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別再猜了,顧客想的跟你不一樣!

CRM大躍進

洪嘉蓮
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洪嘉蓮

2015-02-25

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別再猜了,顧客想的跟你不一樣!
 

2013年,淘寶天貓的電商奇蹟,低成本的無痛門檻,讓你夢想著成為淘寶奇蹟的一分子。到了2014年,卻發現事情沒那麼簡單,淘寶店家愈來愈多,分到的流量愈來愈少,廣告效益ROI(投資報酬率)逐漸降低,ROI連突破1的機會都很少,不僅不知道新客戶在哪,就連舊客戶也留不住

這是網路賣家的集體焦慮,也是傳統零售商跨足電商的絆腳石。總是「猜」顧客想要什麼、需要什麼,廣告漫天撒網,永遠也填不盡的營銷預算黑洞,成為零售業最大的致命傷。CRM到底出了什麼問題,讓零售業的3角習題「人-物-店」的流程出現斷點?

在數位行銷時代,大多數企業、店家都深知大數據的力量,以及消費者體驗與回饋的重要性,不僅可以修正產品,也能控制產銷的平衡,數位行銷失效的徵結點在於,零售業者花太多精力追求充滿雜訊的數據,成了數據盲,或是陷入行銷1.0的單向傳播方式。

常見的狀況是,數位行銷課程會教你提供客製化內容,卻沒告訴你消費者會對「精準轟炸」產生反感;或是學會運算購物週期,定期發送日常用品折扣訊息給上班族女性,卻忽略了她們白天從來不看電子信箱的習慣。

CRM在數位時代已經產生質變,「CRM」的M,已經不只是Management(管理),而是Marketing(行銷)。」功典資訊執行長陳傑豪表示。擁有西柏系統公司CRM顧問師認證的他認為,傳統的CRM已經不符時宜,從顧客大數據,洞悉數位行銷的致勝點,才是新型CRM的目標與價值。

改寫獲利公式:經營商品 經營會員

大數據成為數位精準行銷的關鍵,但如何真正挖掘出大數據的價值,是所有零售業者都想了解的課題。

首先要做的就是換腦袋,數位行銷最大的改變,就是從經營商品變成經營會員,了解會員的程度,直接影響著營收數字起伏。因此,零售業過往的獲利公式,從商品銷售數×毛利,必須改寫為:

有效會員數 ×會員活躍度×人均貢獻度 (ARPU從單一會員得到的利潤)

從會員結構、會員品質、會員價值,掌握顧客的關係階段,釐清關鍵營運問題。

會員可依照購買頻率分為NES 5種類型:首次購買的新客人(New),以及支撐主要營收來源的主力客人(Existing),還有瞌睡、半睡、沉睡客人(Sleeper),距離上次購物已有一段時間的會員。

每個企業品牌因為產品屬性、使用週期、消費者類型的差異,而有不同的NES定義,檢視會員結構的指標歸納出以下5點:

1 會員的新增率:只靠舊客戶是不夠的,必須確保新會員數量持續增長

2 主力會員的活躍度:檢視下單頻率,以及跟品牌互動的程度

3 主力會員貢獻度:包括客單價,以及占整體總營收的比率

4 會員再購率:從初次購買到二次購買,一直到n次,期間間隔多長

5 預測Sleeper:提供喚醒計畫,沉睡客人是營銷預算的黑洞,避免會員落入這區

陳傑豪舉例,曾有個內衣品牌客戶表示,過往每年的11 月賣得最好,12 月都是業績最差的時候,大數據如何有效提升12 月的業績呢?

方法是將所有顧客一一貼上標籤(tagging),網站瀏覽軌跡、下單頻率、年收入、教育程度等基本分類,這些大大小小的標籤,讓每個消費者躍然「報表」之上,找到「最可能在12 月購買的顧客」,推播客製化的商品訊息,讓下一年的12 月甚至賣得比11 月還好。

這個例子告訴我們,了解會員,比了解產品更有效。在互聯網時代,零售業者利用大數據整合CRM平台,實際的執行包括關注消費者需求,呈現在數據上的指標,也為O2O 的趨勢提供最有效的決策依據。

提升ROI,數據力=行銷力=決策力

在大數據領域中,有個不變的定律:「數據的規模決定了價值,數據來源決定了應用。 」淘寶在雙十一光棍節掀起的全球購物熱潮,屢屢創下零售業的銷售紀錄,在折扣的亮麗外衣下,其實內部引擎動力來自於「資料淘金」的功勞,因為阿里巴巴資料庫集結了全中國80% 以上的電商交易資料,「你想買什麼,它早就都知道。」

精準行銷,就是光棍節奇蹟的祕密。對店家來說, 1. 精準行銷的目標有2:1 是搞懂舊客戶的心,以創造營收;2. 吸引新客戶的品牌曝光,方法是「讓數字說話」,大數據,成為最直接有效提升ROI 的行銷決策工具。

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零售、廣告業者對精準行銷的迫切需求,讓阿里巴巴旗下數據管理平台達摩盤(DMP),與台灣功典資訊合作啟動「阿里巴巴數據特快車」,功典資訊成為阿里巴巴唯一在台的大數據合作夥伴。

功典資訊將技術應用到阿里數據資料庫,對新舊客戶定義人群標籤,「標籤智庫」24 小時動態更新消費者標籤,結合後台數據與營銷目標,未來,淘寶上的700 多萬個店家,都能體驗精準行銷的服務。

「阿里巴巴數據特快車」的運作方式是,將阿里雲的數據進行運算,用技術解決數據分散的問題。以往零售業者面臨的狀況是,一個消費者在不同的平台有不同的代號ID,產生不同的數據,如何將來自不同平台的數據整合成一個「人」,必須擁有消費者在不同平台轉換的行為監測,並且透過「標籤(tagging)」的方式,讓一個消費者愈來愈清晰具體。設立標籤後,接下來就是行銷策略的應用,也就是從數據中發現「行銷點」,例如上班族女性、男學生、購物頻率、地理位置、社交溝通等多元數據,將這些標籤媒合到產品行銷,進行廣告精準投放。

舉例來說,數據中呈現店家的主力客人是50 歲左右的女性,喜歡在A 店家買生活用品,平均兩星期下單一次,偏好在B 店家購買流行服飾,大約一個月下單一次。聰明的行銷人要從數據中找出購物頻率與品項,精準投放廣告,當消費者在A 店購物後的第10 天,A店家可以提供她曾經購買過的商品折扣優惠,在第20天,B 店家就可以送上新品上架的資訊。

營銷祕密不再掌握在數據分析師或行銷顧問手裡,人人可以解讀的報表,讓商家了解主力客人的分布狀況、年齡、購買頻率、喜好類型,想像這一個個的標籤貼滿了消費者身上,商家甚至比消費者本身更了解其購物行為。

end to end 解決方案,讓人做更有價值的事

「阿里巴巴數據特快車」首批鎖定高階營收店家,在營收最高等級的商家中選出100 家, 在4 天內處理過往12 個月的顧客資料紀錄,將所有顧客分門別類的貼上19 個「標籤智庫」。

「達摩盤的數據分析和功典是互補關係,他們從市場觀點,我們是店鋪觀點,」功典資訊消費者互動部總監白育權表示,市場觀點代表的是整體消費趨勢,卻缺少了店鋪特色,無法直接落實到店鋪營銷策略,阿里資料庫結合功典資訊研發的NES 會員標籤模型,讓報表即時動態顯示在手機App,隨時調整產銷策略。

店家從手機App 就可以得到3 個結果:

第1是「廣告精準投放」,店家從「標籤智庫」看見清晰客群,精準給予他們需要的產品訊息,擺脫過往「撒網式」的訊息轟炸,取而代之的是「釣魚式」精準行銷,舉例來說,歸納出NES 名單後,先行發送客製化EDM,如果一週內未開啟或是未回購的消費者,系統將再第2 波通知補發手機訊息,甚至發送第3 波折扣訊息,循序漸進的抓住有效購買者。

第2,「新品A/B 測試」。以服飾商家為例,平均一款商品的淘汰週期是15 天,在快速轉動的營銷過程中,如果無法持續提供新品上架,那就必須創造熱銷商品以達長期銷售的平衡支撐。有了大數據的支持,讓店家降低產出滯銷貨品的可能性,先「算」出這個產品是不是會熱銷,預估創造多少營收,再決定是否量產上市。透過市場相似款的熱賣程度、顏色、尺寸的需求度,推出創造最大營收的產品。

第3,效果檢討。無論是挑選產品、行銷策略執行,都可以回溯檢討效益,持續修正調整方向。實測結果顯示每個店家平均創造出2 至4 倍的營收成長。

「阿里巴巴數據特快車」真的像一輛車,引擎來自大數據統計模型,產出的視覺化圖表像是車殼的美麗外觀,最終目的是讓商家搭上這輛車,到達精準行銷、創造營收的目的地。大數據看似無所不能,從過往需求預測未來需求,讓行銷人不用再猜,推導出熱銷商品以及最有效的行銷策略,唯一的缺點是,數據卻無法「創造人性需求」。

回歸CRM 的初衷,在於人與人互動碰撞出的價值。「讓機器做機器該做的事,還原人的真正價值」,陳傑豪認為,電腦數據工具固然重要,但更值得重視的是,人腦無法取代的創意價值。

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