[CRM Big Data] 收集客戶數據的三個最佳方法

今時今日,無論係商界定係政界,都在「拚數據」,千方百計「收集」(collect)數據,然後拿來「分析」(analysis),再看有什麼「洞見」(insight),說穿了,所謂的「大數據分析」(Big Data Analysis)就是這麼一回事。這一篇文章,講的就是客戶大數據分析( CRM Big Data),文章是長了一點,但花大約五分鐘掌握如此重要的商業新概念也是值得的。

Synapbox

新聞一則:一家叫做Synapbox的初創企業(Start Up)自家研發一個表情識別技術和大數據平台,通過桌上或是平板電腦、智能手機的鏡頭幫助企業進行各項市場調查,方法是透過辨識消費者在瀏覽廣告時出現的眼球活動和面容變化,就可以推測消費者對這則廣告的真實反應並計算出他們的「廣告轉化率」(Conversion Rate),即由看廣告化為購買行動的機率。

大數據分析三步曲:收集、分析、洞見

要玩「數據行銷」(Data Marketing),第一步是「收集」數據。這一步,說容易不容易,說很困難嘛也不是,主要是用「合適的方法」加上一些數據收集的技術工具即可。

什麼是合適的方法呢?我在之前的《如何讓客人甘心情願給你數據》一文提到:

要客人願意提供個人數據,必須首先符合客人的需求,這方面比起提供優惠更加有效。在招募會員時,很多時我們都會著力於提供『著數』(優惠),這當然是必須要的,不過有時優惠計劃未必符合每一個客人的口味,要客人甘心情願的留下個人資料,應該從需求著手。愈來愈多零售業提供免費送貨服務,既讓客人感到方便,亦能夠讓客人心甘情願留下不少個人資料。

免費送貨服務只是一個例子,原則是當客人提供數據就可以滿足到他們的需求,客人就甘心情願提供個人真實數據。

把會員表格都丟進廢紙籮吧!消費者的數據不是這樣收集的!而且問卷調查收取回來的數據根本沒有太大的分析價值。

把會員表格丟進廢紙籮吧!

我提供「客戶關係管理系統」(Customer Relationship Management System CRM System)這個業務不經不覺已經有十五年,人生有多少個十五年啊(慨嘆mode)!不少客戶都告訴我,要消費者成為會員難,好了,用眾多優惠成功說服他們願意入會了,遞上入會申請表格,客人就立即扁晒嘴,有一半人打退堂鼓。於是,為了減少這種「縮沙」的情況出現,不少商戶的入會表格所需填寫的資料愈減愈少,什麼教育、喜好……這類問卷調查,想也別想了。

若你曾經是或現在仍然是市場部負責會員業務的,你一定是看得連連點頭吧!

不過,今時唔同往日,讓我大膽說一句,把會員表格都丟進廢紙籮吧!消費者的數據不是這樣收集的!而且問卷調查收取回來的數據根本沒有太大的分析價值,一來問卷調查的答案不一定是真的,譬如說,你問我的喜好,我說愛旅行,我「愛」,但不一定有時間、金錢去旅行啊,你要我填寫學歷,我填大學畢業,但其實我是中學畢業生,難道你要拿我的畢業證書來核實嗎?

CRM Big Data收集消費行為數據(consuming behavior data)

不過,其實問卷調查最大的問題也不是答案的真實性,而是數據的分析價值(data value)很低。怎麼說呢?譬如說,我是大學畢業生又或是企業主管,難道我的消費力就一定高於一名小學生或是初入職場的菜鳥?當然不是啦!當中有太多變數了,譬如說消費意慾的高低啦、可支配收入的多寡啦、有否其他收入來源啦(菜鳥原來是富豪的私生子)……,要數下去可以再寫上千百個變數。所以,今時今日,沒有數據分析師太過著重這些靜止的(static)人口統計數據(demoghraphic data),而是集中火力收集動態的(dynamic)消費行為數據(consuming behavior data),也就是說他們實實在在的跟消費有關的行為數據,從他們瀏覽廣告追蹤至購買的行為,推算他們下一次的購物時間(Next Purchasing Time, NPT)

要獲取消費數據,是不一定要由消費者「提供」的,而是在得到他們同意後,無須滋擾客戶的情況之下「收集」的,當然一切都必須符合當地的私隱法例,有些鬆有些緊。

給客戶一個獨一無二的ID

通常操作的第一步是給與每一名消費者一個「獨一無二的身分」(unique identity),最佳的方法是設立會員制度 (Membership Program),用優惠措施和特別待遇(飲食業會員可獲優先入座、商場和超級市場會員可獲免費送貨或折扣日優先購物)鼓勵客戶成為會員。然後給每一名會員會一個會員編號,以後他的所有消費行為都會集中記錄在這個身分之下。不是會員的客人就收集不到他們的消費數據嗎?也不是的,這一點容後再說。

有了客戶的ID,就要「千方百計」的收集「消費行為數據」。不過,所謂的「千方百計」,首先你最好先想想,有什麼數據是「必要」的,因為收集數據是要費用的,多一個數據區(data field),就需要多一筆費用。

要收集數據,有一些是要驚動客戶的,但絕大多數情況是在不用滋擾客戶下密密收集的,以下是最常用的方法:

crm big data

Google和Facebook都全力向Analytics進發,容許所有網站、網店、App免費使用它們的數據分析軟體。目前很多中小企的網站、網店和App都沒有使用數據分析軟體,即使有使用的也沒有作有系統的數據處理與分析,但我相信無論是Google Analytics還是Facebook Analytics都會很快成為市場人員必須懂得使用的工具。

市場人員必須學懂Google AnalyticsFacebook Insight

1/ 無論是網站、網店、移動程式(App),你都可以連結數據分析軟體(Analytics Software),就可以知道來訪者的登錄網頁、離開網頁、瀏覽過的網頁、逗留時間、瀏覽軌跡、來自區域、重覆到訪還是首次到訪…..。如果到訪者是會員,就可以結合會員數據作出分析,若然來訪者不是會員,也可以透過「網路小甜餅」(Cookies)知道每一次的到訪是來自那一部電腦、平板或是手機。當會員或是到訪者在瀏覽網站、網店、App時,他們不會覺察到自己的瀏覽行為正在受到密切監察、記錄和分析。

事實上,GoogleFacebook都全力向Analytics進發,容許所有網站、網店、App免費使用它們的數據分析軟體。目前很多中小企的網站、網店和App都沒有使用數據分析軟體,即使有使用的也沒有作有系統的數據處理與分析,但我相信無論是Google Analytics還是Facebook Insight都會很快成為市場人員必須懂得使用的工具。

文首的Synapbox所提供的服務或是工具其實是屬於這個範疇,不過他們使用的數據採集工具是鏡頭,而收集到的數據是瀏覽者的眼球活動和表情。在這𥚃我想多說數句,老實說,我對這種技術有保留,最困難的不是數據收集,而是數據「定義」(definition),有了定義,我們才可以進行分析,表情和眼球轉動的詮釋是一個不容易的學問。這使我想到社媒大數據(Social Big Data)「語意/語態分析」(Semantic Analysis),究竟社媒貼文和留言的語意/語態是屬於正面、負面還是中性呢?由於語言使用的方式千變萬化而且不斷有新詞彙出現,到今天,提供語意/語態分析服務的公司也只敢說準繩率大概只有六至七成。我看面容表情和眼球轉動的數據定義遇到同樣的問題。

鼓勵到訪者以社交平台戶口登陸

2/ 鼓勵到訪者以社交平台(Social Media)戶口登陸,過去,有網站要求到訪者首先登記(register),然後登陸(login),這個方法不太有效,跟上述會員表格的情況差無幾,使來訪者卻步。不過,現在有超過八成人都擁有社交平台戶口,你可以邀請他們用社交平台戶口登陸,對到訪者來說,他們只是按一個扭,而不是要填寫什麼login nameemail addresspassword既要花時間又要記多一個password,他們的抗拒沒有那麼大。當然,你要人家用社交平台戶口登陸,總得給人家一個理由,這方面的技巧我就留待另一篇文章才交待了。

成功地讓到訪者以社交平台戶口登陸有兩大好處:一、每一名到訪者都有了一個獨一無二的身分;二、你可以收集他們在社交平台的個人數據,強化客戶數據庫的質與量。當然,若果到客戶或是來訪者使用匿名或是沒有活動的戶口,第二點好處就欠奉了。

在店舖安裝數位身分追蹤器也可收集到有用數據

3/ 收集數據,不一定是在網上的,在店舖內也可以。其中一個有效方法當然是搞會員制啦!(你唔係仲未搞呀?!)會員什麼時候到訪買了什麼消費多少都記錄在案。不過,你就不會知道他們曾經拿上手看過感興趣而最後沒有買下的貨品了。要收集這樣的數據,可以在店舖安裝不同的數位身分追蹤器,包括你可以追蹤哪一部手機或平板電腦使用過你的WiFi、你也可以用一些方法鼓勵客戶來訪時開啟藍芽裝置,與店舖的一些裝置產生互動,若果你在店舖不同的區域也安裝了這些數位身分追蹤器,就可以得知到店的客戶去過什麼區域,逗留了多少時間。若你在每一件貨品都貼有無線射頻識別標籤(RFID Tag),則到店者拿過什麼貨品來看,端詳了多久,到最後有沒有買下,都可以知道。

早前震驚中外的一則中國新聞,中國公安透過廣佈全城的「面容辨識」(Facial Recognition)鏡頭,在7分鐘之內就成功抓捕參與實驗的BBC記者。其實面容辨識技術當然也可以應用到店面。不過,除了涉及私隱法律的問題,若商戶真的應用了這種技術,只怕也收集不到什麼數據,因為消費者都給你的裝置嚇跑了!

Japan Toyrus

日本玩具反斗城開發了一個會員App,除了有基本的會員功能,下載了App的人進店後,開啟App,透過所謂的Kazasu Camera對準產品,就可以看到擴增實境(AR)的內容或是介紹商品玩法的影片。

日本玩具反斗城用AR吸引客戶用鏡頭留下數據

在店面收集客戶數據這一點上,我想用一個真實個案來指出,其實你是可以讓來店的客戶主動參與的。

話說日本玩具反斗城開發了一個會員App,除了有基本的會員功能,下載了App的人進店後,開啟App,透過所謂的Kazasu Camera對準產品,就可以看到擴增實境(AR)的內容或是介紹商品玩法的影片,這個Kazasu Camera功能成功地吸引客戶到店購物,同時亦在客戶自願參與的情況之下,收集客戶在店內的消費行為數據,進一步加以分析,並進行「精準行銷」(Targeting Marketing or Precision Marketing)

若你能夠讀到這𥚃,證明你對於數據行銷真的很有興趣。恭喜你,因為無論如何,千方百計地收集客人的消費行為數據這個趨勢是停不了的。作為中小企業的負責人,收集什麼數據是一個策略與資源運用的問題,這個肯定是所有企業未來必須著力思考及處理的問題。

總結一句:能夠讓客戶在被收集消費行為數據這個過程主動參與是上上之策,而在收集過程中在合法範圍內不去驚動消費者也是上策,下策是要客戶填寫任何長度的問卷調查。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)

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[CRM Big Data]數據行銷:如何讓客戶自願給你個人數據?

我們常聽到數據行銷,究竟什麼是數據行銷呢?

時今日,無論你做任何生意,尤其是零售及服務業,都會叫市場部同事設計一個會員計劃,期望可以鼓勵客戶多點光顧。

設立會員制度,第一件事是設計獎賞計劃(Incentive Program)和會員表格,很多市場部同事就困在這。穿腦袋,交出設計,被老闆或上司質問:又係玩積分?無乜新意喎!點解你覺得客人會願意給你這些資料?!上述問題,一時間很容易令你語塞,對吧?

數據行銷 data marketing

訂位服務也可成為數據行銷的工具

首先,讓我在這說一個日本壽司餐廳的真實個案,請花數分鐘看完,我相信可以給你一點啓示:

商人壽司郎(Akindo Sushiro)是日本銷量第一的連鎖迴轉壽司店,在日本全國有超過440間分店。

商人壽司郎率先採用在壽司碟下植入晶片來計算壽司在迴轉帶上行走的路程,每一碟壽司行走到達預定的距離就會被撤回,以保持食物新鮮度,也給客人一種品質保證的信心。這個階段的數據採集跟客戶講關係管理(CRM)可以說沒有直接關係,而是用於「品項管理」(Item Management)。

2015年6月,商人壽司郎推出智能手機應用程式(App),讓客人可以透過應用程式訂位,客人輸入人數,選擇地區,應用程式就會顯示該區所有店舖的等候時間,客人選擇店舖,應用程式會發出訂座號碼,客人在指定時間內到達店舖,在店舖外的電子看板輸入訂座號碼,電子看板收到訊息,就會編排座位。

這個為了解決客人長時間等待入座問題的應用程式,其後發展為一個數據採集工具,並且有助推展會員招募工作,此話怎說呢?

商人壽司郎

根據客戶消費數據設計會員優惠

客人用智能手機應用程式訂位,當然樂意輸入個人身分認證資料,譬如說手機電話號碼,方便到店後確認身分,客人當然亦需要輸入這次光顧的人數。當客人到店之後獲安排入座及拿取食物,商人壽司郎的數據管理系統(Data Management System)就會把這個客人的數據整合起來,既有了這名客人的一個獨特的身分認證(unique identity),也知道他去了哪一家店、多少人光顧,什麼時段進店、什麼時候離店、吃了什麼、消費總額多少、有否給小費……,若這個客人再次透過應用程式訂位,數據管理系統就會採集到這名客人之後的消費數據,並據此進行初步的數據挖掘和分析,當商人壽司郎的市場部同事邀請這名客人成為會員,按着數據分析後給與這名客人具吸引力的優惠,會員招募成功率自然倍增。

看到這裡,或許有人會提出憂慮,這種透過應用程式訂位的系統,很容易在計算時間上失準,害得客人到店後仍要等待,這個問題確實存在。不過,應用程式訂位服務無論如何都有縮短客人等候入座時間的效果,加上透過系統演算法,計算時間的準繩度不斷增加。

另一個疑慮是,客人透過應用程式訂位後「放飛機」(失約)又如何?系統設計亦已經預計這個情況的出現,當應用程式發出的訂位號碼沒有在預定時間之內被輸入店舖外的電子看板,系統就會自動取消有關的預訂並重新計算輪候時間。

當這個訂位服務進行順暢,商人壽司郎把應用程式推展到外賣服務,客人要輸入的個人資料當然就更多了,包括送貨地址,這樣的資料對於客人的收入水平有很大的參考價值。之後,商人壽司郎全力推廣會員計劃。

以需求來讓客戶自願留下個人資料

其實商人壽司郎在未建立訂位應用程式之前,也有會員制度,只是透過應用程式提供訂位和外賣服務,有助收集客人數據,根據數據分析有效推動會員招募,讓會員的優惠計劃更加準確,招募自然更加成功。

這個個案告訴了我們在推動會員招募和採集客戶數據時的兩個關鍵點:

一、要客人願意提供個人數據,必須首先符合客人的需求,這方面比起提供優惠更加有效。在招募會員時,很多時我們都會著力於提供「著數」(優惠),這當然是必須要的,不過有時優惠計劃未必符合每一個客人的口味,要客人甘心情願的留下個人資料,應該從需求著手。愈來愈多零售業提供免費送貨服務,既讓客人感到方便,亦能夠讓客人心甘情願留下不少個人資料;

二、在這個「移動」(Mobile)時代,智能手機應用程式(App)是一個很有效的數據採集工具。根據香港政府統計處今年四月出版的《主題性住戶統計調查第62號報告書》,2016年智能手機的滲透率高達85.8 %,可以預計,這個數字只會不斷上升。商戶使用手機應用程式來跟客戶建立關係亦是大勢所趨,原因有很多,這已是另一篇文章的範圍,其中一個原因就是方便採集客戶數據。

客戶消費行為數據比人口統計資料更重要

順帶一提,做Marketing工作的,在擬定行銷策略時,都知道有所謂的「人口統計變數」(demographic)。不過,消費者的實質「行為數據」(behaviour data)很大程度上取代上述成為最重要的參考依據。

人口統計變數其實一種「假設」(assumption),譬如說,我們會假設買我們的產品和服務的人是高收入的女性,但事實很可能當中有一些是中等甚至是低收入的。

用消費者行為數據作為行銷工具最大的好處是不需要「靠估」,每一名消費者過去購買的產品、頻率、單價、對什麼推廣有積極反應、有否推介朋友成為會員、有否在社交媒體評論自己或是對手的產品、過去的消費行為模式有否出現過變易……,這些數據是最實在的行銷參考依據,不是任何假設,透過數據挖掘和分析,可以對每一名客戶進行一對一的「精準行銷」(Precision Marketing or Targeting Marketing)。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)

 

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不必驚動客戶的數據收集

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大數據結合客戶關係,不可不知的四大優勢

如何用大數據製作必收大電影

Netflix利用大數據分析,對節目的進行安排,透過對觀眾收看習慣的了解,Netflix發現, 那些喜歡看BBC舊版《紙牌屋》的觀眾,同樣也喜歡大衛芬奇導演的電視劇,或者凱文史貝西主演的電視劇。

維基在一個商業電台主辦的「在睛朗的一天搶收視電視擂台」上説過,他不相信「大數據」。我猜他的意思是不相信可以靠數據分析,能夠编出一套創意甚豐又高收視率的電視劇或電影來。不過,Netflix的《紙牌屋》(House of Cards)據説就是靠「大數據」編寫出來而大賣的電影劇。

當然,其實王維基沒有錯,說《紙牌屋》是靠「大數據」編寫出來的是誤傳,將來會否做得到,我不敢斷言。

「大數據」預知影視作品受不受歡迎

不過,《紙牌屋》確實跟「大數據」有密切關係,根據《Inside科技網誌》的報導:「早在一年前,Netflix就開始利用大數據分析,對節目的進行安排,透過對觀眾收看習慣的了解,Netflix發現, 那些喜歡看BBC舊版《紙牌屋》的觀眾,同樣也喜歡大衛芬奇導演的電視劇,或者凱文史貝西主演的電視劇。因此,對Netflix的高層來說, 購買這部由大衛芬奇導演,凱文史貝西主演的同名電視劇就是合理的。而這也最終也讓他們決定花一億美元來購買這個1990年BBC同名電視劇的重製版。」有興趣閱讀整篇報導的,可以按這個連結: 。

所以,目前階段,「大數據」是有效協助影視製作管理層作決策,譬如説,周潤發或王宗堯夥拍什麽導演或男女演員飾演怎樣的角色拍什麽類型的電影就一定掂,以前電影票房是靠經驗老到的電影製片去估,現在不用估了,「大數據」分析可以告訴你。

我沒有出席前述的那個電視擂台,我不知道王維基是否連這一個作用也不相信。Well,若果王維基不相信而你也跟他一樣,我可以告訴你:「你很快就遇上困難了!」想知點解我咁講,請繼續讀下去。但我必須補充一句,我也不相信「大數據」可以取代創意,有一些新導演如翁子光新演員如白只、春夏有一些電影如《十年》 ,「大數據」是沒有足夠數據去分析的。

固有思維,難有作為

經營網絡媒體,最難的是改變固有思維,今天香港的網媒中,有不少的經營模式仍然是把文章、聲音、影片放上網,吸引最大量的讀者、聽眾、觀眾的眼球、以「收視率」、「收聽率」、「閱讀率」來説服商戶來下廣告。換言之,只是傳播的媒介改變了,經營模式其實一樣。

很多影視製作人或許仍然相信,只要有好橋,製作受歡迎的節目,就是媒體的致勝之道;TVB即使是一台獨大這麼多年,收視率仍然不停向下,是因為節目質素下降;ViuTV一出來就搶走了大量收視率是因為它的節目有新橋。

是否真的如此?

我認為節目質素和新意固之然重要,不過在今天這個「大數據」時代,欠缺了對客戶的深度了解,管你是ViuTV、TVB、HK01、端傳媒、壹傳媒、東方報業,你都很難走下去的。

「以客為本」不再是口號

互聯網對整個商業世界帶來了「典範式轉移」(Paradigm Shift) ,其中一個叫做「以客為主」,以前確實也喊過,但只是一個口號,沒有製造商或服務商take it seriously。說到底,都是以自己的方便為本,大量生産,然後用廣告為消費者洗腦,嘗試説服客戶,這個産品/服務就是你所需要的。

以下的内容有點悶,但我希望你可以堅持多一會。

有了網絡,更正確點説,有了「數據」(Data) ,再更正確點説,有了「客戶數據」(Customer Data) ,「以客為主」成為了在操作上一個可以實現的選項,落不落實就視乎經營者信不信每一個客人都是不同的,而你要爭取他/她過來,就必須聽他/她的話。

今天,不少超大企業也會不惜改變整個企業的人事組織結構、工作流程、銷售渠道、成效標準……,都是為了要落實「以客為本」的這個全新「典範」,最新的講法,這叫做C2B(Customer to Business),因為它們都相信,不足十年,若果你不落實這個全新典範,你就難以生存下去。

這就是我在之前的一篇文章所說的「換腦袋」的意思,剛去世不久的前Intel總裁安迪葛洛夫(Andy Grove) 在上世紀八十年代的企管名言是:「只有偏執狂才能生存!」(Only Paranoid Survive!) 在廿一世紀的今天我會説企業生存之道是:「只有落實以客為主的才可生存!」

視每一個客戶為獨特個體

什麽是「以客為主」呢?

首先這不是一個欠缺落實操作的口號,不是一個視客戶為「上帝」的專横意識,也不是視客戶為一個模糊整體的一種服務精神,請把上述陳舊觀念全部打上一個交叉。

什麼是「以客為主」呢?就是你必須視每一個客戶都是獨特的個體,你必須按著他這個人的獨特需要、按著他的意願和生活習慣提供服務!為什麼我在這裡不説提供產品?因為在「大數據」行銷世代,再沒有「産品」,所有商業活動都化為「貼身/貼心」的服務!

「以客為主」是:

「你必須視每一個客戶都是獨特的個體,你必須按著他這個人的獨特需要、按著他的意願和生活習慣提供服務!」

Believe it or not?!

好了!若果你已經開始半信半疑,你就讀下去吧!

香港網媒仍然不知道誰在看它們

好了,現在開始讓我們換腦袋來繼續聊下去吧!

過去,除了訂戶之外,我們不會知道誰在看我的媒體,而且訂戶訂了之後是否真的在看,我們也不能確定。給商戶的reader profile靠的也只是一些不盡不實的所謂「讀者調查」,對吧?你要知道每一個正在看你的媒體是誰,基本上是不可能的。

網絡媒體卻不一樣,網媒經營者要是真的想知道的話,是可以知道的,並且可以知道得非常透徹,你可以知道每一名來訪者是從那裏進來的,什麼時候進來,看了什麼,看了多久,停在哪裏、來訪的頻率和模式,透過智能手機、平板電腦還是桌上電腦來訪……,你想要知道什麼都可以。

不過,我並不相信目前有很多香港網絡媒體經營者知道誰在看它們。為什麼?從香港網媒的登錄設計就可以看出來了。絕大部份的香港網媒都採用開放式登錄,任何人都可以自由瀏覽,無須經過登入(login)手續。當然,來訪者是來自哪一台電腦仍是可以記錄下來的,但究竟是那一個人在看呢?每一次從這部電腦的來訪者是否同一個人?這就不可確定了!

這是一種沒有信心的表現,怕來訪者要登入才可瀏覽調頭就走,我同情這樣的顧慮,但我認為令來訪者使用真實身份登入是所有網媒都應該努力的方向。

首要是令來訪者login

你試想想,全球最大的網媒Facebook,它一開始就堅持你要登入才可以使用及瀏覽,它才可以成為今天擁有最多個人數據的巨擘。

即使你容許來訪者無須登入也可以看到你的內容,你也可以設定一些「誘因」鼓勵來訪者完成登入手續,譬如有不少中國大陸的線上影視媒體就以加快下載速度作為來訪者登入的誘因。而且一經登記鎖定,以後就無須再經過登入程序,對來訪者來說不算得上滋擾。

網媒可以給來訪者兩款登入的選擇,一是用電郵地址登記,另一是用社交媒體帳號登記,我認為應該設立誘因鼓勵來訪者以社交媒體帳號登記,因為來訪者一旦容許你掛扣到他們的社交媒體戶口,你就可以收集到大量有關他們個人甚具商業價值的數據,對於建立「以客為主」的商業模式非常有用。有了第一步關係的建立,就可以透過多種「優惠誘因」(Incentive Program) 讓來訪客戶願意跟你建立更深入的關係,留下更多真實的個人數據。

「辨識你的客戶」(Identify your customer) 是「大數據營銷」的起點,沒有這一步,就沒有之後的數據發掘(Data Mining)。

好了!這一篇就講到登入,如何令來訪者黏實你、花多些時間看你供應的節目?這是另一篇的題目。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)

「差異化定價」與「大數據」

「差異化定價」是在充分考慮產品/服務差異、顧客需求差異、時間差異、地點差異等基礎上,以不反映成本費用的比例差異而制定不同的價格。

曾經係Pure Yoga的客戶,不過滿約之後我沒有續約。點解?不是它的服務不夠好,也不是瑜珈導師唔夠堅,只是因為我買了一年的合約,卻發現自己愈去愈疏,起初一星期三次,之後就一個月也去不到三次,於是計起上嚟每堂要成幾舊水,就覺得唔係好抵嘞!

係,無錯,我係計住啲「婆乸數」,而且去唔到係我的時間編配問題,不過,我相信好似我咁嘅客人,Pure應該為數不少。

Pure似乎沒有特別的對策撈回這樣的客人,還是全力以招收新客為主要經營策略。

我想跟大家分享一個數位營銷的新趨勢,叫做「差異化定價」,什麼是「差異化定價」?拋吓書包先,「差異化定價」是在充分考慮產品/服務差異、顧客需求差異、時間差異、地點差異等基礎上,以不反映成本費用的比例差異而制定不同的價格。

拋完書包!大家不妨試想想,若果Pure有一個按著客戶的需求、來訪模式而有不同的定價,會否撈回更多舊客呢?!而這些「懶惰的」舊客不會佔用大量資源,卻是錢照付,Pure何樂而不為?當然,跟「懶惰的」客人keep住關係,當他(我)們變得愈來愈積極,就可以逐步加碼。

要實現「差異化定價」就必須有「大數據」(Big Data)的幫助。任何「大數據分析」都必須首先確立一棵「決策樹」(Decision Tree),並據此來預測(Predict)每一名客人的下一個購買行為,之後就搜集每一名客人的來訪內容,包括時間、地點、頻率、參加的瑜珈班,還有過去購買的內容⋯⋯,然後在合約期滿之前預計他們的下一步行為,及時提供符合他們需求的新合約,成單的就會大大增加。

我的Pure Yoga合約已經過了兩個月,沒有收過任何來自它的聯繫,看來它不但沒有「差異化定價」的策略,還沒有data team去經營數據,這又是另一個大題目了。

我已經轉變了我的健身方法,就係行山、行山,再行山。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)

作者其他數據行銷故事:

從粉底說數據行銷

數據行銷第一步

Data Marketing:從「粉底」說起

數據行銷 (Data Marketing) 其實並非想像般高深,朋友告訴了我一次如下的購物經歷,值得深思:

data marketing

今天做零售業的若仍然沒有搞會員制度,留下客人的消費數據,並進行分析和對應行銷,很容易就會流失重要的長期客戶。

 

她去旺角朗豪坊的Laura Mercier專門店買一瓶粉底,店員找了一陣子,說:「沒貨了!」在今天這個資訊科技發達的年代,專門店斷貨是難以想像的事!辦公室要知道店舖的inventory情況,按一下keyboard就是了。事實上,很多零售系統應該是有各分店的inventory alert的,若你的系統還沒有,我勸你深切考慮換過一個有的。

好了!店員說了一句沒貨,就放走了一個potential customer,更準確的說是放走了一個用了這個牌子足足十年的客人。店員當然是不知道的,但就連坐Laura Mercier 辦公室的人也不會知道,因為我的朋友不是它的會員,它有否會員制度,我的朋友也不知道。

朋友send了一個Whatsapp訊息,把這個荒謬的情況傳送出去,她的朋友立即向她推介其他牌子的粉底。

對於Laura Mercier來說,這個十年客戶走了,它也是完全不知不覺的,為什麼?因為它沒有有關這名顧客的數據。

試想,若果它有客戶的數據,它就會知道她們的buying history,當中包括對上一次購入粉底的時間,並按多次購買的數據,預測(Predict)得到客戶的NPT(Next Purchase Time),並按此發出對應的推廣訊息,例如買粉底加保濕面霜可獲優惠價格。由於客戶正需要購買粉底,這時候收到有關的推廣訊息,命中率會特別高,有效地使用bundle sales strategy,可以使客戶成為另一產品的新客戶。

這次經歷其實不但說出「數據」在今天的商業社會的必要性,其實那位店員只要在現場留下我朋友的電話號碼,並告訴客人有貨就立刻通知,欠缺這種基本的客戶服務也說明了這家企業在今天「客戶關係」如此重要的商業環境之下,似乎對「客戶關係」欠缺了一點了解或著重。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)