Włącz ani grosza: sprawność biznesowa zaczyna się od zarządzania danymi klientów

Przy wszystkich szybkich, nagłych zmianach, które widzieliśmy na całym świecie i ich wpływie na biznes, presja na elastyczność jest poza wykresami.

Po globalnej pandemii, która spowodowała wzrost liczby interakcji wyłącznie cyfrowych o 72%, upokarzając sprzedawców, którzy powoli się adaptowali, dramatyczny wzrost inflacji zmusza firmy do radykalnej zmiany modeli cen i dostaw. Wraz ze wzrostem kosztów produkcji globalne łańcuchy dostaw zacieśniają się, a konsumenci ograniczają własne wydatki z powodu rosnących cen.

Ramy zarządzania w ten sposób są szeroko nazywane zwinnością przedsiębiorstwa — zdolnością organizacji do szybkiego dostosowywania się do zmian rynkowych. A podstawą sprawności biznesowej jest zarządzanie danymi klientów.

Sprawność biznesowa: Marketing wskazuje drogę

Wśród szybkich zmian marketing zawsze wydaje się prowadzić, niezależnie od tego, czy informuje klientów o wzroście cen, wprowadzaniu produktu na rynek w oparciu o regionalne zmiany na rynku, czy też reaguje na nagłą niedostępność produktu z powodu braku łańcucha dostaw.

Firmy muszą brać pod uwagę, jak ich klienci zareagują na zmiany i odpowiednio zarządzać dostarczaniem doświadczeń klientów. Ale marketing to jedyna część organizacji, która może działać wystarczająco szybko, aby natychmiast zareagować na kryzys.

Zmiana produktów i wprowadzanie nowych produktów jest czasochłonne. Zmiana organizacji sprzedaży z ustalonymi celami nie może nastąpić z dnia na dzień. Co może się szybko zmienić? Budżety marketingowe, kampanie, wiadomości na stronie internetowej, treść webinarów i słowa kluczowe wyszukiwania.

Czego więc wymaga organizacja marketingu zwinnego?

3 klucze do sprawnego biznesu i lepszego CX

Posłużmy się przykładem: popularny sprzedawca artykułów outdoorowych prowadzi promocję nowego buta turystycznego, który jest „współpracą” z modną marką — i staje się popularna. Nagle sneakerheadzi na całym świecie szaleją i zaczynają kupować.

Detalista – który kiedyś był stałym i niezawodnym nabywcą sezonowym – jest teraz zalewany zamówieniami, wyczerpuje się i dodaje mnóstwo nowych klientów.

Podczas gdy większość marek błaga o taki moment, jest to ostateczny test sprawności biznesowej i krytyczny moment w czasie. Możesz zdobyć wielu nowych lojalistów – lub szybko stać się błyskiem w oczach.

Trzy elementy zwinności biznesowej potrzebne do odniesienia sukcesu to :

1. Bogatsze dane
2. Interaktywna inteligencja
3. Wszechobecna automatyzacja

Po pierwsze: zarządzanie danymi klientów

Aby rozpocząć, potrzebujesz skalowanej możliwości przechwytywania danych własnych za zgodą. Każdy nowy sneakerhead pojawiający się w witrynie i aplikacji mobilnej musi być zachęcany do uwierzytelniania i angażowania się.

Wiąże się to z oferowaniem prezentów dla nowych klientów (darmowa dostawa lub zniżka) i, co ważniejsze, skalowanym mechanizmem przechwytywania zgody użytkownika na wysyłanie wiadomości w przyszłości. Doświadczenie musi być płynne i całkowicie przejrzyste.  

W przypadku powracających klientów musisz mieć możliwość ujednolicenia wszystkiego, co o nich wiesz na powierzchni — przeglądanych jednostek SKU, punktów lojalnościowych i statusu — ale także zagłębienia się. Jaka jest prawdziwa wartość klienta? Ile razy zwracają przedmiot i jaką metodą? Jak często są gotowi zapłacić pełną cenę?

Te dane są dostępne tylko po połączeniu danych zaplecza (księgi finansowej i łańcucha dostaw) z profilem. Z ograniczonym zapasem nowego przedmiotu chcesz się wyprzedać, ale chcesz również nagrodzić swoich najbardziej lojalnych i naprawdę wartościowych klientów.

Jest to możliwe tylko dzięki połączeniu backendu danych biznesowych z front-endem zaangażowania klienta. Nazwij to ERP do CDP.

Sprawność biznesowa wymaga inteligencji na dużą skalę

Jeśli stworzyłeś ujednolicony model danych w systemach korporacyjnych i dysponujesz modelami, które mogą przewidywać rzeczywistą wartość klienta i reagować na zmiany zachowań i warunków rynkowych, nadal musisz skalować inteligencję.

Innymi słowy, każdy klient nie może być oceniany indywidualnie, a każda decyzja nie może żyć z zespołem data science.

Jak silna jest Twoja zdolność do wdrożenia struktury uczenia maszynowego, która aktualizuje segmenty klientów na podstawie nowych informacji? Modele ML muszą być stale dostosowywane do zmian zaangażowania w różnych kanałach i rozumieć, w jaki sposób ceny i dostępność określonych produktów zmieniają zachowanie. Muszą nakładać się na segmenty, aby zrozumieć, jak różni nabywcy tego samego produktu reagują na kampanie i różne rynki zbytu dla marketingu i reklamy.

Oceny wartości życiowej muszą być obliczane na podstawie ciągle zmieniających się wartości bazowych. Wartość LTV może się zmieniać w zależności od asortymentu produktów i klientów, co sprawia, że ​​osoby, które wydają duże pieniądze z wczoraj, jutro stają się regularnymi kupującymi.

Wykraczając poza marketing i reklamę, jakiego rodzaju informacje są wymagane, aby odnieść sukces w call center, witrynie e-commerce lub rozmowie sprzedażowej? Modele są tak cenne, jak ich zdolność do tworzenia wartości w punkcie końcowym określonej aplikacji.   

Automatyzacja: wdrażanie analiz danych do pracy

Wracając do naszego przykładu sneakersów, musisz wykluczyć klientów o niskiej wartości z kampanii popularnych butów. Gdy określony kolor lub rozmiar staje się niedostępny, klienci o tych preferencjach również muszą zostać powstrzymani – lub zachęceni do złożenia zamówienia w przedsprzedaży.

Następnie zachęcaj lojalnych klientów do „kupowania teraz” lub wykorzystania ich statusu lojalnościowego, aby znaleźć się na czele kolejki. Muszą być najpierw wstawieni do kolejki w call center, a kiedy odwiedzają stronę internetową, mają możliwość włożenia odpowiednich butów do koszyka jednym kliknięciem, z już wstępnie wypełnionymi preferencjami dotyczącymi wysyłki.

Kiedy lojalni klienci przychodzą do sklepu i nie mogą znaleźć tego, czego szukają, system punktów sprzedaży musi dać sprzedawcy następną najlepszą ofertę lub działanie, które ma duże prawdopodobieństwo sukcesu.

To nowe pole bitwy w marketingu – możliwość wykorzystania inteligencji na dużą skalę do podejmowania właściwych decyzji zarówno w kanałach offline, jak i online, w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Profile klientów muszą się stopniowo wzbogacać, zaczynając od interakcji marketingowych i reklamowych, w tym danych cross-CRM z punktów styku sprzedaży, usług i handlu. Muszą jednak również posunąć się głębiej, aby wykorzystać spostrzeżenia, które można uzyskać tylko z zaplecza: danych ERP.

Inteligencja musi wykraczać poza modele dostarczane przez analitykę danych i skalować za pomocą ML, tak aby profile klientów mogły być często aktualizowane w miarę zmiany wartości życia i wyników skłonności na podstawie danych wejściowych w czasie rzeczywistym.

Aby dostosować się do szybko zmieniającego się rynku, wprowadzenie tej inteligencji do działania musi być jak najbardziej zautomatyzowane.

Ta kolejna faza zarządzania danymi klientów, która łączy backend zwinnego procesu biznesowego z frontendem zaangażowania klienta, nie dotyczy następnego najlepszego działania lub oferty. Chodzi o znalezienie następnego najlepszego dolara.