Edwin van Bommel, David Edelman,Kelly Ungerman

我们访谈过的高管中,无论身处银行、零售还是其他行业,很多人仍在苦恼如何为客户设计完美的跨渠道体验,即如何利用数字化高效地、无缝地提供给客户真正需要的、合时宜的产品或服务信息。

当然这种追求完美的营销不会徒劳:未来5年左右,人们将有望看到消费者体验在实体和虚拟环境之间的彻底融合。事实上,由于无处不在的大数据、物联网和网站编程与设计升级等因素的综合作用,消费者决策的历程已悄然改变。(注释1)现在的客户如果想搜索和购买新产品和服务,随时随地、线上线下都有海量选择,7天×24小时,一切尽在指间。在这种情形下,数字渠道不再只是与客户互动的“低成本方式”,而是成为开展促销、刺激销售、提升市场份额的关键手段。到2016年,互联网将影响超过一半以上的零售业,相当于近2万亿美元的潜在销售商机。(注释2)

很多公司可能会放松警惕,以为自己已准备就绪了。大多数公司深谙如何洞悉客户的搜索需求,以及加大社交媒体的使用力度。有的甚至进行所谓的宣传“设计”,即设计简便而自动化的方式供消费者发表评论或者描述如何与品牌展开互动。

然而,工具和标准变化之快非企业所能应对。不用多久,客户就可以通过图像、语音和手势来搜索产品,自动参与别人的交易行为,借助某些可以放大现实的设备(如谷歌眼镜)找到新的机会。企业以何种方式让客户参与这些数字渠道将产生深远的影响,个中原因不仅仅在于将兴趣迅速转化为销售的商机,更重要的是,根据我们的研究,消费者做出的决策中有2/3取决于整个过程中体验的质量。(注释3)

为了跟上日新月异的技术发展周期、提升自身的多平台营销,企业需要采用不同的方法来管理消费者的决策过程,这样的方法必须能适应数字化带来的迅捷变化,同时着眼于以下三大能力:

探索。我们在访谈中发现,很多高管更注意数据的获取而不是数据的分析与挖掘。事实上,公司必须应用先进的分析手段处理大量结构化和非结构化的数据,以期能360度全方位地了解客户。客户接触战略应基于对客户近期行为和过去与本公司有关的体验进行的经验分析,还应包括客户手机或其社交媒体数据中传递出的信号。

设计。如今消费者比过去有更大的自主性,因此企业需要精心设计一套极富吸引力的客户体验方案,其中所有互动环节均应明确地与客户决策过程中的不同阶段一一对应。

交付。在“24小时在线”的营销计划中,企业与客户的互动方式恰到好处,在决策进程中的任意接触点均能保持同步。这种模式需要一支灵活而专业、由数据分析和信息技术、营销、用户体验设计等各种人才汇聚而成的团队来支撑。 这些跨职能的团队需要强有力的协调和沟通技能,需要不遗余力地完成不断重复的测试、学习和扩展的过程,而且整个推进的节奏之快能给诸多对手造成压力。

试想,如果企业专注于改善这三大能力,由此带来的跨渠道美好体验将会是怎样的呢?

新规则……

Mike 和 Linda是一对刚买了房子的夫妇,他俩正考虑添置一台洗衣机和一台烘干机。他们的购买历程是这样的: 首先,上几家家电零售商的网站看看。在其中一家的网站上,他们找到了3个感兴趣的型号,把它们加入了收藏夹。由于买的房子不大,空间有限,加上这也算得上是一笔大开销,因此夫妻俩决定去门店亲眼看看产品 。

如果是优化后的跨渠道体验,他们应该可以在零售商网站上找到最近的实体店,利用谷歌地图找到具体路线,然后开车去看产品。到那儿还没进入店堂,入口处的传感器就已经辨别出了他们的身份,并迅速发送了欢迎短信,同时根据他们在该店的购物记录为其提供了个性化产品和服务推荐。他们很快就收到了收藏夹的链接地址,还有他们可能感兴趣的洗衣机和烘干机的最新规格和价格信息(根据门店网站上的浏览记录)。此外,他们还收到了收藏夹中两款产品的促销信息:“指定品牌家电85折,仅限当日。”

当点击收藏列表,随即出现了该门店的示意图,告诉他们家电区的具体位置,点击“呼叫按钮”即可与专业导购直接对话。他们见到了销售人员,问了几个问题、量了一下尺寸,最后锁定了某个品牌特定型号的洗衣机和烘干机。由于该门店采用了先进的标签分类技术,因此该款洗衣机和烘干机的相关信息已经与其他应用自动同步在他们的手机上了。他们可以使用“消费者报告”程序浏览评价,给父母发信息寻求建议,也可以在Facebook上咨询朋友是否要购买,甚至还可以与其他商家比较价格。他们还能利用零售商在手机应用程序上的“虚拟设计师”功能,输入房间尺寸和装修等关键信息,即可预览洗衣机和烘干机搬回家后的视觉效果。

各方面反馈都不错,他们决定趁着85折优惠活动买下电器。Mike用他的“智能手表”支付了账单。离开门店前他们敲定了送货的日期与时间;一周后,在约定的日子,他们收到通知,送货的卡车已经到达附近,货物上门前半小时会短信通知,也就是说他们不必为了等着收货而取消其他安排。三周后,零售商发来短信,为他们提供针对购房一年内的客户度身打造的其他家电和家居改善服务的优惠信息。如上所述的新一轮循环又开始了。

……需要新能力

上述例子表明,使消费者希望与商家实时接触与互动的潮流无法阻挡。在客户购物决策的全过程,每个接触点都是一次品牌体验、一次与消费者互动的机会,而数字化接触点则放大了这一切。为了最大化地促成和利用数字化渠道,企业需要着重于提升三大能力:

探索:打造分析引擎

即使步入大数据时代、客户信息已经普遍数字化的当下,仍然有很多公司未能对购买其产品和服务的客户有一个360度的全方位了解。他们通常衡量产品推销等直接销售行为的业绩,鼓励利用“上次行为属性”分析系统来下载,孤立而不是结合跨渠道消费决策流程的全过程来评估促销活动。通常这些数据会被存储在不同的地点和旧的系统上,而不是存放在中央服务器上。非结构化数据在范围和数量上的使用不当会使问题进一步复杂化,如有关消费者行为和偏好的信息是通过网上评论和社交媒体上发布的帖子来收集的。根据我们的经验,这类数据通常最不为人理解,因此也最少为企业应用。

为了获得客户的完整信息而不仅仅是一些简单的“快照”,企业需要一个中央数据仓库,用来储存消费者与具体品牌接触的全部相关信息:消费者基本数据及交易信息、浏览历史记录、客户服务互动(下图旨在表明如果企业未能优化数字渠道,可能会丢失潜在客户)。像Clickfox 与 Teradata 这类工具能帮助商户收集这些数据,逐步找出在决策各个环节中更能有效地吸引消费者的机会。这类收集工作要求多个职能部门的人员群策群力,执行起来肯定会很复杂,但毋庸置疑,回报也会很丰厚。我们在该领域为某杂货零售商实施的一个项目中,由于抓好了客户分析工作,该公司的息税折旧摊销前收益提高了11%,而其主要竞争对手平均只能提高3%。对于大家电零售商而言,该项差别则为10%与2%。(注释4)

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公司掌握了全面完整的数据,就能够进行快速“门店诊断”,很多人说这正是他们的市场营销和电子商务计划中所缺乏的。如果应用SAS 和R等分析软件,采用不同的算法和模型分析纵向数据,企业可以更好地构建自己的营销举措成本模型,找到最有效的历程模式,发现潜在的流失点,找出新的客户群体。例如,某地区零售商根据点击行为分析,发现某个相较于去实体店更喜欢网上购物的特定客户群,总在周六阅读邮件;于是该零售商修改了电邮促销计划,只在周六发送在线团购信息。

另外,借助Adobe Systems、ExactTarget、Pegasystems和 Responsys等供应商提供的业务流程软件和服务,企业能够实时确定会让客户产生需求并重视的基本“诱饵”(无论什么产品或服务),而且在进行交叉销售或向上销售时可以采用个性化手段。还能利用这些工具自动生成报告,追踪客户趋势、关键业绩指标达标情况等。再举上述地区零售商为例,其分析显示,有两位只在周六阅读他们邮件的客户正在转换职业跑道,过去三天中他们都在LinkedIn上更新了个人信息。根据以上分析结果,该零售商即可为两位客户分别推送有针对性的服务和产品,其中一位收到了有关手提电脑包的信息(根据她以往的购物记录),而另一位则收到了有关西服的信息(同样根据他的购买记录)。

通过应用这类先进的分析技术,该企业的商品点击率和销售转换率也得到了显著提升(约为平均水平的3-10倍)。而且,麦肯锡的分析也证明,利用数据来改善营销决策可以使生产率提升15到20个百分点 —— 如果全球平均年度营销支出按1万亿美元计算话,这就相当于2000亿美元!(注释5)

设计:打造零摩擦体验

考虑到多样化的期望、信息以及不同渠道能力的显著不同,对消费者决策历程进行精心设计是一项极为复杂的工作。根据公开出版的报告,48%的美国消费者认为,在整合线上与线下的体验方面,企业要做的工作还有不少。当然,这项工作绝对值得企业做好。一家大银行通过提升数字渠道的应用利润增加了3亿多美元就是很好的一个例子。该银行挖掘了未充分利用的客户数据,在购买决策过程的不同环节,为客户发送有针对性的营销信息。银行通过利用这些数据,并借助个性化的方案和测试工具发布某些产品线的营销活动信息,每一步举措都针对客户的需求来推进,以帮助客户做出最佳购买决策。

数字化领域的先锋 Amazon、eBay与 Google 等公司在重造客户对跨渠道便利服务的期望上一直引领风潮(如eBay推出的Now手机应用,可满足消费者从eBay的零售合作者上一键式购物的需求,在美国部分城市还能实现当天订购、当天到货;Amazon在最新的Kindle Fire 平板电脑上近期推出的帮助按钮,可以让客户一键连接到一个后台的服务代表)。这些企业已经具备了臻于完美的测试新用户体验的能力,而且能针对不同客户群不断改善其产品和服务。
这种精益、创业式的方法对庞大、根深蒂固、决策速度堪比蜗牛的营销组织而言,听上去可能不太靠谱,不过一边检验一边学习的方法能帮助企业决定怎样才是优化(并度身定制)消费者决策历程中各个环节关键设计要素的最好办法。之前讨论的买家电的案例中,零售商的客户分析为那对夫妇打造了完全适合他们情况的购物体验,从最初的在线搜索到门店内的实际和虚拟互动,直到公司售后的跟进等。零售商没有给Mike 和 Linda 推送那种被认为是干涉性(甚至是讨厌)的信息,而是在他们决策的每一个环节都尽可能第一时间提供最有用的信息,而且也是最便捷的购买和配送途径。
为了创造类似的零摩擦体验,有些公司打造了24小时*×天的全天候数字化“窗口购物”模式,以便于测试产品理念和客户互动,快速收集反馈且无需增派人手或增加库存。有几家提供复杂产品和服务的公司,将“游戏”的元素引入客户体验——将导航、内容架构、视觉展示整合在一起,供消费者在做出最终的决定之前比较权衡、测试与产品相关的不同选择和定价等。某金融服务公司重新设计了其用于收集信用卡申请信息的手机应用程序,将客户的背景信息纳入其中。新版本改变了之前千篇一律的界面,定价、申请流程、特定信用额度等手机界面上的不同要素能根据现有客户信息进行动态调整。新的手机应用程序的页面布局和导航十分简洁,用户只需点击几次即可轻松搞定。结果,该公司在线应用的点击率获得了显著提升。

交付:构建更灵活的组织
根据我们的经验,太多公司怯于发起“足够好”的营销战, 即能随着客户购买行为和表现出的喜好变化而不断完善的营销。在保守型高管的带领下,团队倾向于推出启动慢、最终又很少能给人们带来全新洞见的营销活动。与此相反,公司应该去开展众多与云技术或代理网站服务有关的小型实验,对新设计进行试点并证明其投资价值。

这类灵活、以数据为驱动的活动必须由配备合格的人才、正确的工具和合适的流程的组织来支持。公司或多或少会配备一些相关员工,但缺乏相应的工具和流程,因此,当精益工具和技术引入销售、市场营销和IT 流程中时,管理团队就不可避免地遭遇各种阻力。据我们了解,做得最成功的全渠道企业已经建起了分析和数字营销的卓越中心, 正在尝试开展端对端全程微活动管理。其流程通常包括系统化的日程安排、头脑风暴和评估会议,设定1周与2周的转型时间。同时,角色和职责都会做出清晰界定。这种模式与创建严格分级的流程相去甚远,让个人得到解放,并快速复制,这有时被称为“失败后迅速前进而制胜” 的模式。

例如,某家银行的业务单元负责人每个月碰头一次,讨论各自在提升消费者决策进程的进展。新产品和活动推出时,人们在会议桌的中央放一张夹层卡来代表决策历程,讨论各自客户群的不同体验、各职能小组如何各司其职:客户数据应该如何捕捉,日后如何再利用?活动设计如何从大众媒体转向社交媒体,再登上各大网站?客户设立账户后的后续体验如何? 团队还安排了专门的手机和社交媒体专家,作为完善全渠道体验的“传道者”,帮助各业务单元在不同消费者的互动环节上表现更好。公司第一轮修订计划和新计划推出后头6个月即获得了上千万美元的收入,项目组预计年度利润增长将超1亿美元。

当然,构建灵活的营销组织需要时间。公司应从组建一支“快速突击小组”着手,凝聚起合格的测试、学习和推广人才。团队应该融合跨职能的不同视角(市场营销、电子商务、IT、渠道管理、财务、法务等),而团队成员必须具有身处“作战室”的心态——比如严厉地指出哪些活动有效、哪些无效,哪些信息对哪些客户群是重点;每周而非每半年推出新测试;征调IT和设计部门的资源为每一个可能的互动设计内容等。

公司很有可能需要外聘拥有不同技能的人才。有些组织已经形成了创新的、类似风投的人才搜索和招聘策略。例如Staples在马萨诸塞州的剑桥设立了一个电子商务创新中心,从附近的哈佛大学和麻省理工学院招募技术人才,近期该公司还收购了转化营销方面的初创公司Runa作为西海岸的人才中心。

公司还可能需要不同类型的信息系统。最佳技术解决方案的选择主要视公司的起点和目标而定。不过一般情况下,能为公司带来最佳成果的工具具有以下特点:支持大规模数据管理和数据库集成,可促成下一个最佳行动及开展其他类型的高级分析,可简化活动的测试、执行与指标等。

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公司需要制定战略决策,明确建构客户价值的最佳途径。很多公司都将数字化列为这方面的三大重点事项之一,可惜能花时间衡量自身数字化成熟度的公司却寥寥无几。一家公司的数字智商(DQ)指的是其长期数码战略的完善性、战略实施的有效性、组织架构和信息技术方面的实力。如果公司能将DQ的概念列入最重要的业绩指标,往往能更有效地监控自身在上述提升数字能力方面的进展,支持更有针对性的投资,加快数字化增长的速度。

事实上,最终能成功实现全渠道营销与销售的公司可能类似于高科技公司,有意思的是,甚至可能是出版商。这些公司充分利用大数据和数字化接触点来推动增长、降低成本。与此同时,通过多个平台实时制造并管理着形形色色的内容(目录、优惠券、网页、移动应用、用户生成的内容),打造出全新的、突破性的客户体验。这意味着重新审视作为细分战略依据的种种分析、设计的一系列体验以及为更快的复制和交付服务而建立的内部运营方式。


 

注释
1.关于此话题若想了解更多,可参考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 Löffler, 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。

3.参见Peter Dahlstrm 与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. 麦肯锡有关营销投资回报的分析,可至mckinsey.com。

 

 

Edwin van Bommel 是麦肯锡全球董事,常驻阿姆斯特丹分公司;
David Edelman 是麦肯锡全球董事,常驻波士顿分公司;
Kelly Ungerman 是麦肯锡全球董事,常驻达拉斯分公司的。三人共同领导麦肯锡数字化创收项目业务(RED),旨在通过对消费者决策进程再设计,整合各类商业杠杆、各种渠道和接触点,最终实现收入和利润的增长。