数据驱动的决策：推动零售弹性的 3 种方法
已发表: 2023-01-05如果零售商从假期中学到了什么，那就是数据驱动的决策必须成为优先事项，以实现他们 2023 年及以后的目标。
这些数字预示着不可预测的未来。
一方面，全美零售联合会预计 2022 年假日零售额将比 2021 年增长 6% 至 8%，如果计算完所有数字后该预测成立，这将打破记录。
此外，美国的劳动力市场依然强劲，COVID-19 限制有所放松。
另一方面，经济指标越来越多地指向经济衰退，信用卡余额不断上升，地缘政治动荡仍在继续。
尽管环境充满挑战，但采用全新方法处理数据的零售商可以提高客户忠诚度和利润。
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数据驱动的决策：连接拼图
大流行凸显了零售商的冷酷事实：
后台流程通常决定 CX。
供应链中断导致发货延迟。
库存短缺导致未完成的订单。
人员配备问题导致呼叫中心等待时间过长。
所有这些情况都提出了一个关键问题：哪些客户值得优先考虑？
不幸的是，没有任何管理后台流程的系统能够深入了解客户环境。 谁是有利可图的客户与那些退回许多订单的客户？ 谁是社会影响者？ 谁是流失风险？
前端参与系统完成了图片：
- 营销系统显示吸引购物者的促销活动
- 电子商务解决方案显示谁在线下订单
- 体验管理通过调查数据揭示客户情绪
- 服务记录显示谁最有可能要求订单更新。
当所有这些数据都存储在不同的系统中时，很难理解它。 但如果将其整合在一个统一的视图中，零售商就可以做出明智的、数据驱动的决策，从而带来更高的利润、更有效地利用资源和提升品牌声誉。
Publicis Groupe 执行副总裁 Brad Blackmon 在接受零售数据战略采访时表示：“我们现在正处于一个完美的时代，技术和数据处于可以做出实时决策的水平。”
主动的客户体验：CDP 如何帮助结束糟糕的 CX
随着品牌将 CDP 连接到后台 ERP 系统，创造更好、更主动的客户体验是客户数据管理的下一阶段。
零售数据策略：现在全部在一起
为了创建支持实时业务决策的统一客户视图，领先的企业正在开发集中式数据模型。 这些统一模型帮助他们将客户数据公开给整个企业的流程和应用程序。
HBR Analytic Services 与 SAP 联合开展的一项 2022 年调查询问了 180 多家企业（包括许多零售商）的数据策略。
每 5 个受访者中就有近 4 个表示他们已经实施了集中式数据模型，正在实施过程中，或者有计划这样做。
集中式数据模型的一个关键输出是准确的客户终生价值得分 (CLTV)。 该指标可帮助零售商做出对利润产生积极影响的决策。
“品牌可以在机会出现时巧妙地使用数据进行交叉销售和追加销售，”布莱克蒙说。 “他们还可以用它来减少对那些可能不那么有价值的消费者的关注，而是奖励那些忠诚的客户。”
立即行动：业务敏捷性始于客户数据管理
业务敏捷性需要出色的客户数据管理。 通过单一的、企业范围的数据视图了解客户，以便随时掌握。
数据驱动零售用例的前 3 个示例
以下三个示例说明了基于集中式数据模型的统一客户视图如何使零售策略受益：
- 减少退货流程中的痛点
- 统一企业和客户数据以减少和消除客户流失
- 改善服务和客户情绪
1. 减少退货痛苦
连续退货，也称为“包围式”，是购买一件商品的多个版本并退回其中大部分的行为。 一项研究发现，63% 的购物者承认使用括号，高于 2019 年的 55%。
这种做法显然损害了零售收入。 退货的开箱、处理和物品检查会浪费时间和资源。 它们还占用了履行中心的宝贵空间； 如果这些设施达到容量，零售商就无法引入新库存。
通过对客户概况的全面了解，品牌可以将 bracketers 细分为仅限于店内促销的活动。 他们还可以通过在线促销和交易来锁定利润更高的客户，以增强他们的忠诚度。
2. 在客户流失开始之前停止客户流失
延迟的订单和错过的交货对客户忠诚度造成严重破坏。
在最近的一项调查中，超过 35% 的消费者表示，他们在经历了负面的交付体验后更换了零售商，并发表了负面评论或在社交媒体上发帖。
通过清楚地了解供应链数据和订单状态作为统一客户档案的一部分，零售商可以识别延迟订单的高 CLTV 客户并采取主动措施。
例如，他们可以为这些客户的下一个订单提供折扣券。 他们还可以在呼叫联络中心时优先考虑这些客户，因此漫长的等待时间不会加剧他们的挫败感。
3. 提高客户回收率
假期期间，消费者抱怨更多，对待零售员工的态度也不好，这已经不是什么秘密了。 然而，随着对客户数据的更好理解，品牌可以优先考虑投诉并专注于有利可图的客户。
例如，通过查看客户购买历史数据的最新视图，品牌可以了解在投诉后谁继续购买商品或服务。 如果高价值客户在投诉后中断了参与，则品牌可以将他们推入跨渠道活动以进行恢复。
此外，它还可以在呼叫中心激活工单，以便代理可以跟进投诉状态。
零售 CDP：构建与购买注意事项
在研究客户数据平台 (CDP) 时，零售品牌通常想知道他们是否应该构建或从供应商那里购买解决方案。 我们正在分解这篇文章中的注意事项。
零售弹性的数据管理
对于许多零售商来说，孤立的数据是一个问题。 这会阻止他们在关键的购买时刻识别高价值客户并采取行动来增强他们的忠诚度。
零售中数据驱动的决策可以改善客户体验和情绪，同时也可以加强底线。
通过优先考虑数据驱动的决策制定，零售商可以解决这一挑战，改善客户体验，提高运营效率，并采取积极措施实现财务目标。