零售业销售额大幅增长的秘密在于AI赋能的客户数据中台?
从千万级到千亿级销售额,电商节日在互联网的土壤上,经过技术、物流、营销、金融等领域的创新,经历了一次又一次的辉煌。但随着消费者日益增加的全渠道需求,线上线下“共振”已致使零售行业向多终端、多场景、多业态联动。由此,6.18、双11从电商节日转向全行业节日,线下实体、自有平台也早已成为企业创造销售额爆发式增长的新场景。与此同时,随着疫情走势的暂缓,各行各业正逐步“回归正轨”,报复性消费也随之而来,零售企业如何在接下来的多个大促中通过数字化手段力挽狂澜,将决定着下半年,乃至明年的生存状态。
数字化时代,提高营销效率效果的4要素
由于产品质量、品牌理念等决定销量的要素非一朝一夕可以改变,事实来看,绝大多数零售企业都将重点落在了营销上。单单仅依靠低价促销吸引?显然这并不现实。如今客户的消费观念逐渐开始向服务、品牌、体验侧重,传统的狂轰滥炸式的投放和粗犷的促销只能吸引一部分价格敏感型消费者,其余的消费者还需要洞察需求“对症下药”。所以如何基于数字化的营销方式,实现个性化沟通、减少营销浪费,从而提高营销效率效果成为了零售企业有待突破的重点。创略科技通过服务众多零售企业的经验总结,关键在于以下4个要点。
1 细分客户
对于零售企业而言,在存量中寻找新的增量是当务之急,即让客户更加忠诚。在客户池中进行细分不仅要基于购买的规律性,还要聚合线上平台、线下门店、社交平台、跨界合作等丰富的触点,基于全渠道的客户行为进行细分,如购买类型、价值、频率等整体观点。
2 把握营销时机
客户的购买意向往往一瞬即逝,所以在正确的时间推送正确的内容或成为关键。通过人性化的了解客户行为,企业不仅可以给予更好的体验,还可以通过交叉销售等方式增加业务转化。
3 个性化营销
零售行业正朝着基于细分市场或更具个性化的营销方式发展,千人千面的个性化营销可以让客户感知到企业所带来的温暖,即推动客户旅行的完整性与体验度。但一个客户周围的信息量是一个复杂的数据混合,所以更需要一个清晰,统一的360度客户视图帮助企业精准营销。
4 优化体验
体验成为导向转化关键因素的同时,也是建立客户粘性最有效的手段。随着同质化产品竞争激烈,企业更需要主动的进行体验优化。这种体验不止拘泥于营销层面更是产品、物流、互动、情感等综合性的体验,贯穿客户的全生命周期中。
AI赋能的客户数据中台实现营销的降本增效
在数字化经济导向下,如果企业想实现以上4点要素,创造销售增长并构建企业自身私域流量池,即需要从一套实用的工具营销数据中台(CDP)入手,再搭配具有实时洞察力的算法模型,通过智能化区分客户价值、预测客户需求,最终指导执行决策。
创略科技客户数据中台的价值在于可以整合企业全触点的第一方数据,并进行清洗整合,构建客户统一ID视角,串联起完整的消费者链条,实时洞察消费者在每个时间段内的行为及画像。加之创略科技所提供的IQ企业级人工智能应用主要使用机器学习,深度学习和自然语言处理,帮助零售企业预测分析客户行为并采用营销计分模型等技术挑选潜在高质量复购人群,并利用Lookalike模型进行种子放大,挑选出购买力最强的受众以缩减营销成本提升销售额。
AI搭配客户数据中台(CDP)还可以在后续运营时,提高客户生命周期价值,包括潜客挖掘、新客转化、老客复购、流失预警、沉睡客户唤醒各阶段。零售企业可以输入个性化营销的需求到所对应的模型中,然后以手动或自动方式处理数据,通过已经打通并赋予标签的客户行为数据(产品,价格,可用性和客户偏好等变量)对结果进行建模,识别出增强客户粘性、增加复购率的最佳执行方案。创略科技曾帮助某化妆品品牌通过归因分析,建立转化率分析模型实现门店优化,在导入整理好的化妆品门店数据后分析得出了销量的各维度影响因素,并根据影响力进行排序,为企业提出了针对节假日和平时不同的门店优化方案,提升消费者的购物体验。
零售行业是连接生产与消费的关键环节,也是扩大消费、引导消费、服务消费的重要产业,所以企业不应只是满足大促带来的高销量而是寻求客户生命周期最大化价值。而客户数据中台以及AI驱动的算法模型正是可以无缝支持以客户为中心所需的复杂分析,从而在引导客户体验升级上实现更明智的决策。