Quan hệ khách hàng siêu cá nhân hoá

Facebook
Twitter
LinkedIn

Nhà báo Josh Manion tin rằng các nhà bán lẻ có thể học hỏi được nhiều điều từ Starbucks, công ty này khéo léo tận dụng dữ liệu để có được lòng trung thành của khách hàng và xây dựng thương hiệu của mình.

CEO Howard Schultz của Starbucks biết gì mà một số nhà bán lẻ thì không? Trong quý gần đây nhất, Starbucks đã báo cáo thu nhập ổn định vượt qua kỳ vọng và doanh thu hàng quý đã tăng 18% lên 4,9 tỷ USD. Schultz nói với các nhà phân tích rằng đầu tư vào công nghệ kỹ thuật số thay vì quảng cáo kỹ thuật số là một yếu tố dẫn đến thành công của Starbucks.

Cụ thể hơn, trong khi nhiều nhà bán lẻ phản ứng với điều mà Schultz gọi là “ cơn địa chấn ” trong lĩnh vực bán lẻ vào năm 2008 bằng cách đổ tiền vào quảng cáo trực tuyến, thì thay vào đó, Starbucks lại đầu tư vào khả năng công nghệ tiếp thị đa kênh của riêng mình để thu hút khách hàng trên các nền tảng di động và phương tiện truyền thông xã hội mới.

Kết quả là, gã khổng lồ cà phê đã có thể cá nhân hóa các tương tác của mình với cơ sở khách hàng ngày càng tăng của mình một cách hiệu quả hơn và tạo ra lòng trung thành của khách hàng sâu sắc hơn so với đối thủ cạnh tranh. Mối liên hệ giữa các sáng kiến ​​kỹ thuật số của Starbucks là Chương trình Phần thưởng Starbucks của tôi, mà công ty báo cáo đã tăng 28% so với cùng kỳ năm ngoái lên 10,4 triệu thành viên chỉ riêng tại Hoa Kỳ trong quý gần nhất.

Starbucks_Annual_Meeting

Howard Schultz tại Hội nghị thường niên của Starbucks

Tuy nhiên, để làm cho các chương trình khách hàng thân thiết hoạt động, bạn cần có dữ liệu đa kênh chất lượng . Starbucks nổi bật với khả năng sử dụng dữ liệu để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và xây dựng sự cộng hưởng cảm xúc với thương hiệu toàn cầu của mình. Chương trình khách hàng thân thiết của nó tập trung vào tương tác cá nhân với khách hàng, trực tuyến và tại cửa hàng, đó là một thái độ đi thẳng từ hàng đầu.

Tuần trước, Schultz đã yêu cầu các nhân viên của mình phải hết sức nhạy cảm với khách hàng do sự biến động của thị trường chứng khoán. Trong một bản ghi nhớ gửi 190.000 nhân viên, Schultz nói, “Hãy nhận ra điều này và – như bạn vẫn luôn làm – hãy nhớ rằng thành công của chúng ta không phải là quyền lợi mà là thứ chúng ta cần kiếm được hàng ngày.” Tất cả những điều này cộng lại. Năm ngoái, Fortune đã vinh danh Starbucks là thương hiệu được ngưỡng mộ thứ 5 trên thế giới.

Điều đó đưa tôi đến một điểm mấu chốt: Giá trị của công nghệ tiếp thị nằm ở những gì nó cho phép – khả năng tương tác của khách hàng với thương hiệu dù họ ở đâu, trên bất kỳ nền tảng nào họ ưa thích tại thời điểm đó.

Trong một ngành mà khách hàng kỹ thuật số chuyển dịch nhanh chóng từ công ty này sang công ty khác dễ dàng hơn, thì không dễ dàng đạt được lòng trung thành. Để có được lòng tin của khách hàng đối với thương hiệu của bạn, bạn cần tận dụng dữ liệu.

Cá nhân hóa: Có hoạt động không?

Hãy bắt đầu với bức tranh lớn. VentureBeat, trong phần ba của loạt bài Bốn phần về Công nghệ Tiếp thị, đã tiến hành nghiên cứu cho thấy giá trị của việc tiếp cận khách hàng với tư cách là những cá nhân độc đáo.

Kết quả cho thấy chỉ một thay đổi đơn giản – sử dụng tên của cá nhân trong dòng tiêu đề của email – đã đẩy tỷ lệ mở email trung bình lên 29,3%. VentureBeat báo cáo rằng nội dung trang web được cá nhân hóa đã thúc đẩy lượt xem trang của một công ty tăng 300% và một công ty khác báo cáo tỷ lệ chuyển đổi tăng 219%.

Cá nhân hóa tinh vi thường liên quan đến việc tận dụng một tập dữ liệu phong phú hơn, chẳng hạn như tên và địa chỉ email, trang web và lịch sử duyệt web khác, sở thích của người dùng, hành vi ứng dụng di động, dữ liệu xã hội, lịch sử vị trí thiết bị và nhân khẩu học, để chỉ tên một số nguồn. Và nó đòi hỏi các nhà tiếp thị phải tương quan với hành vi của người tiêu dùng và việc mua hàng trên các kênh.

Tất cả những điều này đã làm nảy sinh ra thuật ngữ “siêu cá nhân hóa”. VentureBeat định nghĩa nó là “việc sử dụng dữ liệu để cung cấp các sản phẩm, dịch vụ và nội dung được cá nhân hóa và nhắm mục tiêu hơn”.

Chương trình khách hàng thân thiết: Tiếp thị dựa trên sự cho phép

Tiêu chuẩn thực sự cho siêu cá nhân hóa là tương tác 1-1 với các cá nhân, không phải các phân đoạn. Tuy nhiên, để dự đoán mong muốn của một cá nhân tại bất kỳ thời điểm nào, đòi hỏi bạn phải có cái nhìn sâu sắc về khách hàng, đến từ việc phân tích dữ liệu chi tiết.

Các chương trình phần thưởng thường được sử dụng để thu thập dữ liệu bổ sung vì trên thực tế, khách hàng cấp cho thương hiệu quyền thu thập dữ liệu để đổi lấy thứ gì đó có giá trị.

Chương trình Điểm thưởng Starbucks của tôi, giống như nhiều chương trình khách hàng thân thiết tốt nhất, được phân cấp và việc trao đổi giá trị bắt đầu ngay lập tức khi khách hàng “đăng ký” và được tặng đồ uống sinh nhật, phiếu giảm giá và ưu đãi qua email tùy chỉnh. Nhưng chương trình khách hàng thân thiết còn đi xa hơn ở chỗ nó là một chương trình đa kênh, đa thương hiệu hỗ trợ các kế hoạch phát triển của công ty.

Để làm tốt điều này, đòi hỏi khả năng kết nối các dấu chấm khi nói đến hành động của người tiêu dùng trên mạng và ngoại tuyến. Các khả năng công nghệ tiếp thị phù hợp là nền tảng:

• Thu thập dữ liệu. Để hỗ trợ tiếp thị 1:1 và cụ thể hơn là các chương trình khách hàng thân thiết, dữ liệu phải đủ chi tiết và toàn diện trên tất cả các kênh và nền tảng. Granular có nghĩa là dữ liệu ở cấp độ của người dùng – cá nhân duy nhất.

Với việc sử dụng điện thoại di động bùng nổ, ví dụ, tương tác di động phải được bao gồm trong sự pha trộn dữ liệu để đảm bảo cung cấp cá nhân hơn. Dữ liệu từ các trang web của thương hiệu, email và các chiến dịch quảng cáo, phương tiện truyền thông xã hội và hơn thế nữa cũng nên được thu thập.

Thật không may, các kho chứa dữ liệu trên các nền tảng và thiết bị theo truyền thống là một thách thức. Để vượt qua rào cản này, hãy sử dụng các nền tảng có thể thu thập dữ liệu trực tuyến, bao gồm các kênh xã hội, di động và ngoại tuyến.

• Tích hợp dữ liệu (Lớp dữ liệu). Các nhà tiếp thị cần một nguồn sự thật duy nhất về người tiêu dùng để chạy một chương trình khách hàng thân thiết hoặc bất kỳ nỗ lực tiếp thị nào khác một cách hiệu quả.

Lớp dữ liệu – nơi dữ liệu được thu thập từ tất cả các nguồn của bạn được thống nhất, chuẩn hóa và cung cấp cho tất cả các hệ thống của bạn – rất quan trọng. Đây là nơi các silo dữ liệu được loại bỏ, cho phép phân tích và xử lý dữ liệu toàn diện trong thời gian thực.

Nó không phải là một kho lưu trữ dữ liệu, mà là một tập dữ liệu tổng thể, liên tục phát triển, thúc đẩy tất cả các sáng kiến ​​tiếp thị của bạn.

• Xây dựng Hồ sơ Người tiêu dùng. Hồ sơ người dùng toàn cầu kết hợp dữ liệu ở cấp độ của từng cá nhân duy nhất từ ​​các phiên của khách truy cập trên nhiều kênh và thiết bị, cũng như các nguồn khác. Sau khi dữ liệu được thu thập, dữ liệu có thể được kết hợp với nhau để tạo hồ sơ người tiêu dùng, sau đó liên tục được cập nhật, làm phong phú và tinh chỉnh theo thời gian thực.

Khả năng ghép hồ sơ nâng cao cho phép ghép các thiết bị chéo, sử dụng các số nhận dạng chung như địa chỉ email và ID khách hàng.

Khi Starbucks nhìn về tương lai, hồ sơ người dùng toàn cầu là thứ sẽ cung cấp ưu đãi nói thực sự với “tôi” thay vì ưu đãi chung chung dành cho “một phân khúc mà tôi đã được chỉ định”.

Khách hàng ngày nay đòi hỏi sự phù hợp và giá trị thực từ hoạt động tiếp thị để đổi lấy lòng trung thành. Đó là thỏa thuận bất thành văn, cho dù trong một chiến dịch tiếp thị hay một chương trình phần thưởng.

Tất cả là nhằm tạo được niềm tin của khách hàng đối với thương hiệu của bạn và nó bắt đầu từ dữ liệu.

Nguồn tham khảo: Josh Manion

More to explorer

How does AI facial recognition technology works?

Few biometric technologies get as many responses – positive or negative – as facial recognition. When combined with artificial intelligence, facial recognition is highly accurate but can be considered invasive.