Bir kuruş açın: İş çevikliği müşteri veri yönetimi ile başlar

Dünya çapında gördüğümüz tüm hızlı, ani değişiklikler ve bunların iş üzerindeki etkileriyle birlikte, çevik olma baskısı tabloların dışında.

Küresel bir pandemi, yalnızca dijital etkileşimleri %72 oranında artırdıktan sonra, uyum sağlamada yavaş olan perakendecileri küçük düşürdükten sonra, enflasyondaki çarpıcı artış, işletmeleri fiyatlandırma ve teslimat modellerini kökten değiştirmeye zorluyor. Girdi maliyetleri arttıkça , küresel tedarik zincirleri daralırken , tüketiciler artan fiyatlar nedeniyle kendi harcamalarını kıstı.

Bunu yönetme çerçevesine genel olarak kurumsal çeviklik denir - bir kuruluşun pazar değişikliklerine hızla uyum sağlama yeteneği. Ve iş çevikliğinin temeli müşteri veri yönetimidir.

İş çevikliği: Pazarlama yolu gösterir

Hızlı değişimin ortasında, pazarlama, müşterilere bir fiyat artışı iletmek, bölgesel pazar değişikliklerine göre bir ürün sunumunu değiştirmek veya tedarik zinciri sıkıntısı nedeniyle bir ürünün aniden bulunamamasına tepki vermek olsun, her zaman önde gidiyor gibi görünüyor.

Şirketler, müşterilerinin değişime nasıl tepki vereceğini hesaba katmalı ve müşteri deneyimi sunumunu uygun şekilde yönetmelidir. Ancak pazarlama, bir organizasyonun krize anında tepki verecek kadar hızlı hareket edebilen tek parçasıdır.

Ürünleri değiştirmek ve yeni ürünler sunmak zaman alıcıdır. Belirlenmiş hedeflere sahip bir satış organizasyonunu değiştirmek bir gecede gerçekleşemez. Ne hızlı değişebilir? Pazarlama bütçeleri, kampanyalar, web sitesi mesajları, web semineri içeriği ve arama anahtar kelimeleri.

Peki, çevik pazarlama organizasyonu neye ihtiyaç duyar?

Çevik iş ve daha iyi müşteri deneyimi için 3 anahtar

Bir örnek verelim: Popüler bir dış mekan perakendecisi, modaya uygun bir markayla "işbirliği" olan yeni bir yürüyüş ayakkabısı için bir promosyon yürütür ve bu, viral hale gelir. Aniden, dünya çapındaki spor ayakkabı kafaları çıldırır ve satın almaya başlar.

Eskiden istikrarlı ve güvenilir bir sezonluk alıcı olan perakendeci, şimdi siparişlerle dolup taşıyor, stokları tükeniyor ve bir sürü yeni müşteri ekliyor.

Çoğu marka böyle bir an için yalvarırken, bu, iş çevikliğinin nihai testi ve zaman içinde kritik bir andır. Pek çok yeni sadık kişi kazanabilir veya hızlı bir şekilde bir flaş haline gelebilirsiniz.

Başarı için gereken iş çevikliğinin üç unsuru şunlardır :

1. Daha zengin veri
2. Eyleme geçirilebilir zeka
3. yaygın otomasyon

Her şeyden önce: Müşteri veri yönetimi

Başlamak için, rıza ile birinci taraf verilerini yakalamak için ölçeklendirilmiş yeteneğe ihtiyacınız var. Web sitesine ve mobil uygulamaya gelen her yeni spor ayakkabı başlığı, kimlik doğrulaması yapmaya ve etkileşim kurmaya teşvik edilmelidir.

Bu, yeni müşteriler için hediye etme (ücretsiz nakliye veya indirim) ve daha da önemlisi, kullanıcının gelecekte kendisine mesaj gönderme iznini almak için ölçeklendirilmiş bir mekanizma sunmayı içerir. Deneyim kusursuz ve tamamen şeffaf olmalıdır.  

Geri dönen müşteriler için, görüntülenen SKU'lar, bağlılık puanları ve durum gibi onlar hakkında bildiğiniz her şeyi yüzeyde birleştirme yeteneğine sahip olmanız gerekir, ancak aynı zamanda bir seviye daha derine inmeniz gerekir. Bir müşterinin gerçek değeri nedir? Bir öğeyi kaç kez ve hangi yöntemle iade ederler? Ne sıklıkla tam fiyat ödemeye razılar?

Bu verilere yalnızca arka uç (finansal defter ve tedarik zinciri) verilerinin profile bağlanmasıyla erişilebilir. Sınırlı sayıda yeni bir ürünle, satmak istiyorsunuz ama aynı zamanda en sadık ve gerçekten değerli müşterilerinizi ödüllendirmek istiyorsunuz.

Bu, yalnızca iş verilerinin arka ucunu müşteri katılımının ön ucuna bağlayarak mümkündür. ERP'den CDP'ye deyin.

İş çevikliği geniş ölçekte zeka gerektirir

Kurumsal sistemler genelinde birleşik bir veri modeli oluşturduysanız ve gerçek müşteri değerini tahmin edebilen ve davranış ve piyasa koşullarındaki değişikliklere tepki verebilen modellere sahipseniz, yine de zekayı ölçeklendirmeniz gerekir.

Başka bir deyişle, her müşteri bireysel olarak değerlendirilemez ve her karar bir veri bilimi ekibiyle yaşayamaz.

Müşteri segmentlerini yeni bilgilere göre güncelleyen bir makine öğrenimi çerçevesi uygulama yeteneğiniz ne kadar güçlü? Makine öğrenimi modellerinin, kanallar arasındaki etkileşimdeki değişikliklere göre sürekli olarak ayarlanması ve belirli ürünler için fiyatlandırmanın ve bulunabilirliğin davranışı nasıl değiştirdiğini anlaması gerekir. Aynı ürünün farklı alıcılarının kampanyalara ve pazarlama ve reklamcılık için farklı satış noktalarına nasıl tepki verdiğini anlamak için segmentleri örtüşmeleri gerekir.

Yaşam boyu değer puanlarının sürekli değişen temel değerlere göre hesaplanması gerekir. LTV, zaman içinde ürün ve müşteri karışımına göre değişebilir ve dünün büyük harcamalarını yarının düzenli alışveriş yapanları haline getirebilir.

Pazarlama ve reklamcılığın ötesine geçerek, çağrı merkezinde, e-ticaret sitesinde veya satış görüşmesinde başarılı olmak için nasıl bir zeka gerekir? Modeller, yalnızca belirli bir uygulamanın uç noktasında değer yaratma yetenekleri kadar değerlidir.   

Otomasyon: Veri içgörülerini işe koymak

Spor ayakkabı örneğimize dönersek, popüler ayakkabılar için kampanyadan düşük değerli müşterileri bastırmanız gerekecek. Belirli bir renk veya beden mevcut olmadığında, bu tercihlere sahip müşteriler de engellenmeli veya ön sipariş vermeye teşvik edilmelidir.

Ardından sadık müşterileri "şimdi satın almaya" teşvik edin veya ön sıralarda yer almak için sadakat durumlarını kullanın. Önce çağrı merkezi kuyruğuna alınmaları gerekir ve web sitesini ziyaret ettiklerinde, nakliye tercihleri ​​önceden doldurulmuş olarak doğru ayakkabıları alışveriş sepetlerine koymak için tek tıklama seçeneğine sahip olurlar.

Sadık müşteriler bir mağazaya gelip aradıklarını bulamadıklarında, satış noktası sistemi perakende satış elemanına yüksek başarı olasılığı olan bir sonraki en iyi teklifi veya eylemi vermelidir.

Bu, pazarlamadaki yeni savaş alanıdır - hem çevrimdışı hem de çevrimiçi kanallarda, neredeyse gerçek zamanlı olarak doğru kararı vermek için zekayı geniş ölçekte kullanma yeteneği.

Satış, hizmet ve ticaret temas noktalarından çapraz CRM verileri dahil olmak üzere pazarlama ve reklam etkileşimleriyle başlayarak müşteri profillerinin giderek daha zengin hale gelmesi gerekir. Ancak, yalnızca arka uçtan elde edilebilecek içgörülerden yararlanmak için daha derine inmeleri gerekir: ERP verileri.

İstihbarat, veri bilimi tarafından sağlanan modellerin ötesine geçmeli ve ML ile ölçeklendirilmelidir; öyle ki, yaşam boyu değer ve eğilim puanları gerçek zamanlı girdilere dayalı olarak değiştikçe müşteri profilleri sık sık güncellenebilir.

Hızlı hareket eden bir pazara uyum sağlamak için bu zekayı harekete geçirmek, mümkün olduğunca otomatik hale getirilmelidir.

Çevik iş sürecinin arka ucunu müşteri katılımının ön ucuyla bir araya getiren müşteri veri yönetiminin bu sonraki aşaması, bir sonraki en iyi eylem veya teklifle ilgili değildir. Bir sonraki en iyi doları bulmakla ilgili.