داده های شما معدن طلاست، کلنگ شما چقدر تیزه؟

من در این مطالب در حال تغییر یک پارادایم استراتژیک در مدل بازاریابی داده محور هستم که در آن جذب مشتری دیگر یک روش تجاری پایدار نیست.

اصلاح پارادایم استراتژیک بازاریابی داده محور

اکنون کسب و کارهای مد به سرمایه گذاری قابل توجهی در وفاداری مشتری نیاز دارند. که اگر غیر حرفه ایی انجام شود، در نهایت مشتریان ناراضی خواهید داشت که هرگز به برند شما باز نخواهند گشت.

مدل های جمع آوری داده در پایگاه داده در طول این سالها رشد کرده اند و  پلت‌فرم‌های داده‌های مشتری CDP-  Customer Data Platforms  به جای بخش بندی، کانال بندی  یا محوریت پلتفرمی دیگر حول مشتری ساختار می‌یابند و یک نمای 360 درجه از مشتری را به شکل واحد SCV – Single Customer View  ایجاد می‌کنند.

در این مطلب میخواهم بگویم چگونه  با مدل 4D اطلاعات مشتری را جمع آوری کنیم، در مورد آن تصمیم بگیریم، ارتباطات را طراحی کنیم و در نهایت یک تجربه استثنایی را برای مصرف کنندگان مد سازماندهی کنیم.

Data gathering + Decision making + Design communication =  Deliver exceptional experiences

با داستن کتابفروشی آمازون شروع کنیم

در روزهای اولیه کتابفروشی آمازون، ویژگی به نام Book match وجود داشت. مشتریان را ملزم می کرد که چند ده کتاب را رتبه بندی کنند و سپس توصیه هایی را بر اساس سلیقه آنها ایجاد کرد. این سیستم کند بود و مرتباً خراب می شد و آمازون دریافت که مشتریان تمایلی به انجام تلاش اضافی برای ارزیابی کتاب ها ندارند.
بنابراین، مدیر عامل آمازون، جف بزوس، پیشنهاد کرد که تیم توسعه دهنده و شخصی‌سازی آمازون سیستمی بسیار ساده‌تر ایجاد کند، سیستمی که توصیه‌هایی را بر اساس کتاب‌هایی که مشتریان قبلاً خریداری کرده‌اند ارائه می‌دهد.
مهندس، اریک بنسون، حدود دو هفته طول کشید تا یک نسخه اولیه به نام «Similarities» را بسازد که مشتریانی را که سابقه خرید مشابهی داشتند، جمع‌آوری کرد و سپس کتاب‌هایی را یافت که برای افراد هر گروه جذاب بود. بلافاصله افزایش قابل توجهی در فروش به همراه داشت و به آمازون اجازه داد تا مشتریان را به سمت کتاب هایی که در غیر این صورت نمی توانستند پیدا کنند، راهنمایی کند.
این ویژگی شروع کوچک و در عین حال قابل توجهی برای ارائه شخصی سازی انبوه با استفاده خلاقانه از داده های مشتری بود. اگرچه تیم توسعه آمازون از زمانی که الگوی فکری “افرادی که این را خریدند آن را نیز میخرند” را پیاده کرد راه طولانی طی کرد. اما اکنون ما می‌توانیم استراتژی‌های وفاداری را با همین الگوهای پیاده شده در مقیاسی بسیار بزرگ و متفاوت انجام دهیم.

مشتریان جایی ما را دنبال میکنند که:

• محصولات/خدمات با کیفیت ارائه کنیم
• برای پول آنها ارزش قائل شویم
• فرآیندهای خرید را راحت کنیم
• یک ریتم ثابت و افزایشی تجربه (قبل، حین و بعد از خرید) ایجاد کنیم.

برندها می‌توانند به‌صورت جداگانه، در مقیاس انبوه و خودکار، یک تجربه مشتری سفارشی را به شیوه‌ای سازگار، راحت و جذاب جمع‌آوری، ارزیابی، ایجاد و ارائه دهند.
این تنها با استفاده صحیح از داده‌های منعطف و یکپارچه با هدف استراتژی وفاداری مشتری بلندمدت امکان‌پذیر است.

در این مطلب اهمیت سرمایه‌گذاری بر روی وفاداری به جای تفکر صرفا جذب مشتری را بررسی میکنیم و به آن در بخش های جمع‌آوری، سنجش، طراحی و ارائه پیام مناسب به مشتری در زمان مناسب با ذهنیت صحیح میپردازیم.

و از آن مهمتر احتمالات مختلف داده های یکپارچه را نیز بررسی میکنیم:

• جمع آوری داده ها از چندین منبع مختلف در یک پلتفرم
• ادغام فعالیت های آنلاین و آفلاین مشتریان
• کشف یک بازار بزرگ (TAM) نشانی پذیر (ایجاد کمپین های اطلاعاتی)
• ایجاد نمای 360 درجه از هر مشتری
• بهبود هدف گذاری برای کمپین های بازاریابی
• حرکت بعدی بهینه را با مشتری پیش بینی کنید
• سازماندهی کمپین های کانال های یکپارچه

بیایید نگاهی بیندازیم به آنچه که می‌توانیم با داده‌های موجود برای بهبود استراتژی بلندمدت خود به منظور وفاداری انجام دهیم.

چرا با جمع‌آوری داده‌های مشتری زحمت بکشیم؟

در حالی که هدف اساسی و مشترک بین تمام برندها همچنان افزایش درآمد است، لذا باید پرسید چه چیزی توانایی دستیابی به این هدف را افزایش می دهد؟

اکثر برندها به اهمیت مدیریت داده‌ها و تجزیه و تحلیل مناسب آن در فعالیت‌های تجاری خود پی خواهند برد:

در حالی که می دانیم منافع سرمایه گذاری برای آینده کجاست، بیایید جایگزینی را نیز در نظر بگیریم. بیایید مشکلاتی را که هنگام استفاده نکردن از داده‌های مشتری ایجاد می‌شود، بررسی کنیم. در جایی که بدون آگاهی کامل از سفر خرید مشتری، ممکن است با موقعیت هایی مواجه شوید که مشتریان را عصبانی کنید – که برخلاف روند وفاداری مشتری است، به عنوان مثال؛

وضعیت: مشتری محصولی را خریداری می کند و در روز بعد یک کد تخفیف برای همان محصول دریافت می کند.

راه حل: از طرف برند، این ممکن است عمدی نبوده باشد و سیستم مدیریت ارتباط با مشتری به صورت خودکار عمل کرده باشد اما بهتر است به جای ارسال یک پیام به صورت انبوه، فهرست پیام خود را به گونه ای تقسیم بندی کنید که شامل تاریخچه خرید شود تا از یک تجربه تلخ و فاجعه بار برای مشتریان خود جلوگیری کنید.

بیایید یکی دیگر را در نظر بگیریم:

وضعیت: مشتریان ایمیل ها و پیام های مکرر و زیادی دریافت می کنند و آنها کمتر با آنها درگیر می شوند و در نهایت باعث لغو اشتراک می شوند.

راه‌ حل: پیام های دو طرفه؛ می‌توان مشتریان را بر اساس سطح تعامل (پیام های دو طرفه – اپراتور بر خط) قبلی‌شان گروه‌بندی کرد. بنابراین مشتریان فعال تر می توانند پیام های بیشتری نسبت به مشتریان کمتر فعال دریافت کنند. همانطور که از رویه های استاندارد استفاده میکنم همزمان می توانیم تست های A/B را نیز برای محاسبه مجدد و تقسیم بندی های بهینه تر آزمایش کرد.

در زیر فهرستی از مشکلات احتمالی است که شرکت‌هایی که قادر به استفاده از داده‌های خود نیستند با آن‌ها مواجه هستند:

بارها و بارها، مشتریان با انواع تجربیات ضعیف از برند مواجه می شوند. اگر خوش شانس باشید، آنها این واقعیت را خواهند بخشید و برای اولین بار آن را تصادفی می دانند. اگرچه آمارها نشان میدهد اغلب اوقات، با توجه به بی حوصلگی افراد که امروزه شاهد آن هستیم، مشتری در همان یکبار تجربه تلخ فقط راه آسان را انتخاب می کند و ارتباط خود را با برند کاملاً و برای همیشه قطع می کند.

اگر داده‌های قابل دسترسی برای تصمیم‌گیری سریع ندارید، به زودی با مشکلاتی مشابه بدون راه‌حل مواجه خواهید شد: یک وضعیت خطرناک در شرایطی که بازار از وابستگی به خرید و به سمت وفاداری حرکت میکند.

زمان در حال تغییر است: وفاداری ≠ جذب

برندهایی که دارای استراتژی‌های داده محوری پیشرفته هستند، نه تنها از دیگران پیشی می‌گیرند، بلکه در دستیابی به اهداف بازار خود نیز به‌طور تصاعدی بهتر هستند. اکنون بیش از هر زمان دیگری، زمان توجه فرا رسیده است، زیرا اگر چُرت بزنید، ضرر می کنید. برای مثال این نمودار را در نظر بگیرید:

در دهه 90 و اوایل دهه 2000، تجارت الکترونیک آنقدر سریع در حال رشد بود که وفاداری حتی نیازی به بررسی نداشت. کسب مشتریان جدید برای تداوم کسب و کار کافی بود. همانطور که رشد در سال 2019 به سرعت در حال افزایش است، برندهای بیشتری شروع به درک وفاداری کرده اند و تلاش میکنند بر اساس داده های موجود این روند پیش بگیرند.
و در سال 2025، زمانی که پیش‌بینی می‌شود رشد خرید برای هر برند تا 3 درصد کاهش یابد، سرمایه‌گذاری در وفاداری مشتری حتی یک ضرورت خواهد بود. رشد از طریق جذب دیگر یک طرح تجاری پایدار نیست – زمان آن است که تغییر آینده در استراتژی های رشد را بپذیرید و رویکردی را اتخاذ کنید که شما را در تجارت زنده نگه می دارد.

شخصی سازی مقیاس پذیر را در الویت قرار دهید.

این احتمال وجود دارد که شما در حال حاضر از نرم افزاری برای کمک به مدیریت ارتباط با مشتری بر اساس داده ها و اطلاعات استفاده می کنید.
اینکه چه نوعی از سیستم اطلاعاتی مانند CRM, MDM, DMP دارید، تمام این راه‌حل‌ها مسیر بخش‌بندی و ایجاد کمپین‌های بازاریابی را ساده‌ میکند اما فاقد تصمیم‌گیری خودکار، مدل‌سازی تطبیقی و ابزارهای هوشمند برای مقیاس‌سازی سفرهای شخصی سازی ‌شده مشتری هستند.

پیشنهاد میکنم مطلب “تفاوت CRM و DMP و CDP ها” را مطالعه کنید؛ هر مشتری دارای سه سطح داده ایی (1st, 2nd, 3rd ) شامل داده اولیه (پروفایل)، داده های ثانویه (الگوهای رفتاری) و داده های احساسی مبتنی بر سلیقه (شناخت کامل) است.

استفاده از هر ابزاری اثربخش و کاربردی نیست، شما به ابزاری نیاز دارید که نیازهای برند را در نظر بگیرد. اینجاست که پلتفرم داده های مشتری (CDP) وارد می شود.

CDP ها راه حل های متمرکزی برای برندهای فشن ریتیل (B2C) هستند، که در آن تیمی ندارید که سوابق را بررسی کند، اما در عوض، سیستمی دارید که داده ها را در یک نمای 360 درجه اطلاعات مشتری در مقیاس جمع آوری می کند. جایی که می تواند تصمیمات حساب شده ای بگیرد و بتواند در طول زمان به مجموعه داده ها واکنش نشان دهد.
برای ترکیب موفقیت آمیز یک CDP، به هماهنگی و یکپارچگی دقیق چهار D نیاز دارد – جمع آوری اطلاعات مشتری، تصمیم گیری، طراحی تعامل و ارائه تجربیات – تنها در این صورت است که می توانید شخصی سازی واقعی را در مقیاس ارائه دهید.

• Data gathering
• Decision making
• Design communication
• Deliver exceptional experiences

1. داده ها: به جمع آوری صحیح داده های مشتری ادامه دهید

بیایید با واقعیت روبرو شویم: برخی از بخش ها سازمان در جمع آوری داده ها بهتر از سایرین هستند. شاید آن مرکز تماس درجه یک شما باشد که در عرض دو دقیقه یا کمتر به سوالات پاسخ می دهد. ممکن است تیم بازاریابی و تقسیم بندی عالی بازار آنها باشد که نشانه درک اهمیت داده ها باشد.
یا تیم فروش شما داده های مصرف کننده را ثبت می کند، کمپین ها را سازماندهی می کند و هر نقطه تماس را در طول سفر مشتری دنبال می کند. هرچند این فرآیند جمع آوری تصادفی داده ها هیچ سودی برای کسی ندارد. از آنجایی که داده‌های ما در چندین بخش در سراسر شرکت تکه تکه می‌شوند، و دسترسی کامل به مشتریان شما را دشوار یا کاملاً غیرممکن می‌سازد. بنابر این درست است که برخی بخش ها در جمع آوری اطلاعات قدرتمندتر باشند اما یک جزیره مستقل اطلاعاتی هستند و برای اهداف کلان سازمان منفعتی ندارند.

چرا این مشکل وجود دارد؟

اول از همه، شما منابع جزیره ایی متعددی در سازمان دارید که بسیار ارزشمند هستند. بسیار کارآمدتر است که همه آن را در یک دیتابیس قرار دهید و بین بخش ها بر اساس سطح دسترسی قابل دسترس باشد. چه کسی می داند، حتی ممکن است در هزینه های ذخیره سازی هم صرفه جویی کنید و بودجه ای را برای خرج کردن در جای دیگر پیدا کنید.

از سوی دیگر، این بهره وری را افزایش میدهد، جایی که یک تیم ممکن است پاسخ سؤالات بخش دیگر را داشته باشد.
اما در ورود داده ها فیلدهای داده یی یکسان ایجاد نمی شوند. محتویات آنها ممکن است کمی متفاوت باشد، و زمانی که تصمیم می‌گیرید اطلاعات را دقیقتر و منسجم تر کنید با خطر از بین رفتن داده ها در حین بازنویسی آنها مواجه میشوید.
با این حال، واقعاً تقصیر شما نیست، ساختار خشک و غیر منعطف متدهای قدیمی مقصر اصلی است. اما یک خبر خوب، با معرفی پلتفرم‌های داده‌های مشتری (CDPs)، داده‌ها به جای محوریت دستگاه ها یا کانال ها، حول پروفایل مشتری چرخیدند و همه اینها برای بهبود تجربه بهتر مشتری است، دسترسی سراسری اطلاعات برای تمام بخش های برند را ایجاد کردند.

این زیبایی CDP است. درست مانند یک دستور غذا، داده‌هایی را که برند از قبل در اختیار دارد، در نظر می‌گیرد، آن‌ها را با جریان‌های جمع‌آوری داده‌های مشتری مرتبط با زمان واقعی ادغام می‌کند و دسترسی بین بخش‌ها را فراهم می‌کند.
با چند تغییر ساده، مانند معرفی کارت وفاداری به برند، حتی فعالیت‌های خرید آفلاین را می‌توان ردیابی کرد و با هر پروفایل مشتری ترکیب کرد. یک حرکت ساده که شامل چرخش بهینه اطلاعات ارزشمند مشتری است. در نتیجه ورودی اطلاعات باید از یک لاین مشخص برای یک دیتابیس مشخص باشد و بخش ها مختلف برند برای اهداف متفاوت میتوانند برای بهره برداری اطلاعاتی به آن مراجعه کنند.

مرور سریع:

2. تصمیم: استخراج داده ها برای یافتن الگوها

هنگامی که مجموعه داده های مشتری شما جمع آوری شد، زمان آن رسیده است که فرآیندهایی را برای ارزیابی ارزش بالقوه آنها در نظر بگیرید، که به عنوان امتیاز مشتری (customer score) نیز شناخته می شود. اغلب اوقات، این فرآیند تصمیم‌گیری نادیده گرفته می‌شود و انبوهی از اطلاعات بلااستفاده در دیتابیس انباشته میشود که گاهاً گزارشات را نیز تحت تاثیر قرار میدهد.

” مراقب تک تک مدیران کانال ها و نقاط تماس با مشتری در سازمان خود باشید. اغلب آنها ناخواسته در محرک های خاص کانال گم می شوند و فراموش می کنند چرخش داده ها را ارزیابی کنند. شناسایی این اختلال یا عارضه ارتباطی بین مشتری و برند ممکن است نیاز به توجه فوری مدیران ارشد داشته باشد.”

یک مدل سازی تصمیم گیری حرفه ایی مدلی است که با داده های مشتری ادغام می شود و از یادگیری ماشینی و مدل های هوش مصنوعی برای امتیاز دادن به رفتارهای مختلف مشتری در زمان واقعی استفاده می کند. در اینجا نحوه انجام آن را مرور میکنیم:

1. سیگنال های ارتباطی موفقیت آمیز را کشف کنید. (سیگنال ارتباطی؛ حجم تعامل مشتری)
2. قوانین و مقرراتی را برای امتیازدهی به مشتریان خود تعیین کنید.
3. پیام ها، پیشنهادات و تجربیات را با ارزش گذاری مشتری مطابقت دهید.
4. زمانی که پیام ها ارسال می شوند و از چه کانال هایی استفاده می شود را اولویت بندی کنید.

این سیگنال‌ها می‌توانند از موارد کاملاً واضح (خریدهای مکرر، واکنش‌های قابل اندازه‌گیری در کمپین، مشارکت در رسانه‌های اجتماعی) تا مواردی که یافتن آنها بسیار سخت است (نیت ردیابی، رها کردن ها در سفر، یا روابط بین سیگنال‌ها) متغیر باشد.
پذیرش بیشتر برای شناسایی، ترکیب و تجزیه و تحلیل سیگنال‌ها در مجموعه داده‌های مشتری به عملکرد بهتر از رقبا در وفاداری کمک می‌کند. چند مورد از سناریوهای «مشتری عصبانی» را که در بخش های بالا ذکر شد در نظر بگیرید:

مشکل: پیام محصول خریداری شده در انبار موجود نیست.
راه‌ حل: درک مصرف‌کننده، نیازمندی‌های او و در نظر گرفتن طبقه سیگنال‌های مرتبط با او و ارسال پیام متناسب.

یا به طور متناوب:

مشکل: درخواست مکرر اطلاعات مشابه از مشتری.
راه‌حل: با یک ارتباط دقیق بین دسترسی هم‌زمان به داده‌های موجود و آگاهی از مواردی که به منظور بهبود امتیاز مشتری وجود ندارد، می‌توانید با ایجاد انگیزه‌هایی برای داده‌های داوطلبانه که بر اساس نمایه موجود آن‌ها ساخته می‌شود، از نقاط تماس خاصی استفاده کنید. بنابراین، هر بازدید از وب سایت جدید می تواند درک بهتری از بازار هدف شما ایجاد کند.

“با درک کامل امتیازات مشتری، در خواندن رفتار مشتری، تقسیم خودکار بازارهای هدف و باز کردن توانایی جذب مشتریان همفکر، یک قدم جلوتر هستید.”

از آنجایی که تعاملات شخصی و مرتبط جذاب تر از تجربیات مشتری متناقض یا پیشنهادات متناقض است، طبیعی است که مشتریان به سمت کسب و کار شما گرایش پیدا کنند. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پیچیده‌تر را اضافه کنید تا دسترسی خود را در طرح‌های بازاریابی متعدد افزایش دهید.

مرور سریع:

3. طراحی: پیام درست را بسازید

اکنون که به خوبی در حال تبدیل شدن به یک برند آگاه و هوشیار هستید، زمان آن رسیده که محتوایی طراحی کنید که با مشتریان وفادار شما صحبت کند.
ممکن است بخواهید یک CDP با قابلیت‌های اتوماسیون بازاریابی را در نظر بگیرید، که استفاده از داده‌های مشتری در مقیاس کامل برای ارائه ارتباطات منسجم و مرتبط در همه کانال‌ها مورد استفاده باشد. (وب، ایمیل، پیام، دایرکت، هدف‌گیری مجدد، پیام‌های متنی، اعلان‌های موبایل/مرورگر، کوکی و نوتیفیکیشن گیم و …).

باور کنید یا نه، یک پیشنهاد یا هدیه غافلگیرکننده متناسب با سلیقه مشتری (61٪) وفاداری او را بیشتر میکند و رتبه اول را در بین تجربه مشتری دارد. (واقعا هم کار میکنه)

به عنوان مثال، برند Zappos به خریدارانی که برای اولین بار کفش های کتانی خریداری می کنند، با ارسال رایگان غافلگیرکننده پاداش می دهد. با این جمله “این یکی از دست ماست”، انتظارات مصرف کننده “انجام/دریافت” مرسوم را می شکند و فرصت ایجاد یک رابطه قوی تر در سطح فردی و افزایش احتمال خرید دوم را فراهم می کند.
در درک ارزش مشتری در یک دوره زمانی، موضوع ارزش طول عمر مشتری (CLV) مطرح میشود، سرمایه‌گذاری در حفظ و نگهداری به جای صرف هزینه برای جذب مشتری، که منطقی‌تر است.
یک فرآیند خرید راحت تر (50%)، در نمودار تجربه مشتری نیز در صدر قرار دارد. بین کار و خواب، مصرف کنندگان وقت گرانبهای خود را صرف تماشای فیلم ، مرور اکسپلور یا فید اینستاگرام و خواندن کتاب یا دورهمی دوستانه میکنند. برندها اساساً برای هر آنچه از این توجه محدود مصرف‌کننده باقی مانده است می‌جنگند. بنابراین، مصرف‌کنندگان به برندهایی پاداش می‌دهند که نه تنها عملکرد روزانه آنها را بهبود می‌بخشند، بلکه موانع را در تجربه خریدشان برطرف میکند.
صرفاً با گنجاندن ویژگی هایی که جستجوی محصولات جدید، کشف احتمالات و خرید آنها را روشن می کند، مستقیماً بر حفظ و وفاداری طولانی مدت تأثیر می گذارد.
به پشت صحنه مسیر خرید نگاه کنید و سناریوهای مختلف را جهت دریافت بازخورد مصرف کننده بررسی کنید.

مرور سریع:

4.توزیع: ارائه تجربیات استثنایی

آخرین قطعه از پازلی که شامل جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و طراحی شده است در نهایت به تجربه‌ای استثنایی برای مصرف‌کننده ختم میشود.
در حین استفاده از یک سرور انتشار تبلیغات، پلتفرم سمت تقاضا (DCP)، یا هر نرم افزار توزیع محتوا دیگری، امکان ارائه محتوای تبلیغاتی به کاربر نهایی را فعال می کنید. این اغلب به عنوان یک فرآیند دستی و طاقت فرسا در نظر گرفته می شود که ارتباطات را با بخش وسیعی از مشتریان از دست می دهید.

با این حال، با اتصال به یک CDP، با محرک‌های از پیش تعیین‌شده و محتوای برچسب‌گذاری‌شده، این سیستم‌های توزیع از ابزارهای بی‌درنگ بازاریابی به روشی بسیار مستقیم‌تر برای ارسال پیام‌های خاص به زیربخش‌های مشتری متمایز در تمام کانال‌های آدرس‌پذیر تبدیل می‌شوند.

چگونه این کار انجام می شود؟

کسب‌وکارهای حرفه ایی، کتابخانه‌ای از API ها را برای کمک به پیوند CDP در یک ““martech stack (فناوری‌های بازاریابی که تجربیات را ارائه و ردیابی می‌کنند) ایجاد کرده‌اند. ادغام stack به این روش یک حلقه بازخورد ایجاد می کند که پاسخ مشتری، تعامل و داده های تبدیل را به CDP ارسال می کند.
سپس CDP می‌تواند یکپارچگی همه‌کانالی را تسهیل کند، جایی که داده‌های ردیابی شده در زمان واقعی از ارتباط ثابت و منسجم اطمینان می‌دهند. به عبارت دیگر، همان پیشنهاد “تخفیف 20٪” که از طریق ایمیل ارسال می شود را می توان در یک بنر در وب با یک اعلان فشار ارسال شده از طریق پیام متنی مشاهده کرد.
از آنجایی که این کمپین ها با استفاده از گروه های هدف تقسیم شده انجام می شوند، هر تجربه همه کانالی می تواند به اندازه خود مشتری منحصر به فرد باشد. به عبارت دیگر، سفرهای مشتری که برای هر مشتری شخصی سازی می شود و برنامه های وفاداری فردی ایجاد می کند.
در حالی که قالب‌های ایمیل کاملاً قابل تنظیم چیز جدیدی نیستند، توانایی شخصی‌سازی خودکار خطوط موضوع برای هر مشتری، با گنجاندن رویداد فروش «۲۰٪ تخفیف»، می‌تواند نرخ باز کردن ایمیل‌ها را تا ۵۰ درصد بهبود بخشد.
به همین جا بسنده نکنید، به بهبود تجربه مشتری با توصیه‌های سفارشی، تبلیغات هدفمند مجدد در رسانه‌های اجتماعی و موارد دیگر ادامه دهید، همه این‌ها می‌توانند از طریق محتوای تست A/B انجام شوند تا ببینید کدامیک بهترین خدمات را ارائه می‌کند.

در نهایت، به جنبه‌های آفلاین برگردید، مطمئن شوید که همان را به طور مداوم ارائه می‌دهید، و اشتباهات در ارتباطات را به حداقل می‌رسانید.

بررسی سریع:

نتیجه گیری

برندگان واقعی در صنعت مد و لباس، برندهایی هستند که تجربه مشتری محوریت تصمیمات آنهاست و در عین حال ارزش کسب و کار خود را افزایش می دهند. بیزینس فشن هایی که هدف مشتری را درک می کنند و به طور موثر 4D را اجرا می کنند که شامل: جمع آوری داده های مشتری، تصمیم گیری، طراحی تعامل و ارائه تجربیات است، در بازار برتری پیدا می کنند. این همان متدی است که قفل چگونه شخصی سازی کنیم؟ را در مقیاس های مختلف باز می کند و کاملا قابل دستیابی است.
بیایید با هم واژه “وفاداری” را بهبود ببخشیم.
از استفاده منفعلانه از داده ها به پرورش یک برنامه موفق وفاداری مشتری بروید وقت آن است که الگویی را در نظر بگیرید که حتی از بهترین ایده های تجاری شما نسخه پشتیبان تهیه کند. این یک راه حل ایده آل برای ارتباط با مشتری چه به صورت فروشگاهی (ریتیل) و چه در بستر تجارت الکترونیک است.

منبع: Harvard Business Review, Business of Fashion & My experiences