ダイムをオンにする：ビジネスの俊敏性は顧客データ管理から始まります

世界中で見られる急速で急激な変化とそれがビジネスに与える影響を考えると、アジャイルであるというプレッシャーは予想外です。

世界的大流行によりデジタルのみのやり取りが72％増加し、適応が遅かった小売業者を謙虚にした後、インフレの劇的な上昇により、企業は価格設定と配信モデルを根本的に変更せざるを得なくなりました。 投入コストが上昇し、グローバルなサプライチェーンが緊密化する一方で、消費者は価格の上昇により自分の支出を削減します。

これを介して管理するためのフレームワークは、広く企業の敏捷性と呼ばれます。これは、市場の変化に迅速に適応する組織の能力です。 そして、ビジネスの俊敏性の基盤は、顧客データ管理です。

ビジネスの俊敏性：マーケティングが道を示す

急速な変化の中で、顧客への値上げの伝達、地域の市場変化に基づく製品展開の変更、サプライチェーンの不足による製品の突然の入手不能への対応など、マーケティングは常にリードしているようです。

企業は、顧客が変化にどのように反応するかを説明し、必要に応じて顧客体験の提供を管理する必要があります。 しかし、マーケティングは、危機に即座に対応するのに十分な速さで動くことができる組織の唯一の部分です。

製品の変更や新製品の導入には時間がかかります。 目標を設定して販売組織を変更することは、一夜にして行うことはできません。 何が速く変わることができますか？ マーケティング予算、キャンペーン、Webサイトのメッセージング、ウェビナーコンテンツ、および検索キーワード。

では、アジャイルマーケティング組織には何が必要なのでしょうか。

アジャイルビジネスとより良いCXへの3つの鍵

例を使用してみましょう。人気のあるアウトドア小売業者が、流行のブランドの「コラボ」である新しいハイキングシューズのプロモーションを実施しています。 突然、世界中のスニーカーヘッドが夢中になり、購入を開始します。

安定した信頼できる季節のバイヤーであった小売業者は、今では注文が殺到し、在庫がなくなり、多数の新規顧客を追加しています。

ほとんどのブランドはそのような瞬間を求めていますが、それはビジネスの俊敏性の究極のテストであり、重要な瞬間です。 あなたはたくさんの新しい支持者を獲得することができます-あるいはすぐに鍋のフラッシュになります。

成功に必要なビジネスの俊敏性の3つの要素は次のとおりです。

1. より豊富なデータ
2. 実用的なインテリジェンス
3. パーベイシブ自動化

まず最初に：顧客データ管理

まず、同意を得てファーストパーティのデータをキャプチャする拡張機能が必要です。 ウェブサイトやモバイルアプリに登場するすべての新しいスニーカーヘッドは、認証と関与を奨励する必要があります。

これには、新規顧客にプレゼントを提供すること（送料無料または割引）、さらに重要なことに、将来彼女にメッセージを送るためのそのユーザーの許可を取得するための拡張されたメカニズムが含まれます。 エクスペリエンスはシームレスであり、完全に透過的である必要があります。  

リピーターの場合は、SKUの表示、ロイヤルティポイント、ステータスなど、顧客について知っているすべてのことを表面上で統一する能力が必要ですが、さらにレベルを上げる必要もあります。 顧客の真の価値は何ですか？ 彼らは何回、そしてどのような方法でアイテムを返しますか？ 彼らはどのくらいの頻度で全額を支払う用意がありますか？

このデータにアクセスするには、バックエンド（財務元帳とサプライチェーン）のデータをプロファイルに接続する必要があります。 新しいアイテムの限られた供給で、あなたは売り切れたいですが、あなたはまたあなたの最も忠実で本当に価値のある顧客に報酬を与えたいです。

これは、ビジネスデータのバックエンドをカスタマーエンゲージメントのフロントエンドに接続することによってのみ可能です。 それをERPからCDPと呼びます。

ビジネスの俊敏性には、大規模なインテリジェンスが必要です

エンタープライズシステム全体で統合されたデータモデルを作成し、真の顧客価値を予測し、行動や市場の状況の変化に対応できるモデルがある場合でも、インテリジェンスを拡張する必要があります。

言い換えれば、すべての顧客を個別に評価することはできず、すべての決定をデータサイエンスチームと一緒に行うことはできません。

新しい情報に基づいて顧客セグメントを更新する機械学習フレームワークを実装する能力はどの程度強力ですか？ MLモデルは、チャネル全体のエンゲージメントの変化に合わせて継続的に調整し、特定の製品の価格設定と可用性がどのように動作を変えるかを理解する必要があります。 同じ製品のさまざまな購入者がキャンペーンやマーケティングや広告のさまざまな販路にどのように反応するかを理解するには、セグメントをオーバーラップさせる必要があります。

生涯価値スコアは、絶えず変化するベースラインに対して計算する必要があります。 LTVは、時間の経過とともに製品と顧客の組み合わせに基づいて変化する可能性があり、昨日の多額の支出者を明日の常連客にします。

マーケティングや広告だけでなく、コールセンター、eコマースサイト、またはセールスコールで成功を収めるには、どのような種類のインテリジェンスが必要ですか。 モデルは、特定のアプリケーションのエンドポイントで価値を生み出す能力と同じくらい価値があります。   

自動化：データの洞察を活用する

スニーカーの例に戻ると、人気のある靴のキャンペーンから価値の低い顧客を抑制する必要があります。 特定の色やサイズが利用できなくなった場合、それらの好みを持つ顧客も抑制されるか、事前注文を奨励される必要があります。

次に、忠実な顧客に「今すぐ購入」するか、忠誠心のステータスを使用して最前線に立つように促します。 最初にコールセンターのキューに入れる必要があります。ウェブサイトにアクセスすると、ワンクリックで適切な靴をショッピングカートに入れることができ、配送設定が事前に入力されています。

忠実な顧客が来店し、探しているものが見つからない場合、POSシステムは、成功の可能性が高い次善のオファーまたはアクションを小売店の従業員に提供する必要があります。

これは、マーケティングの新しい戦場です。インテリジェンスを大規模に使用して、オフラインチャネルとオンラインチャネルの両方で、ほぼリアルタイムで適切な決定を下すことができます。

顧客プロファイルは、販売、サービス、およびコマースのタッチポイントからのクロスCRMデータを含む、マーケティングと広告の相互作用から始めて、徐々に豊かにする必要があります。 ただし、バックエンドからのみ得られる洞察、つまりERPデータを活用するには、さらに深く掘り下げる必要があります。

インテリジェンスは、データサイエンスでプロビジョニングされたモデルを超えて、MLでスケーリングする必要があります。これにより、リアルタイムの入力に基づいて生涯価値と傾向スコアが変化したときに、顧客プロファイルを頻繁に更新できます。

急速に変化する市場に適応するには、そのインテリジェンスを実行に移すために、可能な限り自動化する必要があります。

アジャイルビジネスプロセスのバックエンドとカスタマーエンゲージメントのフロントエンドを統合する、顧客データ管理のこの次のフェーズは、次善のアクションやオファーに関するものではありません。 それは次善のドルを見つけることについてです。