Author: jeff

大數據行銷:為客戶畫像

  Jeff Tsui在媒體行業擁有超過30年的經驗,在主流和新興媒體等領域擁有廣泛的專業知識。他創辦了多家IT公司,在戰略規劃,工作流程和公司結構設計,營銷和銷售以及管理積累了豐富的經驗。Jeff是一位受歡迎的專欄作家和電台主持人。 這篇有關CRM & Big Data的文章嘗試為大家解答以下三個問題: 為什麼大多的「會員激勵計劃」效果總是有限? CRM如何才Work? 如何令客戶持續跟商戶「交往」 在今天這個大數據時代,數據分析的重要性已經不用多作強調了,其中在商業社會的應用,最普遍的就是「客戶關係管理」(Customer Relationship Management CRM)。 沒錯,CRM已經是一個十多年的舊詞彙,它強調的是如何增加客戶的忠誠度(customer loyalty)。不過今天的CRM強調點和著力處其實跟十數年前的已有所不同。 為何CRM成效不彰? 十數年前,做CRM工作的市場人員,花最大的精力在設計一套「會員激勵計劃」(Incentive Program),用廣東話來說,就叫做「著數」,期望這些「著數」大幅增加會員的「重訪率」(Revisit Rate)。 效果如何?大部分從事會員事務的市場人員都會告訴你,相當有限!但老闆不滿意,向市場經理問責,市場經理於是重新設計會員激勵計劃,初期部分會員的重訪率或許增加了,但過不了一段日子,報表上的重訪率依然固我。 除了重訪率之外,還有新會員註冊率、會員消費平均金額等等報表都給出類似的狀況。於是有不少負責CRM的市場推廣人員開始懷疑CRM的價值。 若果你就是上述的市務推廣人員,我希望你花大約五分鐘的時間繼續閲讀下去。 CRM沒有Big Data,靠「估」的會員激勵計劃 為什麼CRM的會員激勵計劃產生不到預期效果?因為是由「你」設定的! 先別生氣!我的意思是設計會員激勵計劃的市場推廣人員,大都是按照經驗訂出一套他們認為具吸引力的會員激勵計劃。不過,這有點像是碰運氣,給你猜對了,就會work一陣子,猜錯了,就唔多work 。 為什麼說work一陣子?因為商業世界變化迅速,市場上眾多的競爭對手同時在給出不同的激勵計劃吸引客戶的眼球,對吧?!還有,一條橋總有用老的一天,今時今日,一條橋的壽命愈來愈短。不過,經常轉橋又可能令會員難於適從。這又該如何是好?請容我稍後一次過給出我的答案。 CRM的會員激勵計劃唔work還有另一個更根本的原因,就是「一套」激勵計劃根本刺激不到所有人,正所謂「一樣米養百樣人」,折扣(discount)對某些人很吸引,但對另一些人,出席活動的優先性或是會員特權(privilege)才吸引到他。也就是說,「一套」激勵計劃不可能令所有或說大部分的會員持續光顧。 必須承認,若然你的CRM就停留在不斷給「著數」會員,CRM的績效也只會停留在某個水平。 Big Data Analysis是CRM的新「著力點」 要突破CRM績效,必須從「數據分析」(data analysis)入手,也就是說,要了解每一個會員的喜好、興趣,最重要的是了解最能刺激他們消費的「誘因」(incentives)。若你能夠了解你每一名會員的程度超出他的朋友、父母、伴侶甚至他自己,你就有可能為這個人設計出能刺激他購買你的產品/服務的「會員激勵計劃」。 這也就是我在本文之初所說的,今時今日經營CRM的「著力點」已經改變了,由設計一套「會員激勵計劃」轉為「客戶數據分析」。 說到這裡,我要引入一個近年經營CRM的重要概念,它叫做「客戶畫像」(customer profile)。 為每名客戶畫一幅寫實畫 什麼是客戶畫像?顧名思義,就是為你的每一個客戶畫一幅畫像,這不是一幅抽象畫,而是寫實畫,線條愈是細緻愈好,用數據將客戶的面貌特徵完整地表達出來。 要為每一個客戶用數據畫像該如何開始?首先當然是採集有關客戶的數據,愈多愈好。在這一點上我必須作出補充,在採集數據時,除了要符合當地法例之外,還不要引起客戶的反感,最好就是在他們的同意而不作滋擾之下,又或是客戶主動提供資料以換取他們所需要的服務或便利。這方面若大家有興趣了解更多,可參考拙文《收集客戶數據的三個最佳方法》( https://bit.ly/2P4JZa1 )和《如何讓客戶自願給你個人數據?》( https://bit.ly/2wqdJGr )。 好了,讓我們來談談客戶畫像要採集哪些數據。 建立自動化的「用戶模式」(Customer Profile) 所謂「客戶畫像」是根據客戶的「社會屬性」、「生活習慣」和「消費行為」等訊息而作出標籤(tagging)的「用戶模型」。具體包含以下幾個維度: • 固定特徵:性別,年齡,地域,教育水平,生辰,職業,星座 • 興趣特徵:興趣愛好,使用APP,網站,瀏覽/收藏/評論內容,品牌偏好,產品偏好 • 社會特徵:生活習慣,婚戀,社交/訊息渠道偏好,宗教信仰,家庭成分 • 消費特徵:收入狀況,購買力水平,商品種類,購買渠道喜好,購買頻次 • 動態特徵:當下時間,需求,正在前往的地方,周邊的商戶,周圍人群 如何採集上述數據?有些是已經在你的CRM數據庫(customer database) 內的,有些則要透過將所有客戶會經過留下「足跡」的網絡平台如公司網站、社群媒體、電郵、App、活動登記⋯⋯都要進行有系統的數據採集、儲存、標籤和分析。 這𥚃舉一個例子,客戶登入公司網站或App後,其Cookie就一直駐留在瀏覽器中,從客戶在網站上的各種動作、點擊的位置、路徑等方式,便可識別與記錄他們的瀏覽行為,然後持續分析瀏覽過的關鍵詞和頁面,從而分析出他的長短期需求和興趣。 每一名Member都有一套動態的激勵計劃 當拿這名新會員的數據與數據庫內其他客戶的數據作出比較,就可初步為這名新會員作出標籖並消費行為預測,按著這個預測,為新會員設計符合他的「會員激勵計劃」。 當這名新會員的數據愈來愈多,可作的標籤亦愈來愈多,作出的消費行為預測就愈來愈準確,你可以為每一個客戶訂出度身訂造的激勵計劃,人人不同,而且計劃的設計不是猜的,而是有數據支持。每一個客戶的激勵計劃不但有別,而且是按照客戶的消費行為和對激勵計劃的回應而作出動態式調整,令客戶的回訪率不斷增加。 說到這裡,或許有人會說,每一個客戶都有自己的一套激勵計劃,市場人員豈不疲於奔命嗎?! 上述採集、儲存、標籤、分析、訊息回饋、再儲存、再標籤、再分析⋯⋯,若是使用「大數據系統」(Big Data System),將會是一個自動化的過程。你需要的是找一家公司為你建立一套「數據模型」,上述的程序就會自動運行。 首三個月決定客戶是否跟你「交往」 好了,是時候解答之前在本文留下的一個問題了,CRM總要有一套「會員激勵計劃」吧,經常轉橋又可能令會員難於適從,該如何是好? 沒錯,一套「會員激勵計劃」是必須的,也不用頻密轉橋,但當有客戶加入成為會員,你就要按著現存的數據為客戶畫像,並在首三個月,頻繁地按照畫像的分析結果給予不同的優惠,這名新會員的回饋訊息將增加畫像的線條,令畫像更加清晰,讓每次的推廣更加準確有效。 一名客戶成為會員的首三個月是「活躍黃金期」,就像初拍拖的男女,因為新鮮感而處於開放和樂於分享的狀態,他會更樂意收到優惠資訊,會更傾向點擊或回應優惠訊息。所以,要建立客戶跟商戶的互動性(interactivity),首三個月,給他們多些符合心水的優惠,之後他們就會傾向一直保持與你「交往」(engage)。 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 差異化定價與大數据 數據行銷:如何讓客戶自願給你個人數據 收集客戶數據的三個最佳方法 延伸閱讀 Understand your customers better with big data Will Big Data Finally Turn CRM Into Something...

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[大數據時代] 戰勝AI 成為贏家的四個思考原則

說到人工智能(Artificial Intelligence AI)、大數據(Big Data)、機器學習(Machine Learning)、演算法(Algorithm),無論是什麼名稱,人們最大的反應是什麼?我相信是恐懼。恐懼什麼?最多人恐懼的是自己的工作會被機器取代。 不過,單是恐懼情緒是無補於事的,人工智能對各個領域的衝擊亦不會停止。所以與其抗拒,不如著力了解並早作準備。 大數據AI時代,你會成為受益者還是受害者? 雖然到目前為止,人工智能究竟會給人類社會帶來多大的衝擊,以及這種衝擊的最終利弊,大家仍然沒有取得共識。但是,可以確定的是,人工智能技術,會像過往的很多技術一樣,會給人類的就業帶來大洗牌。很多人會因為新技術而失去工作,也會有人因為新技術而受益。 你會成為失去工作的人還是受益者? 投資人約翰·普利亞諾(John Pugliano)在他的《機器人來了:人工智能時代的人類生存法則》(The Robots are Coming)指出,有些人認為自動化會對藍領工人產生更大負面影響,其實這個觀點不準確。下一輪自動化,真正衝擊的是那些以前沒有受到影響的白領,比如中層管理者、法律界人士和醫療專業人員等。金融業也不能幸免。今年6月份,花旗集團的投行部門就宣稱,在未來5年內,這個部門的2萬名技術和運營人員中,可能有一些人會被機器取代。 應該怎樣在未來的人工智能時代成為受益者,而不是受損者呢?普利亞諾提出了四個方法,他稱為四個思考原則。 AI時代第一個思考原則:像人一樣思考 「你的經濟價值取決於你的創造力,而不取決於你執行重復性任務的能力。培養你個人天賦和能力中所有的人情味技能,重點是創造能力。」 在過去,判斷一個人的工作價值,本質上其實是從機器的角度進行判斷的。比如,評價一名工人是看他從事重復性勞動的能力。如果他表現出了高度的穩定性和可靠性,那他就是一個優秀的工人。 「不同於可以預知的機器,人的行為是沒有什麼邏輯可言的。他們依靠情感行事,導致行為結果無法預料。管理者不喜歡這種不確定性,他們喜歡的是機器而不是人。」 在工業時代,人們逐漸形成了這樣的判斷標准。這讓人很難認識到,人情味比機械產出能力更重要。 但是,隨著人工智能和機器人技術的發展,越來越多的工作都會被機器人替代,尤其是那些要求重復性和熟練度的工作。 它帶來的壞消息就是失業;但是,好消息是,剩下的工作不再枯燥乏味。「自動化所剩下的工作是最適合人來做的,這些工作更看重人情味而非例行公事。」 「機器人來了,它會搶奪你的工作,但是只要你為人所愛,機器人就無法取代你。那些學會利用人情味去創造的人將事業興旺,那些與他人建立情感紐帶的人會茁壯成長。」 AI時代第二個思考原則:像創業者一樣思考 在人工智能時代,請戒除雇員的思維習慣。為什麼要強調創業精神?原因是,未來大多數職業都存在於傳統的企業結構之外。未來的大公司不會再像今天的大公司那樣雇佣那麼多人。因為公司可以通過投資技術來減少雇佣勞動力。像谷歌和Facebook這樣的公司,盡管更加賺錢、市值更高,但是雇員人數卻遠遠少於通用汽車、福特汽車這樣的公司。 因此,未來的贏家,必須自己學會像創業者一樣思考,自己願意承擔風險,同時也能分享到巨大的收益。普利亞諾說,將來的好職業是任何一種可以直接解決問題的工作。 人工智能時代的贏家,他的工作不再只是一個巨大鏈條中的一環,而更可能是直接跟人有關,直接解決人的問題。無論是通過先進的科技手段做手術的醫生,還是能夠迅速響應用戶需求,幫助用戶解決家裡的下水道堵塞、空調漏水問題的維修工人。 AI時代第三個思考原則:像積蓄者一樣思考 普利亞諾認為:「自動化的重點在於,用更高效率的生產創造了一個價格下跌的通貨緊縮環境。」 在一個通貨緊縮的環境裡,那些有自控能力,願意延遲滿足感,而不是馬上把錢花出去的積蓄者,就更有優勢。 消費者和積蓄者思維的區別在於:消費者購物是為了情感滿足,而積蓄者能識別價值,購買增值產品。 消費者因為需要和短缺而買東西;積蓄者是為了在將來得到回報而購買東西。積蓄者把他們辛苦賺來的錢,投入到未來可能更值錢的事物也就是資產上。因此積蓄者需要有延遲滿足的自律性和識別價值的洞察力。 消費者靠薪水度日,積蓄者在經濟上獨立。 AI時代第四個思考原則:像投資者一樣思考 技術的創造性破壞將淘汰很多老牌行業,創造出驚人的投資機會。那些用投資者的思維方式來思考的人,更可能從這些機會中獲益。 「像投資者一樣思考,要求你避免使用快速致富方案,不要試圖在干草堆裡找針,也不要為了得到一位王子而親吻青蛙。投資於那些過去已經表現出賺錢傾向並且看上去有能力適應市場變化和技術變化的公司。」 總結一句,要在人工智能時代生存甚至進而成為贏家,人就要換掉腦袋,戒除機械、僱員、消費者和投機的思維習慣,改為建立人情、創業者、積蓄者和投資者的思維模式。 其他大數據AI時代文章: 與其擔心被人工智慧反噬,人類何不想辦法提升自己的智慧? 正面迎擊人機合作的時代:AI時代3大關鍵人才 李開復:AI...

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零售業趨勢:線下零售怎樣跟線上合作

零售商戶的生意備受電商威脅,商店關門大吉的事件無日無之,零售商戶如何自保?線上線下同時經營已是最新的零售業趨勢。 去年11月,阿里巴巴(Alibaba)以224億港元收購大潤發的母公司高鑫零售36.16%股權。大潤發在此前一直有線下零售之王的稱號。因此,當時互聯網上流傳著一句話,稱大潤發的董事長黃明端感慨「贏了對手,卻輸給時代」。大潤發也被視為是傳統零售向電子商務舉手投降的一個代表。不過,黃明端隨後就否認自己曾發出過這樣的感嘆。 之後大潤發董事長黃明端在上海接受媒體采訪,談論在阿里巴巴入股之後,大潤發這家典型的線下公司如何跟阿里巴巴這樣典型的線上公司合作。 黃明端坦率地說,過去包括大潤發在內的線下公司,不太想跟線上合作,因為擔心「流量被吸入線上」。但是,「你能阻止客戶到淘寶上買東西嗎?除了一部分不習慣使用手機購物的,該試的早就上網試了。」與此同時,過去大賣場的五個優勢,包括一次性購足物品、超低售價、新鮮品質、免費停車、自選式服務,都受到了電商的衝擊。這讓黃明端的想法開始變化,「想通了,顧客該去哪裡就去哪裡,你要提供給顧客便利的機制。」而且,線上也會給線下帶來流量,「顧客購買是不同場景切換的,有空就去線下,沒有空就在線上,要把服務做好,吸引他們來。」 按照黃明端的描述,大潤發借鑒線上對自己的改變主要包括以下四點: 1小時送達服務 首先,大潤發在和阿里巴巴合作,對自己的線下門店進行數字化改造,把全國的近400家門店改造,借鑒盒馬的模式,門店3公裡範圍內提供1小時的送達服務。配送由盒馬來完成。這意味著大潤發會引入盒馬的供應鏈和配送管理。「從整個底層開始的所有鏈路全部一體化,平台能同步顯示庫存數量,此外會有很多自己開發的特有商品,比如大潤發每天早上可以配送非礬油條。」 客戶大數據行銷 其次,是線上公司最經常強調的數據。通過對線上和線下的數據整合研究,「知道顧客的偏好是什麼,購物習慣是什麼,通過數據重構賣場,什麼樣的場景給顧客什麼,做個性化的行銷,包括千人千面的服務」。 提高門店效率 第三是通過線上交易來提高門店效率。按照黃明端提供的數據,高峰期大潤發門店單店線上訂單可以達到一天5000單,日常單量也在2000單左右。不過,線下訂單仍然是多數,線上只占不到20%。盒馬的數據是超過50%來自線上。 線上快速迭代,線下穩定迭代 第四點是大潤發自己摸索出的經驗,也就是「線上快速迭代,線下穩定迭代」(迭代在企管的意思是利用實時的用戶反饋,來改進自己產品和服務的設計)。黃明端說:「電商跟互聯網談的是快速迭代,所以只要有好的東西就迭代,但是你迭代難免會出現bug,線上出現bug會暫停服務,如果線下出現bug怎麼辦?顧客結賬的時候你說要暫停服務,顧客心裡會很氣。」因此,大潤發采用的方式是:線下穩定、線上快速迭代。 以上就是傳統零售之王大潤發線上和線下結合的方法。 其他零售業趨勢文章: 零售O2O案例:揭開大潤發的O2O底牌 零售業趨勢:2018消費者行為的5個趨勢 無人機送貨不遠了!大數據分析將是零售業關鍵  ...

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零售業趨勢:2018消費者行為的5個趨勢

2018年過了一半,諮詢公司埃森哲(Accenture)發佈了中國的零售業趨勢最新報告。《2018埃森哲中國消費者洞察》指出,人們在選擇商品的時候,主要標准已經不再是價格、數量、新品、商標和可炫耀程度,而是更關注買什麼、在哪裡買、為什麼而買。在對消費者行為研究的基礎上,報告總結了消費者行為的五大趨勢。 零售業趨勢1 :兩線買 過去,零售商一直都在糾結是做線下還是做電商,是給人們更便宜的商品,還是讓人們買得更方便。如今,這種情況逐漸形成一種平衡,從對立走向結合。報告說,隨著購物信息越來越透明,比價行為正變得越來越大眾化。有一半的人表示在店裡買東西時會經常用手機上網比價,45%的人表示會經常使用折扣網站找更低的價格。值得注意的是,如今人們「貨比三家」,不再是追求更低的價格,而是會比較商品的各方面信息,做一個「精明的消費者」。在熱衷比價的同時,很多人也意識到時間就是金錢,超過一半的消費者認為花錢省時間是值得的。 零售業趨勢2:購物社交化 報告顯示,近九成消費者有自己的興趣圈子,最普遍的是美食、旅游、運動健身等。興趣圈子對人們的購買行為很有影響力,多數人表示更願意相信和購買興趣圈子中推薦的產品,就算價格偏高也能接受。此外,87%的消費者願意和別人分享購物體驗或者發表評論,其中55%的消費者會在社交應用中分享自己的購物經歷。這部分人更容易受到社交分享的影響和刺激,從而增加衝動購買。 零售業趨勢3:注重體驗 在59%的受訪者心中,買的不僅僅是商品,更是一種體驗。比如,很多人對參與性購物有比較好的反饋。參與性購物包括提供使用產品、進行體驗回訪、品牌舉辦的一些活動等等。64%的人認為有購物的參與感更能買到自己想要的產品,53%的人表示因為好的體驗而喜歡上某個商家或品牌。 零售業趨勢4:健身消費 每周運動5小時以上的運動達人和經常活躍在運動社交圈的「圈子運動族」,是運動消費的主力軍,他們在運動產品和運動健身方面的預算很高;如果既是運動達人又是圈子運動族,購買力則更勝一籌。 零售業趨勢5:擁抱價值經濟 調查顯示,近一半的消費者表示,很多商品買了之後很少使用,超過六成的人用過二手交易平台。越來越多的人希望物品可以更有價值、更合理地使用,比如通過共享讓商品的使用價值最大化。 此文詳細版   其它零售業趨勢文章: 無人機送貨不遠了!大數據分析將是零售業關鍵 2017 年零售業轉型三大趨勢:人工智慧、全通路零售、客製服務...

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無人機送貨不遠了!大數據分析將是零售業關鍵

零售業的未來前景跟大數據關係非常密切,大數據可說成了零售業涉及生存的命題,沒有好好經營大數據,恐怕在不久的將來會被殘酷地淘汰。 台灣無店面零售商業同業公會舉辦「無店面產業」論壇。前行政院長張善政表示,新零售的未來需要大數據、人工智慧來支撐,掌握平台商如淘寶、PChome等大數據,並由品牌商家去分析、建立客戶忠誠度,而物流與倉儲業生態正大幅度翻轉,包括無人機送貨與湖泊倉儲。無店面公會常務理事王孝慈也指出,零售產業必須與世界接軌、符合世界潮流與消費者需求,一致推動產業的前進。 零售業大數據始於One Click Shopping 張表示,讓電子商務創新的動力就是大數據,也就是其資通訊技術,以國際最大電商舉例,Amazon在1999年申請了1個專利 「One Click Shopping」,也就是讓網站儲存用戶的信用卡號碼、運送地址、姓名等資料,現代或許看起來很簡單,但當時個資概念並未普及時,該專利也獲美國專利局核准。雖然該專利在後來2006年引出爭議後裁限縮適用範圍,但當時就連Apple公司都不得不向Amazon購買授權許可。該專利於去(2017)年到期,大家鬆了一口氣,不過目前W3C研擬將機制納入未來瀏覽器正式規格。 由於大數據包括客戶背景、信用評等、商品推薦(資料模式比對的人工智慧)、累積過去客戶購買的伴隨項目、客戶評點等,該大數據進而帶動態價格的生態,讓買賣雙方市場可如實反映供需情況,更刺激了跨商的競爭比價(例如Trivago、eprice等)。而平台商如淘寶網、天貓等不僅可提供大數據分析的工具與諮詢、新增業務機會,且一般品牌商品賣家如小三美白、華碩等也可自行分析、甚至比平台商更深入。 大數據的分析下,也進而帶動第三方支付與衍生金融服務,過去消費者需要以現金買貨品,現在可直接以第三方支付,透過一個按鍵就能買商品,不僅如此,也引發衍生的螞蟻金服如基金,也就是讓民眾把帳戶裡的小額儲蓄放到基金共同帳戶,由專業經理人運用投資,當帳戶只有10元,沒人理會,但商家透過匯流服務,把1億人的10元集結時,情況就大不相同。」   至於後端的物流部分,現在物流不僅有即時追蹤、限時取貨、超商取貨等服務,國外的電商巨擘也正嘗試無人機,包括Amazon的無人機,甚至英國有8分鐘送貨到家的範例,等於倉儲業的傳統物流與倉儲業務全部被翻轉。 目前國外業者正嘗試做水中倉庫,就是跟地方政府租一片湖泊,把貨物以防水包裝放進水中,等到消費者叫貨,再傳遞無線訊號讓貨品自動為包裝充氣,貨品就會因浮力大於其重量而浮上水面,再用無人機抓取運送,「不僅運送方式從貨車變無人機,未來倉儲也可能變水底方式。」  . 原文:http://bit.ly/2GEOtRe 其他客戶數據行銷文章: 數據行銷:如何讓客戶自願給你個人數據?...

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