統一數據模型,並且擁有可以預測真實客戶價值並對行為和市場條件變化做出反應的模型,那麼您仍然需要擴展智能。
換句話說,每個客戶都無法單獨評估,每個決定都無法與數據科學團隊合作。
您實施基於新信息更新客戶群的機器學習框架的能力有多強? ML 模型需要不斷調整以適應跨渠道參與的變化,並了解特定產品的定價和可用性如何改變行為。 他們需要重疊細分市場,以了解同一產品的不同買家對營銷活動以及不同營銷和廣告渠道的反應。
終生價值得分需要根據不斷變化的基線來計算。 LTV 可以隨著時間的推移根據產品和客戶組合而變化,使昨天的大手筆成為明天的常規購物者。
除了營銷和廣告,在呼叫中心、電子商務網站或銷售電話中取得成功還需要什麼類型的情報? 模型的價值取決於它們在特定應用程序的端點中創造價值的能力。
CDP趨勢:客戶數據平台進入新時代
當第一方數據取代 cookie 成為營銷人員的首選貨幣時,我們進入了 CDP 時代。 發現像 CIAM 這樣正在上升的 CDP 趨勢。
自動化:讓數據洞察發揮作用
回到我們的運動鞋示例,您需要從流行鞋的廣告系列中抑制低價值客戶。 當某種顏色或尺寸變得不可用時,具有這些偏好的客戶也必須被壓製或鼓勵預訂。
然後鼓勵忠誠的客戶“立即購買”或利用他們的忠誠度排名前列。 他們需要首先進入呼叫中心隊列,當他們訪問網站時,可以一鍵選擇將合適的鞋子放入購物車,並且已經預先填寫了他們的運輸偏好。
當忠誠的顧客進入商店卻找不到他們要找的東西時,銷售點系統必須為零售店員工提供次優優惠或成功概率很高的行動。
這是營銷領域的新戰場——大規模使用智能在離線和在線渠道中近乎實時地做出正確決策的能力。
客戶資料需要逐漸豐富,從營銷和廣告交互開始,包括來自銷售、服務和商務接觸點的跨 CRM 數據。 但他們還必須更深入地利用只能從後端獲得的洞察力:ERP 數據。
智能必須超越數據科學提供的模型並與 ML 一起擴展,以便客戶檔案可以隨著生命週期價值和傾向得分根據實時輸入而變化而頻繁更新。
為了適應瞬息萬變的市場,將智能轉化為行動必須盡可能自動化。
下一階段的客戶數據管理將敏捷業務流程的後端與客戶參與的前端結合在一起,而不是關於下一個最佳行動或報價。 這是關於尋找下一個最好的美元。
