Включите момент: гибкость бизнеса начинается с управления данными о клиентах

При всех быстрых и внезапных изменениях, которые мы наблюдаем по всему миру, и их влиянии на бизнес, потребность в гибкости просто зашкаливает.

После того, как глобальная пандемия увеличила количество взаимодействий только в цифровом формате на 72%, что заставило розничных продавцов, которые медленно адаптировались, смириться, резкий рост инфляции вынуждает бизнес радикально менять свои модели ценообразования и доставки. По мере роста производственных затрат глобальные цепочки поставок сужаются, в то время как потребители сокращают собственные расходы из-за роста цен.

Основа для управления этим в широком смысле называется гибкостью предприятия — способностью организации быстро адаптироваться к рыночным изменениям. А основой гибкости бизнеса является управление данными о клиентах.

Гибкость бизнеса: маркетинг указывает путь

В условиях быстрых изменений маркетинг, кажется, всегда лидирует, будь то информирование клиентов о повышении цен, изменение выпуска продукта в зависимости от изменений на региональном рынке или реакция на внезапную недоступность продукта из-за нехватки цепочки поставок.

Компании должны учитывать, как их клиенты будут реагировать на изменения, и соответствующим образом управлять обслуживанием клиентов. Но маркетинг — это единственная часть организации, которая может двигаться достаточно быстро, чтобы немедленно реагировать на кризис.

Изменение продуктов и внедрение новых продуктов требует времени. Изменение организации продаж с установленными целями не может произойти за одну ночь. Что может измениться быстро? Маркетинговые бюджеты, кампании, обмен сообщениями на веб-сайте, контент веб-семинара и ключевые слова для поиска.

Итак, что же требуется гибкой маркетинговой организации?

3 ключа к гибкому бизнесу и лучшему клиентскому опыту

Возьмем пример. Популярный магазин товаров для активного отдыха проводит рекламную акцию новой походной обуви, которая представляет собой «коллаборацию» с модным брендом, и эта реклама становится вирусной. Внезапно сникерхеды по всему миру сходят с ума и начинают покупать.

Ритейлер, который раньше был постоянным и надежным сезонным покупателем, теперь наводнен заказами, у него закончились запасы и появляется множество новых клиентов.

В то время как большинство брендов умоляют о таком моменте, это высшая проверка гибкости бизнеса и критический момент времени. Вы можете завоевать много новых сторонников или быстро стать звездой.

Для успеха необходимы три элемента гибкости бизнеса :

1. Более подробные данные
2. Полезная информация
3. Повсеместная автоматизация

Перво-наперво: управление данными о клиентах

Для начала вам нужна масштабируемая возможность захвата данных первой стороны с согласия. Каждый новый сникерхед, зашедший на сайт и в мобильное приложение, должен пройти аутентификацию и участвовать.

Это включает в себя предложение отдачи для новых клиентов (бесплатная доставка или скидка) и, что более важно, масштабируемый механизм для получения разрешения этого пользователя на сообщение ей в будущем. Опыт должен быть бесшовным, а также полностью прозрачным.  

Для постоянных клиентов у вас должна быть возможность объединить все, что вы знаете о них на поверхности — просмотренные SKU, баллы лояльности и статус — но также и пойти на уровень глубже. Какова истинная ценность клиента? Сколько раз они возвращают товар и каким способом? Как часто они готовы платить полную цену?

Эти данные доступны только при подключении данных бэкэнда (финансовой книги и цепочки поставок) к профилю. Имея ограниченный запас нового товара, вы хотите продать его, но вы также хотите вознаградить своих самых лояльных и действительно ценных клиентов.

Это возможно только при подключении серверной части бизнес-данных к внешнему интерфейсу взаимодействия с клиентами. Назовите это ERP для CDP.

Гибкость бизнеса требует масштабируемого интеллекта

Если вы создали унифицированную модель данных для корпоративных систем и у вас есть модели, которые могут прогнозировать реальную ценность для клиентов и реагировать на изменения в поведении и рыночных условиях, вам все равно необходимо масштабировать интеллект.

Другими словами, каждого клиента нельзя оценивать индивидуально, и каждое решение не может приниматься командой специалистов по обработке и анализу данных.

Насколько сильна ваша способность внедрить инфраструктуру машинного обучения, которая обновляет сегменты клиентов на основе новой информации? Модели машинного обучения необходимо постоянно настраивать с учетом изменений взаимодействия по каналам и понимать, как цены и доступность конкретных продуктов меняют поведение. Им необходимо перекрывать сегменты, чтобы понять, как разные покупатели одного и того же продукта реагируют на кампании и разные каналы маркетинга и рекламы.

Показатели пожизненной ценности необходимо рассчитывать на основе постоянно меняющихся базовых показателей. LTV может меняться в зависимости от ассортимента продуктов и клиентов с течением времени, превращая вчерашних крупных транжир в завтрашних постоянных покупателей.

Помимо маркетинга и рекламы, какой тип интеллекта необходим для достижения успеха в колл-центре, на сайте электронной коммерции или в телефонном звонке? Ценность моделей зависит от их способности создавать ценность в конечной точке конкретного приложения.   

Автоматизация: как заставить анализ данных работать

Вернемся к нашему примеру с кроссовками. Вам нужно исключить малоценных клиентов из кампании за популярную обувь. Когда определенный цвет или размер становится недоступным, клиенты с такими предпочтениями также должны быть подавлены или поощряться к предварительному заказу.

Затем поощряйте постоянных клиентов «купить сейчас» или используйте свой статус лояльности, чтобы оказаться в первых рядах. Их нужно сначала поставить в очередь в колл-центр, и, когда они посещают веб-сайт, у них есть возможность одним щелчком мыши положить нужную обувь в свою корзину покупок с уже предварительно заполненными настройками доставки.

Когда лояльные покупатели приходят в магазин и не могут найти то, что ищут, система торговых точек должна предложить торговому партнеру следующее лучшее предложение или действие, которое имеет высокую вероятность успеха.

Это новое поле битвы в маркетинге — возможность использовать интеллектуальные данные в масштабе для принятия правильного решения как в офлайн, так и в онлайн-каналах почти в реальном времени.

Профили клиентов должны становиться все более богатыми, начиная с маркетинговых и рекламных взаимодействий, включая кросс-CRM-данные из точек взаимодействия с продажами, услугами и коммерцией. Но они также должны углубляться, чтобы использовать идеи, которые можно получить только из серверной части: данных ERP.

Интеллектуальные данные должны выходить за рамки моделей, предоставляемых наукой о данных, и масштабироваться с помощью машинного обучения, чтобы профили клиентов можно было часто обновлять по мере того, как жизненная ценность и оценки склонности меняются на основе входных данных в реальном времени.

Чтобы адаптироваться к быстро меняющемуся рынку, внедрение этого интеллекта в действие должно быть максимально автоматизировано.

Этот следующий этап управления данными о клиентах, который объединяет внутреннюю часть гибкого бизнес-процесса с внешней частью взаимодействия с клиентами, не касается следующего лучшего действия или предложения. Речь идет о поиске следующего лучшего доллара.