Клиентские данные — это золотая жила, добывайте их

Инсайты Авг 06, 2019 Robert Heger 22 минут

Даже самые успешные e-commerce компании не смогут избежать влияния надвигающейся смены парадигм — перехода от привычного процесса привлечения клиентов к стратегии повышения их лояльности. Масштабная персонализация — наилучшее решение, в рамках которого сбор клиентских данных, их обработка и анализ, управление вовлечением и клиентским опытом отличают лидеров от неудачников.

Ключевые выводы

Ключевые выводы для BI аналитиков
  • Мы переживаем смену парадигм — упор на привлечение клиентов больше не является надёжной бизнес-стратегией.
  • Бизнесу необходимо активно инвестировать в потребительскую лояльность. Если не работать в этом направлении, можно получить неудовлетворенных клиентов, расположение которых вам больше не удастся завоевать.
  • Раньше базы данных были разрозненными, но с появлением платформ клиентских данных (Customer Data Platforms, CDP) центральным элементом стал клиент в широком смысле, а не канал коммуникации или устройство. Это и есть единый пользовательский профиль (Single Customer View, SCV).
  • Организуйте полный цикл работы с клиентскими данными: сбор, обработка, анализ, управление вовлечением и клиентским опытом.

В предисловие

Когда Amazon на заре своего существования был книжным магазином, в нём использовался алгоритм под названием Bookmatch. На основе оценки пользователем нескольких десятков книг он выдавал ему персональные рекомендации. Система работала медленно и часто случались сбои. Через некоторое время в Amazon поняли, что клиенты с большой неохотой совершают усилие над собой, ставя баллы книгам.

Тогда глава компании Джефф Безос предложил команде по персонализации разработать упрощенную систему, которая бы генерировала рекомендации на основе уже приобретенных пользователями книг.
Инженер Эрик Бенсон за две недели собрал первую версию “Similarities”, которая группировала пользователей со схожей историей покупок и определяла для каждой группы подходящие книги. Благодаря новой системе, продажи взлетели, а у Amazon появилась возможность обратить внимание клиентов на те книги, которые они раньше не заметили бы.

Эта разработка стала маленьким, но знаменательным шагом на пути к массовой персонализации, берущей за основу клиентские данные. В настоящее время мы уже далеко ушли от представления «люди, которые купили это, купят и то» и способны выстраивать стратегии лояльности на совершенно другом уровне.

Клиенты всецело доверяют тем брендам, которые предлагают:

● Качественные продукты и услуги
● Оптимальное соотношение цены и качества
● Комфортный процесс покупки
● Положительный клиентский опыт в целом

Компании могут анализировать данные и предоставлять клиентам комфортное персонализированное обслуживание, вовлекая их в процесс взаимодействия, делая это в массовом порядке с применением автоматизации. Подобного можно добиться исключительно с помощью правильного использования гибких унифицированных данных. Главная цель — выстраивание долгосрочной стратегии повышения лояльности клиентов.

Примечание автора: «Помните: удержание клиента не тождественно лояльности. Хотя попытка завлечь клиента скидкой может показаться лояльностью, на самом деле это всего лишь краткосрочная стратегия удержания. Лояльность же — понятие долгосрочное. Это то приятное чувство, когда возвращаешься, чтобы сделать покупку снова, несмотря на цену товара».

В этой статье мы расскажем о важности инвестиций в лояльность, а не в привлечение клиентов, погрузимся в то, как важно грамотно собирать и обрабатывать данные, выстраивать правильную коммуникацию с нужным клиентом в нужное время.

Что самое главное, объединённые данные позволяют:
● Собирать и накапливать данные из многочисленных источников на одной платформе
● Синхронизировать онлайн и офлайн маркетинговые мероприятия
● Выявлять общий целевой охват (тщательно отбирать сегменты целевой аудитории для кампаний)
● Получать всестороннее представление профиля каждого клиента
● Улучшать качество таргетинга
● Прогнозировать оптимальные шаги коммуникации с каждым клиентом
● Координировать омниканальную коммуникацию

Давайте посмотрим, как при имеющихся в наличии данных можно улучшить долгосрочную стратегию взаимодействия с клиентом с помощью лояльности.

Зачем озадачиваться сбором клиентских данных

Благодаря чему компаниям удаётся достигать роста прибыли — основной цели, в которой они единодушно сходятся? Большинство из них начинают осознавать важность грамотного управления данными и аналитики в бизнес-процессах:
Why Bother with Customer Data Collection

Теперь, зная, в каком направлении пойдут рынок и инвестиции, рассмотрим альтернативный вариант. Давайте обратимся к проблемам, которые возникают, если пренебрегать данными клиентов. Когда, не имея полного представления о пути клиента, вы будете просто раздражать его, то есть, добьётесь противоположного лояльности результата.

Ситуация: Клиент покупает товар и только на следующий день получает скидочный код для того же товара.

Решение: Возможно, со стороны продавца это было непреднамеренное действие. Тогда вместо массовой отправки одного и того же письма стоило бы сегментировать список рассылки, исходя из истории покупок получателей, и тем самым избежать такой нелепой ошибки.

Или рассмотрим другой пример:

Ситуация: Клиенты получают слишком много рассылок, начинают реже открывать письма, что в конечном счете ведёт к отписке.

Решение: Настроив ограничения по частоте отправок, клиентов можно группировать по признаку взаимодействия с предыдущими рассылками. В результате более активные будут получать больше электронных писем, чем менее активные. Для оптимизации сегментации можно применить такой привычный метод, как А/В тестирование.

Gather Customer Data - Engagement

Перед вами полный список ситуаций, с которыми сталкиваются компании, не имеющие функциональных возможностей для обработки данных:

How Retailers Piss-Off Customers

Времена меняются: лояльность выходит на первый план

Компании с продвинутыми стратегиями управления данными не только обгоняют конкурентов, но они также на порядок эффективнее достигают рыночных целей.

Сейчас как никогда важно быть в курсе событий — кто зазевался, тот проиграл. Возьмём, к примеру, этот график:
Customer Loyalty > Customer Acquisition

В ‘90-е и ранние ‘00-е электронная коммерция набирала обороты так быстро, что о лояльности даже не думали. Привлечение клиентов — вот, всё, что было нужно для устойчивого развития. После того, как рост сменился спадом в 2019, до многих начало доходить, почему так важна лояльность.

В 2025, когда рост, основанный на постоянном привлечении клиентов, достигнет всего 3%, инвестиции в лояльность станут чем-то большим, чем обычной необходимостью. Рост через привлечение больше не может обеспечивать бизнесу устойчивость, поэтому самое время принять неизбежные изменения и выработать новый подход, чтобы удержаться на плаву.

Внедрите масштабную персонализацию

Вполне вероятно, вы уже используете различный софт для обеспечения потребностей бизнеса.

Это может быть система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), система управления основными данными (MDM) или платформа управления данными (DMP). Перечисленные решения используют third-party data . С их помощью проводится сегментация пользователей, создаются гибкие автоматизированные маркетинговые кампании, направленные на углубление персонализации клиентского пути.

Статья: Различия между CRM, DMP и CDP

Мало применить какой-либо доступный инструмент — нужен взвешенный подход, который учитывает потребности бренда. Именно здесь вступают в игру платформы управления клиентскими данными — CDP.

CDP — это решение для ритейлеров (B2C), в котором не требуется участия команд специалистов, перебирающих залежи данных. Вместо этого есть система, которая компонует собранную информацию в единый пользовательский профиль. Она помогает принимать взвешенные решения и непрерывно контролировать данные.

Узнайте, почему в 2019 платформы управления клиентскими данными стали трендом среди маркетологов из B2C »

Чтобы успешно внедрить платформу управления клиентскими данными, необходимо тщательно проработать четыре направления: сбор данных, принятие решений на основе данных, управление вовлечением, управление клиентским опытом. Только тогда вы действительно сможете внедрить всеобъемлющую персонализацию.

Customer Data Framework

Собирайте клиентские данные правильно

Давайте признаем: некоторые отделы внутри компании успешнее остальных справляются со сбором данных.

Может быть, дело в высококласнных операторах колл-центра, которые за 2 минуты, а то и быстрее отвечают на все вопросы клиента.

Возможно, дело в маркетологах и отлично проведённой ими сегментации рынка.

Или ваши менеджеры по продажам так здорово справляются со сбором клиентских данных и запуском кампаний, прорабатывая каждую точку контакта на пути клиента.

Такой беспорядочный процесс сбора данных никому не приносит пользы. Ситуация, когда данные разбросаны по разным отделам компании, нарушает целостное представление о клиентах или делает его попросту невозможным.

Подольём масла в огонь: разрозненность данных может также иметь место, если брать за основу отдельные каналы коммуникации и девайсы. Неужели вы думаете, что smm-щик, ведущий Instagram, учитывает веб-баннеры, планируя кампании? Без должной согласованности вы шаг за шагом приближаетесь к неизбежному кризису.

Почему описанное — порочная практика?

В первую очередь, вы тратите ценные ресурсы, накапливая многочисленные версии одних и тех же данных. Куда более эффективно хранить их централизованно, предоставив общий корпоративный доступ. Кто знает, возможно, вам удастся сэкономить на хранении данных и направить высвободившиеся средства на что-нибудь ещё.

С другой стороны, продуктивность резко снижается, когда информация, необходимая для одного отдела, находится в другом отделе. К тому же, данные бывают не синхронизированными. Массивы могут слегка отличаться друг от друга, и если придётся выбирать наиболее актуальный из них, возникает риск использования устаревших данных или перезаписи новых.

Раньше базы данных были разрозненными, но вам повезло. С появлением платформ клиентских данных (Customer Data Platforms — CDP) центральным элементом стал клиент в широком смысле, а не канал коммуникации или устройство. С их помощью легче сосредоточить усилия всех подразделений компании в направлении улучшения клиентского опыта.

В этом и есть прелесть CDP. Она берёт данные, которые имеются в наличии, сопоставляет их с потоками пользовательских данных, получаемых в режиме реального времени, и даёт к ним общий корпоративный доступ.

Всего несколько элементарных дополнений — например, выпуск карт лояльности, и даже офлайн активность покупателя можно будет отслеживать, обогащая этими данными клиентский профиль. Простое решение поможет собрать ценную информацию, которая иначе была бы упущена.

Быстрая проверка:

How comprehensive is your customer data?

Работайте с данными, чтобы найти закономерности

Как только процесс сбора клиентских данных налажен, время перейти к процессам и понять их потенциальную ценность. Довольно часто процесс принятия решений также рассеивается — за него могут отвечать отдельные специалисты компании, либо он замкнут только на определённый канал коммуникации, либо является ad-hoc решением, либо, страшно подумать, вообще отсутствует.

Будьте внимательны, если за тот или иной канал начинают отвечать отдельные сотрудники. Часто они забывают об общих целях компании, занимаясь только своим узким направлением. Важно своевременно обнаружить такое замыкание и наладить взаимодействие между каналами.

Петер Солника
 | 
Customer Success Manager в Exponea

По-настоящему эффективная модель оценки поведения потребителей и принятия решений основана на пользовательских данных, машинном обучении и искусственном интеллекте. Вот как это работает:

  1. Выделение сигналов, коррелирующих с успешной конверсией.
  2. Построение алгоритма скоринга клиентов.
  3. Разработка коммуникационного подхода к клиенту на основе его оценки.
  4. Приоритизация каналов коммуникации и времени отправки предложений.

Эти сигналы могут быть как вполне очевидными (повторные покупки, измеримое взаимодействие с кампаниями, репосты в социальных сетях), так и довольно непростыми в распознавании (определение намерения, брошенных корзин, взаимосвязей между отдельными сигналами).

Уделяя внимание идентификации сигналов и триггеров, их обработке и анализу в процессе работы с данными, вы сможете превзойти своих конкурентов в гонке за лояльностью. Рассмотрим, как это работает в приведённых выше примерах с “раздраженными клиентами”:

Проблема: Товар отображается в email рассылке, но размер покупателя отсутствует на складе.

Решение: Понимание клиента, его запросов и соответствующих сигналов (например, “просмотрел, но не купил”) позволяет запускать персонализированные кампании, которые уведомляют клиента о поступлении товара на склад.

Или другой вариант:

Проблема: Повторный запрос у клиента одной и той же информации.

Решение: Благодаря тщательно настроенной связи входящего потока данных с накопленной информацией, а также выявлению слабых мест в целях улучшения клиентского опыта, вы можете получать выгоду, побуждая клиента к добровольному предоставлению информации, дополняющей его пользовательский профиль.

С глубоким пониманием природы клиентских оценок вы в шаге от прогнозирования поведения пользователей, автосегментации целевых рынков и привлечения клиентов с отобранными характеристиками.

Ввиду того, что релевантные персонализированные предложения гораздо более привлекательны, нежели неполноценный клиентский опыт и противоречивые офферы, абсолютно естественно, что потребители пойдут к вам. Совершенствование алгоритмов ИИ, а также внедрение машинного обучения поможет достичь большего рыночного охвата.

 

Быстрая проверка:

How fast are your data feed updated?

Найдите подход к клиенту

С пониманием приходит ответственность. Теперь от вас ожидают большего. Будучи брендом, оперирующим актуальными данными, разработайте контент, который интересен лояльным клиентам.

Пришло время понять, как исчерпывающие данные, собранные в CDP, сочетаются с автоматизацией маркетинга и помогают делать релевантные предложения по каждому каналу — веб, электронная почта, ретаргетинг, смс, пуши, уведомления в браузере.

Итак, что помогает повысить лояльность?

 

Important ways brands interact with consumers

Оказывается, спецпредложения и подарки обычным клиентам (61%) значат больше всего для потребителей — это действительно работает.

Например, если вы еще не покупали бритвы в Henry’s, то вас ждёт настоящий сюрприз. Обычный бритвенный станок приходит в упаковке, наполненной сопутствующими средствами для бритья. Начиная с бальзама и влажных салфеток, заканчивая лосьоном после бритья. Такой вроде бы ненавязчивый рекламный ход оставляет клиента более чем удовлетворённым. Кто знает, быть может, при следующей покупке в его корзине окажется один из дополнительных товаров.

Zappos, в свою очередь, предлагает бесплатную доставку тому, кто в первый раз покупает кеды: “Это за наш счёт”. Так они рушат стереотипы, получая возможность построить доверительные отношения с клиентом и повысить тем самым вероятность повторной покупки.

Более ясная и осязаемая долгосрочная ценность клиента или Customer Lifetime Value (CLV) придаёт больше смысла инвестициям в удержание клиентов, а не в их привлечение.

Топ результатов опроса дополняет более комфортный шопинг (50%). В промежутке между работой и сном клиенты проводят своё драгоценное время за просмотром сериалов от Netflix, листая ленту Instagram и читая книги на планшете. Компании соревнуются за какое бы то ни было внимание клиента, даже самое незначительное. Как следствие, клиенты отдают предпочтение брендам, которые не только облегчают их повседневную жизнь, но и сводят к минимуму препятствия в процессе совершения покупок.

Просто снабжая клиента информацией, облегчающей ему поиск нужных продуктов, вы работаете на удержание и повышение долгосрочной лояльности.

Взгляните, как это работает:

Объединяем офлайн и онлайн: запуск кампании с помощью CDP. Drag-n-drop редактор. Создание индивидуального клиентского пути, A/B тестирование, рассылки и не только. Видео по ссылке: https://exponea.showpad.com/share/wgjWpV5QrQBXeivip0mw7

 

Быстрая проверка:

How often are messages tracked and tested?

Обеспечьте наилучший клиентский опыт

Последний штрих — свести воедино результаты сбора и анализа данных, чтобы обеспечить клиентам отличный опыт.

Используя рекламные сервера для паблишеров, DSP (Demand Side Platform) и другие каналы дистрибуции контента, вы доносите свои рекламные сообщения непосредственно до конечных пользователей. Обычно такой подход считается экстремально трудоёмким, требующим ручного управления и рассеивающим коммуникации из-за широкого охвата с низкой персонализацией.

Однако при подключении к CDP с заранее заданными триггерами и тегированным контентом эти системы дают точный результат в виде индивидуальной коммуникации с узкими пользовательскими сегментами по всем доступным каналам.

Как это возможно?

Продвинутые игроки разработали библиотеки API, связанные с CDP в единый стек MarTech (маркетинговые технологии анализа и управления клиентским опытом). Такая интеграция замыкает фидбек пользователей, данные об их вовлечённости и конверсиях обратно на CDP.

Таким образом, CDP обеспечивает омниканальную коммуникацию, где отслеживание данных в реальном времени гарантирует стабильное и последовательное взаимодействие бренда с клиентом. Другими словами, то же спецпредложение с 20%-ной скидкой из email рассылки, можно показать через баннер на веб-странице и через push-уведомление.

Поскольку эти кампании создаются на основе сегментации целевой аудитории, каждый омниканальный контакт должен быть уникален, равно как и сам клиент. Иначе говоря, индивидуальные пути клиента, индивидуальные программы лояльности.

Хотя полностью кастомизированные рассылки уже не новы, возможность автоматически персонализировать тему письма под каждого клиента с настройкой события , предлагающего, например, 20%-ную скидку, позволяет повысить процент открытия писем на 50%.

Не останавливайтесь на достигнутом. Продолжайте повышать уровень обслуживания клиентов с помощью индивидуальных рекомендаций, ретаргетинга в соцсетях и других инструментов, а поможет в определении эффективности каждого из подходов А/В тестирование.

Наконец, вернёмся к офлайн-продажам, дабы удостовериться, что ваше предложение актуально и не содержит ошибок.

 

Быстрая проверка:

How flexible is your omnichannel orchestration?

Что из этого следует

Настоящими победителями в современном маркетинге становятся бренды с самыми крутыми предложениями и обслуживанием. Маркетологи, которые понимают намерения клиента и успешно применяют в работе четыре процесса — сбор данных, принятие решений на основе данных, управление вовлечением, управление клиентским опытом —  получают внушительное коммерческое преимущество. Это вполне достижимо с правильно подобранными инструментами персонализации.

Повышайте лояльность своих клиентов вместе с нами.

Переходите от пассивного использования данных к стратегии долгосрочной потребительской лояльности — пришло время выбрать программное обеспечение, которое реализует ваши лучшие бизнес-идеи. Exponea Experience Cloud – это универсальная платформа для привлечения, конверсии и удержания клиентов. Это идеальное решение для коммуникации с клиентами в сфере электронной коммерции.

Узнайте, как эффективнее использовать Exponea для вашего бизнеса.

Запросить демо-версию и начать диалог

Watch Exponea demo video!
Explore the Customer Data Platform & Experience Cloud B2C Leaders Love to Use

MISSGUIDED Victoria Beckham END.
ebuyer Agent Provocateur River Island