真正的数据驱动,需要渗透入“文化”

本文笔者将为大家介绍来改善CLV并创建一个更以客户为中心的、数据驱动的文化的6 个步骤。

如今,几乎大家都知道,收集、分析和处理现有数据的能力对任何品牌和产品的成功都越来越重要。即使公司的数据成熟度级别不同,但也基本上都努力在数据分析和营销方法上下功夫,以便在规模和时效性上做一些个性化的改进客户体验。

然而,通过改变品牌和产品体验来增加客户的终身价值,需要的却不仅仅是对数据和统计结果的承诺。

如今,我们被要求推动销售和收入增长,通过数据分析提高营销效率,同时也赋予品牌、产品和客户新的意义。要想在这些领域创造有意义的影响和增长,首先要从外向内定义品牌战略。

个人认为:企业可以采取以下 6 个步骤,来改善 CLV 并创建一个更以客户为中心的、数据驱动的文化。

一、建立一个由外向内、以 CLV 为中心的策略

如今,最成功的产品都在接受这样一个事实:每个客户都是不同的,他们的品味和偏好也在不断变化。

这个观点的一个基本视角是客户生命周期价值,通过预测分析的视角,基于过去的交易和行为数据,预测未来的购买行为。

很多时候,我们看到公司主要通过侧重营销执行来改进 CLV,不断地寻找下一个内容或 martech 工具,而不是从一个基于客户和竞争对手洞察的整体战略开始。换句话说,他们采用的是“由内而外”的方法,而不是由外而内的方法。

品牌战略是从外向内的,在竞争和市场动态的背景下,通过数据(定量和定性)了解客户的潜在需求和动机,并将这些洞见转化为战略,然后付诸行动。

二、围绕客户建立你的文化

首先要记住的是:以客户为中心并不是要对所有客户一视同仁,也不是要在所有客户中获得最高的净推广分数,而是你要为你的目标客户服务。

虽然许多组织都说他们是以客户为中心的,但其实并不是如此。真正做到这些的公司会将他们的目标客户放在第一位,然后把这种心态渗透到整个组织中。他们可以有意识地进行权衡,以确保资源集中在他们的战略目标客户上,并尽量减少他人的干扰。

要达到这种以客户为中心的水平,公司就必须转变他们的组织和优化他们的团队,不仅要了解他们的目标和最有价值的客户想要什么,还要使用可用的第一和第三方数据来了解他们近期和未来的需求。

三、围绕客户旅程发展你的组织

CLV 的核心是一个品牌如何独特地为一组目标客户创建和提供产品和服务的功能,这使得这些客户选择并为公司的产品支付更多的费用,而不是选择一个有竞争力的替代品。你前进的成功依赖于在整个客户生命周期和旅程中交付价值,这将最小化获取成本和客户流失。

为了成功地做到这一点,我们需要在整个团队中投资开发数据驱动的文化、能力和最佳实践,以便将可用的数据和见解转化为行动。

目前客户的情况如何?我们如何改进信息、内容和体验?为什么我们的目标客户没有选择我们?

为了有效地回答这些问题并改进 CLV,我们需要进行实验(理想情况下是通过随机实验),同时将信号与噪声分离。

这些信号可以是定量数据(内部和外部数据),也可以是通过定性研究和反馈得到信息,如调查一线员工、客户、合作伙伴等。一个额外的数据来源是 UGC,它允许公司使用从评级、排名、评论等获得的文本数据来听到“客户的声音”,然后通过自然语言处理方法将数字编码的文本与消费者活动联系起来,也就是 CLV。

四、确定你最有价值的客户

公司需要一个差异化的战略,把他们最有价值的客户放在中心,这个战略是一个活生生的过程,一个不断测试、验证和改进的过程。

那么,一个公司如何识别他们的中心客户呢?

——沃顿商学院(Wharton)营销学教授、作家彼得•法德尔(Peter Fader)指出:对现有客户而言,确定你的中心客户首先要问正确的问题。

  • “基于客户过去的所作所为,我们能否相当准确地预测到他们未来可能会做什么吗?”
  • “什么细分市场和客户对你的品牌最具吸引力,并为其提供产品和服务?”
  • “你是如何理解你的最有价值的客户旅程的?”

通过研究和分析,公司不仅可以确定他们潜在的、新的和现有的中心客户是谁,还可以确定他们关心什么,什么激励他们,以及他们未来最可能想要的差异化产品、服务或提供的类型。

五、奖励学习和实验

要了解你的客户,最好的方法就是看看哪些是有效的,哪些是无效的。虽然大数据和机器学习对商业智能非常重要,但一个控制良好的实验可以带来更多的价值。

要找到最有效的实验,首先要问正确的问题,保持测试,并学习不断改进的思维方式,以改善客户的体验。

在品牌进行任何试验之前,我们需要问自己以下问题:

  • 组织结构如何?
  • 如何通过创新和实验获得回报?
  • 团队成员是否接受持续的实验和迭代?
  • 我们是否有一个专门的团队,专注于设计和运行实验,或者在整个组织中广泛地共享和期望它?如果是后者,人们如何衡量和激励实验?

成功的实验最重要的一个方面是要对人们正在学习的东西有透明度和可视性。鼓励你的团队去尝试,即使快速失败,也能分享他们正在学习的东西。

六、更好的数据

今天企业面临的一个持续的挑战是我们所说的——更好的数据。

收集更多的数据并不一定会带来更大的商业智能,在很多情况下,我们经常看到公司为了数据而收集数据,或者试图利用错误的数据来理解或改善客户体验。

其实,对于相关工作人员来说,关键在于收集的数据能够更好地预测未来的行为,或者有助于优化中心客户对产品和品牌的体验。

尾声

在今天的市场上,随需应变的场景无处不在,交织在我们日常生活的方方面面。

最成功的品牌和产品都执着于目标客户体验,它们通过制定一个由外向内的策略,通过更好的数据和分析来判断他们的目标客户的需求,从而控制这种体验的各个方面。

 

文章来源:https://martechtoday.com

原作者:Martech: Analytics & Data

编译:神策数据·用户行为洞察研究院 研如玉 (ID:SDResearch)

整理过程中有所删减。

本文由 @研如玉 翻译发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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