Edwin van Bommel, David Edelman,Kelly Ungerman

我們訪談過的高管中,無論身處銀行、零售還是其他行業,很多人仍在苦惱如何為客戶設計完美的跨渠道體驗,即如何利用數字化高效地、無縫地提供給客戶真正需要的、合時宜的產品或服務信息。

當然這種追求完美的營銷不會徒勞:未來5年左右,人們將有望看到消費者體驗在實體和虛擬環境之間的徹底融合。事實上,由于無處不在的大數據、物聯網和網站編程與設計升級等因素的綜合作用,消費者決策的歷程已悄然改變。(注釋1)現在的客戶如果想搜索和購買新產品和服務,隨時隨地、線上線下都有海量選擇,7天×24小時,一切盡在指間。在這種情形下,數字渠道不再只是與客戶互動的“低成本方式”,而是成為開展促銷、刺激銷售、提升市場份額的關鍵手段。到2016年,互聯網將影響超過一半以上的零售業,相當于近2萬億美元的潛在銷售商機。(注釋2)

很多公司可能會放松警惕,以為自己已準備就緒了。大多數公司深諳如何洞悉客戶的搜索需求,以及加大社交媒體的使用力度。有的甚至進行所謂的宣傳“設計”,即設計簡便而自動化的方式供消費者發表評論或者描述如何與品牌展開互動。

然而,工具和標準變化之快非企業所能應對。不用多久,客戶就可以通過圖像、語音和手勢來搜索產品,自動參與別人的交易行為,借助某些可以放大現實的設備(如谷歌眼鏡)找到新的機會。企業以何種方式讓客戶參與這些數字渠道將產生深遠的影響,個中原因不僅僅在于將興趣迅速轉化為銷售的商機,更重要的是,根據我們的研究,消費者做出的決策中有2/3取決于整個過程中體驗的質量。(注釋3)

為了跟上日新月異的技術發展周期、提升自身的多平臺營銷,企業需要采用不同的方法來管理消費者的決策過程,這樣的方法必須能適應數字化帶來的迅捷變化,同時著眼于以下三大能力:

探索。我們在訪談中發現,很多高管更注意數據的獲取而不是數據的分析與挖掘。事實上,公司必須應用先進的分析手段處理大量結構化和非結構化的數據,以期能360度全方位地了解客戶。客戶接觸戰略應基于對客戶近期行為和過去與本公司有關的體驗進行的經驗分析,還應包括客戶手機或其社交媒體數據中傳遞出的信號。

設計。如今消費者比過去有更大的自主性,因此企業需要精心設計一套極富吸引力的客戶體驗方案,其中所有互動環節均應明確地與客戶決策過程中的不同階段一一對應。

交付。在“24小時在線”的營銷計劃中,企業與客戶的互動方式恰到好處,在決策進程中的任意接觸點均能保持同步。這種模式需要一支靈活而專業、由數據分析和信息技術、營銷、用戶體驗設計等各種人才匯聚而成的團隊來支撐。 這些跨職能的團隊需要強有力的協調和溝通技能,需要不遺余力地完成不斷重復的測試、學習和擴展的過程,而且整個推進的節奏之快能給諸多對手造成壓力。

試想,如果企業專注于改善這三大能力,由此帶來的跨渠道美好體驗將會是怎樣的呢?

新規則……

Mike 和 Linda是一對剛買了房子的夫婦,他倆正考慮添置一臺洗衣機和一臺烘干機。他們的購買歷程是這樣的: 首先,上幾家家電零售商的網站看看。在其中一家的網站上,他們找到了3個感興趣的型號,把它們加入了收藏夾。由于買的房子不大,空間有限,加上這也算得上是一筆大開銷,因此夫妻倆決定去門店親眼看看產品 。

如果是優化后的跨渠道體驗,他們應該可以在零售商網站上找到最近的實體店,利用谷歌地圖找到具體路線,然后開車去看產品。到那兒還沒進入店堂,入口處的傳感器就已經辨別出了他們的身份,并迅速發送了歡迎短信,同時根據他們在該店的購物記錄為其提供了個性化產品和服務推薦。他們很快就收到了收藏夾的鏈接地址,還有他們可能感興趣的洗衣機和烘干機的最新規格和價格信息(根據門店網站上的瀏覽記錄)。此外,他們還收到了收藏夾中兩款產品的促銷信息:“指定品牌家電85折,僅限當日。”

當點擊收藏列表,隨即出現了該門店的示意圖,告訴他們家電區的具體位置,點擊“呼叫按鈕”即可與專業導購直接對話。他們見到了銷售人員,問了幾個問題、量了一下尺寸,最后鎖定了某個品牌特定型號的洗衣機和烘干機。由于該門店采用了先進的標簽分類技術,因此該款洗衣機和烘干機的相關信息已經與其他應用自動同步在他們的手機上了。他們可以使用“消費者報告”程序瀏覽評價,給父母發信息尋求建議,也可以在Facebook上咨詢朋友是否要購買,甚至還可以與其他商家比較價格。他們還能利用零售商在手機應用程序上的“虛擬設計師”功能,輸入房間尺寸和裝修等關鍵信息,即可預覽洗衣機和烘干機搬回家后的視覺效果。

各方面反饋都不錯,他們決定趁著85折優惠活動買下電器。Mike用他的“智能手表”支付了賬單。離開門店前他們敲定了送貨的日期與時間;一周后,在約定的日子,他們收到通知,送貨的卡車已經到達附近,貨物上門前半小時會短信通知,也就是說他們不必為了等著收貨而取消其他安排。三周后,零售商發來短信,為他們提供針對購房一年內的客戶度身打造的其他家電和家居改善服務的優惠信息。如上所述的新一輪循環又開始了。

……需要新能力

上述例子表明,使消費者希望與商家實時接觸與互動的潮流無法阻擋。在客戶購物決策的全過程,每個接觸點都是一次品牌體驗、一次與消費者互動的機會,而數字化接觸點則放大了這一切。為了最大化地促成和利用數字化渠道,企業需要著重于提升三大能力:

探索:打造分析引擎

即使步入大數據時代、客戶信息已經普遍數字化的當下,仍然有很多公司未能對購買其產品和服務的客戶有一個360度的全方位了解。他們通常衡量產品推銷等直接銷售行為的業績,鼓勵利用“上次行為屬性”分析系統來下載,孤立而不是結合跨渠道消費決策流程的全過程來評估促銷活動。通常這些數據會被存儲在不同的地點和舊的系統上,而不是存放在中央服務器上。非結構化數據在范圍和數量上的使用不當會使問題進一步復雜化,如有關消費者行為和偏好的信息是通過網上評論和社交媒體上發布的帖子來收集的。根據我們的經驗,這類數據通常最不為人理解,因此也最少為企業應用。

為了獲得客戶的完整信息而不僅僅是一些簡單的“快照”,企業需要一個中央數據倉庫,用來儲存消費者與具體品牌接觸的全部相關信息:消費者基本數據及交易信息、瀏覽歷史記錄、客戶服務互動(下圖旨在表明如果企業未能優化數字渠道,可能會丟失潛在客戶)。像Clickfox 與 Teradata 這類工具能幫助商戶收集這些數據,逐步找出在決策各個環節中更能有效地吸引消費者的機會。這類收集工作要求多個職能部門的人員群策群力,執行起來肯定會很復雜,但毋庸置疑,回報也會很豐厚。我們在該領域為某雜貨零售商實施的一個項目中,由于抓好了客戶分析工作,該公司的息稅折舊攤銷前收益提高了11%,而其主要競爭對手平均只能提高3%。對于大家電零售商而言,該項差別則為10%與2%。(注釋4)

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公司掌握了全面完整的數據,就能夠進行快速“門店診斷”,很多人說這正是他們的市場營銷和電子商務計劃中所缺乏的。如果應用SAS 和R等分析軟件,采用不同的算法和模型分析縱向數據,企業可以更好地構建自己的營銷舉措成本模型,找到最有效的歷程模式,發現潛在的流失點,找出新的客戶群體。例如,某地區零售商根據點擊行為分析,發現某個相較于去實體店更喜歡網上購物的特定客戶群,總在周六閱讀郵件;于是該零售商修改了電郵促銷計劃,只在周六發送在線團購信息。

另外,借助Adobe Systems、ExactTarget、Pegasystems和 Responsys等供應商提供的業務流程軟件和服務,企業能夠實時確定會讓客戶產生需求并重視的基本“誘餌”(無論什么產品或服務),而且在進行交叉銷售或向上銷售時可以采用個性化手段。還能利用這些工具自動生成報告,追蹤客戶趨勢、關鍵業績指標達標情況等。再舉上述地區零售商為例,其分析顯示,有兩位只在周六閱讀他們郵件的客戶正在轉換職業跑道,過去三天中他們都在LinkedIn上更新了個人信息。根據以上分析結果,該零售商即可為兩位客戶分別推送有針對性的服務和產品,其中一位收到了有關手提電腦包的信息(根據她以往的購物記錄),而另一位則收到了有關西服的信息(同樣根據他的購買記錄)。

通過應用這類先進的分析技術,該企業的商品點擊率和銷售轉換率也得到了顯著提升(約為平均水平的3-10倍)。而且,麥肯錫的分析也證明,利用數據來改善營銷決策可以使生產率提升15到20個百分點 —— 如果全球平均年度營銷支出按1萬億美元計算話,這就相當于2000億美元!(注釋5)

設計:打造零摩擦體驗

考慮到多樣化的期望、信息以及不同渠道能力的顯著不同,對消費者決策歷程進行精心設計是一項極為復雜的工作。根據公開出版的報告,48%的美國消費者認為,在整合線上與線下的體驗方面,企業要做的工作還有不少。當然,這項工作絕對值得企業做好。一家大銀行通過提升數字渠道的應用利潤增加了3億多美元就是很好的一個例子。該銀行挖掘了未充分利用的客戶數據,在購買決策過程的不同環節,為客戶發送有針對性的營銷信息。銀行通過利用這些數據,并借助個性化的方案和測試工具發布某些產品線的營銷活動信息,每一步舉措都針對客戶的需求來推進,以幫助客戶做出最佳購買決策。

數字化領域的先鋒 Amazon、eBay與 Google 等公司在重造客戶對跨渠道便利服務的期望上一直引領風潮(如eBay推出的Now手機應用,可滿足消費者從eBay的零售合作者上一鍵式購物的需求,在美國部分城市還能實現當天訂購、當天到貨;Amazon在最新的Kindle Fire 平板電腦上近期推出的幫助按鈕,可以讓客戶一鍵連接到一個后臺的服務代表)。這些企業已經具備了臻于完美的測試新用戶體驗的能力,而且能針對不同客戶群不斷改善其產品和服務。
這種精益、創業式的方法對龐大、根深蒂固、決策速度堪比蝸牛的營銷組織而言,聽上去可能不太靠譜,不過一邊檢驗一邊學習的方法能幫助企業決定怎樣才是優化(并度身定制)消費者決策歷程中各個環節關鍵設計要素的最好辦法。之前討論的買家電的案例中,零售商的客戶分析為那對夫婦打造了完全適合他們情況的購物體驗,從最初的在線搜索到門店內的實際和虛擬互動,直到公司售后的跟進等。零售商沒有給Mike 和 Linda 推送那種被認為是干涉性(甚至是討厭)的信息,而是在他們決策的每一個環節都盡可能第一時間提供最有用的信息,而且也是最便捷的購買和配送途徑。
為了創造類似的零摩擦體驗,有些公司打造了24小時*×天的全天候數字化“窗口購物”模式,以便于測試產品理念和客戶互動,快速收集反饋且無需增派人手或增加庫存。有幾家提供復雜產品和服務的公司,將“游戲”的元素引入客戶體驗——將導航、內容架構、視覺展示整合在一起,供消費者在做出最終的決定之前比較權衡、測試與產品相關的不同選擇和定價等。某金融服務公司重新設計了其用于收集信用卡申請信息的手機應用程序,將客戶的背景信息納入其中。新版本改變了之前千篇一律的界面,定價、申請流程、特定信用額度等手機界面上的不同要素能根據現有客戶信息進行動態調整。新的手機應用程序的頁面布局和導航十分簡潔,用戶只需點擊幾次即可輕松搞定。結果,該公司在線應用的點擊率獲得了顯著提升。

交付:構建更靈活的組織
根據我們的經驗,太多公司怯于發起“足夠好”的營銷戰, 即能隨著客戶購買行為和表現出的喜好變化而不斷完善的營銷。在保守型高管的帶領下,團隊傾向于推出啟動慢、最終又很少能給人們帶來全新洞見的營銷活動。與此相反,公司應該去開展眾多與云技術或代理網站服務有關的小型實驗,對新設計進行試點并證明其投資價值。

這類靈活、以數據為驅動的活動必須由配備合格的人才、正確的工具和合適的流程的組織來支持。公司或多或少會配備一些相關員工,但缺乏相應的工具和流程,因此,當精益工具和技術引入銷售、市場營銷和IT 流程中時,管理團隊就不可避免地遭遇各種阻力。據我們了解,做得最成功的全渠道企業已經建起了分析和數字營銷的卓越中心, 正在嘗試開展端對端全程微活動管理。其流程通常包括系統化的日程安排、頭腦風暴和評估會議,設定1周與2周的轉型時間。同時,角色和職責都會做出清晰界定。這種模式與創建嚴格分級的流程相去甚遠,讓個人得到解放,并快速復制,這有時被稱為“失敗后迅速前進而制勝” 的模式。

例如,某家銀行的業務單元負責人每個月碰頭一次,討論各自在提升消費者決策進程的進展。新產品和活動推出時,人們在會議桌的中央放一張夾層卡來代表決策歷程,討論各自客戶群的不同體驗、各職能小組如何各司其職:客戶數據應該如何捕捉,日后如何再利用?活動設計如何從大眾媒體轉向社交媒體,再登上各大網站?客戶設立賬戶后的后續體驗如何? 團隊還安排了專門的手機和社交媒體專家,作為完善全渠道體驗的“傳道者”,幫助各業務單元在不同消費者的互動環節上表現更好。公司第一輪修訂計劃和新計劃推出后頭6個月即獲得了上千萬美元的收入,項目組預計年度利潤增長將超1億美元。

當然,構建靈活的營銷組織需要時間。公司應從組建一支“快速突擊小組”著手,凝聚起合格的測試、學習和推廣人才。團隊應該融合跨職能的不同視角(市場營銷、電子商務、IT、渠道管理、財務、法務等),而團隊成員必須具有身處“作戰室”的心態——比如嚴厲地指出哪些活動有效、哪些無效,哪些信息對哪些客戶群是重點;每周而非每半年推出新測試;征調IT和設計部門的資源為每一個可能的互動設計內容等。

公司很有可能需要外聘擁有不同技能的人才。有些組織已經形成了創新的、類似風投的人才搜索和招聘策略。例如Staples在馬薩諸塞州的劍橋設立了一個電子商務創新中心,從附近的哈佛大學和麻省理工學院招募技術人才,近期該公司還收購了轉化營銷方面的初創公司Runa作為西海岸的人才中心。

公司還可能需要不同類型的信息系統。最佳技術解決方案的選擇主要視公司的起點和目標而定。不過一般情況下,能為公司帶來最佳成果的工具具有以下特點:支持大規模數據管理和數據庫集成,可促成下一個最佳行動及開展其他類型的高級分析,可簡化活動的測試、執行與指標等。

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公司需要制定戰略決策,明確建構客戶價值的最佳途徑。很多公司都將數字化列為這方面的三大重點事項之一,可惜能花時間衡量自身數字化成熟度的公司卻寥寥無幾。一家公司的數字智商(DQ)指的是其長期數碼戰略的完善性、戰略實施的有效性、組織架構和信息技術方面的實力。如果公司能將DQ的概念列入最重要的業績指標,往往能更有效地監控自身在上述提升數字能力方面的進展,支持更有針對性的投資,加快數字化增長的速度。

事實上,最終能成功實現全渠道營銷與銷售的公司可能類似于高科技公司,有意思的是,甚至可能是出版商。這些公司充分利用大數據和數字化接觸點來推動增長、降低成本。與此同時,通過多個平臺實時制造并管理著形形色色的內容(目錄、優惠券、網頁、移動應用、用戶生成的內容),打造出全新的、突破性的客戶體驗。這意味著重新審視作為細分戰略依據的種種分析、設計的一系列體驗以及為更快的復制和交付服務而建立的內部運營方式。


 

注釋
1.關于此話題若想了解更多,可參考David Court et al., “The consumer decision journey,” McKinsey Quarterly, June 2009; Brad Brown, Michael Chui, and James Manyika, “ Are you ready for the era of ‘big data’?,” McKinsey Quarterly, October 2011; and Michael Chui, Markus L?ffler, and Roger Roberts, “The Internet of Things,” March 2010。
2.Sucharita Mulpuru, US Cross-Channel Retail Forecast, 2011 to 2016, Forrester Research, July 2012, forrester.com。

3.參見Peter Dahlstrm 與David Edelman合著的 “The coming era of ‘on-demand’ marketing,” McKinsey Quarterly, April 2013。

4.“Five major trends in digital consumption: Challenges and opportunities for retailers,” McKinsey on Marketing & Sales, June 2013。

5. 麥肯錫有關營銷投資回報的分析,可至mckinsey.com。

 

 

Edwin van Bommel 是麥肯錫全球董事,常駐阿姆斯特丹分公司;
David Edelman 是麥肯錫全球董事,常駐波士頓分公司;
Kelly Ungerman 是麥肯錫全球董事,常駐達拉斯分公司的。三人共同領導麥肯錫數字化創收項目業務(RED),旨在通過對消費者決策進程再設計,整合各類商業杠桿、各種渠道和接觸點,最終實現收入和利潤的增長。