【顾客旅程分析开发先行者:Woopra执行长Elie Khoury】专家提出5大分析模式,从全通路顾客数据挖掘行销可能

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「企业多会对数据提问,数据就多有价值。」投入顾客旅程分析工具开发超过10年的Woopra共同创办人Elie Khoury指出了企业经营顾客数据时,常面临的问题:就算导入了强大的CDP或其他数据管理工具,并汇整了顾客跨通路、跨系统数据,却不知道如何从中分析出有价值的洞察。

当企业经营范围跨足多通路,顾客旅程追踪便成为极其重要的事,而Elie Khoury已经推动这件事情超过10年。2012年,Google Analytics只能提供延迟24小时的数据洞察时,他带着共同创办的Woopra,利用起家的网站访客行为分析技术基底,开发出即时跨通路顾客旅程分析技术,至今有超过千家欧美企业采用。

Elie Khoury,说明企业应如何挑选符合自己营业型态的顾客数据管理科技,并提出5大分析模式,说明企业如何能从数据平台上得出有意义的洞察,来驱动行销。

从B2B到B2C,从线性到多线的数据驱动行销

「数位行销以前的行销型态,通常是一位业务面对面一名客户,逐步推进行销阶段,直到成交。早期CRM便是以这个模式为样本来发展。」Elie Khoury说,最早的CRM是因应B2B行销需求而生,通常由行销人员在每次与客户互动後手动输入客户互动他客户资讯比较、分析。

企业开始更重视B2C行销後,B2C导向的CRM随之问世,蒐集会员基本资料、与企业互动纪录、消费纪录、行销阶段和时程等资讯。单一客户名下的记录,通常只是为了与该客户经营关系,较少与其他资讯比对。B2C行销面对的顾客数量规模远高於B2B,因此上述纪录多为自动化汇入,不过颗粒度通常较B2B CRM纪录粗。B2C CRM通常支援筛选、条件过滤器等分析功能,企业可以用来分析出自家顾客的位置分布、消费力、消费频率、消费时间等讯息。

当许多企业开始经营多个通路,顾客旅程便从单一线性变成多线性,数据来源和分析需求因此更加多元。此时,许多B2C CRM开始支援汇入更多资料来源,并强化分析模组。不过,仍是以顾客基本资料与消费纪录为基础,一项一项加入新支援的资料来源。

CRM问世早、导入门槛低,因此许多企业早已设有CRM。若企业新发展的通路,是手上CRM不支援追踪的,系统架构中就会开始出现一座座数据孤岛。此时,多通路经营的企业会开始投资CDP。CDP一开始就以多通路顾客经营为目的,来设计平台式数据管理功能,因此更容易串接、整合各方数据流。

Elie Khoury观察:「企业平均会汇整15种通路的数据到CDP。」这些通路除了电商、实体店面有消费纪录的通路,还包含网站、通讯软体、社群媒体,甚至CRM等,可以从中获取顾客消费倾向的接触点。能在单一平台上汇整这些多维度、巨量的数据,企业才能更全面、更细致分析每一个顾客在所有品牌和通路留下的足迹,并为顾客量身打造行销内容。

视觉化顾客数据管理科技厂商Woopra执行长Elie Khoury说,现在消费者从接触行销讯息到实际购买的管道相当多元,因此企业应该用多线性顾客旅程的方法,来分析自家行销通路如何推进顾客到最终购买阶段。图片来源/Appier

巨量顾客数据从何下手,专家建议用5大分析模式来探索行销机会

平台化管理模式下,企业能一站式取用横跨多个通路的顾客数据。不过输入顾客数据来源和输出行销活动的通路越多,数据复杂度和规模便会越大,行销决策也会更困难。Elie Khoury说,若不清楚从哪里开始分析,可以从5大类分析模式下手,从巨量数据中探索行销机会。

第1种是趋势分析。Elie Khoury评论,这种分析模式最基础也是最常见,用来分析特定指标在时序上的变化。例如,从特定关键字的搜寻频率,企业可以窥见近期造访自家网站顾客的主流兴趣。

第2种是顾客旅程(Customer Journey)分析。Elie Khoury表示,多通路行销模式下,顾客从接触行销讯息到实际消费行为的旅程不再是单线性,而是多线性的。因此,企业应将自家众多接触点,视为顾客旅程节点来观察。顾客经过哪些节点时行销转换率最高?顾客旅程最常中断於哪些节点?什麽样的顾客旅程最常见,如何优化这个旅程上的节点?这些都是企业可以用顾客旅程分析法来探索的问题。

第3种分析模式则是分析确定行销成功的顾客资料。这包含他们身上的喜好标签、历经过的行销活动和顾客旅程等。归因出共同特徵後,便能以此来调整行销策略,例如导流更多顾客到特定接触点,或者是加强对有同样标签顾客的行销力度。

第4种是分众分析,从具有同样特性的顾客中,尝试分析出其他共同特性,或集体行为趋势。例如,近期特定年龄层是否特别喜欢购买哪些类别商品?是否更常出没於同一种通路上?从分众分析结果,企业可以调整对这个分众的行销策略,甚至分析後,发现这个分众方法无效,转而研究其他行销策略。

最後一种是回购分析,观察哪些行销方法或商品,可以成功让顾客重新回到企业品牌消费。分析出来後,企业还能再深入了解商品回购周期、高回购率商品的关联商品、高吸引力行销方法的类似方法或常见接触点等,来进一步强化留客能力。

Elie Khoury补充,企业能用这些分析模式,开始初步研究如何利用顾客数据来驱动行销。若要更进一步,还能导入更多顾客数据以外的资料进入平台。例如,结合店面营运数据、天气、节庆等。文⊙郭又华

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