線上購物的下一波風口即將到來，未來的品牌商要怎麼靠CRM拔得頭籌？

2016-11-02

IvanZhou/Sociomantic大中華區總監

圖片來源 : Pixabay

為什麼CRM在數據廣告中如此重要，重要在哪裡？

現如今的用戶們都對個性化服務或定制服務有很高的要求和期待。TA希望在廣告在TA們需要的時間出現，合適的渠道展示，帶著有價值的實際的廣告訊息，能隨時解決TA們生活中的需要和問題。

如果品牌的目標是長期培養用戶的忠誠度（品牌應該非常重視這個目標），CRM（客戶關係管理）則是達到這一目的的核心關鍵，尤其是現在用戶通過各種不同的設備在不同的時間和不同的網站管道查詢購買商品。線上線下已經不是消費類型的最大區別了，就好比現在電子設備也遠遠不止手機和PC而已。

線上線下多管道多設備多時間點的融合貫通的消費方式是未來的大趨勢，電商行銷的發展方向應該是提供和消費者相關的個性化訊息，吸引TA們產生更多的互動。

鑑於市場在逐步的向線上轉型，出現越來越多的線上行銷管道，行銷人員需要面對越來越分散，孤立的消費者數據，CRM的管理和創新也越來越難了。

Sociomantic專門和Econsultancy合作，做了CRM現狀調查，致力回答以下問題：

1. 當下CRM主要採用什麼方式對用戶進行分類和個性化行銷？

2. CRM在跨管道行銷中扮演怎樣重要的角色?

3. 現在的廣告科技公司和廣告主們都在投資研發什麼CRM技術？

Adam Baker, Sociomantic英國的大區總監，認為為了能跨管道跨設備的給消費者提供個性化廣告，做好客戶關係數據管理是至關重要的。CRM（客戶關係管理系統）必須符合當下以及未來的程序化廣告趨勢，使得品牌可以自由遊走在日益複雜的消費管道中觸及並滿足消費者需求，成為贏家。

英國的線上消費佔比80.4%的主導地位，美國以79.1%緊隨其後。隨著線上消費的增長，越來越少用戶僅僅局限在實體店消費方式。那麼，問題來了。線上消費會不會達到飽和的時候呢？換句話說，越來越少新線上用戶出現，品牌商怎樣在現有用戶中保持消費不變甚至增長呢？答案很簡單，客戶忠誠度培養是根本。而這個根本的根基則是CRM創新。用戶從實體轉到線上，現實轉到虛擬，在一系列的線上管道中，品牌商也要將思維放眼未來，轉變成線上數據管理的CRM。說明白一些，忠誠度並不是傳統意義上的解釋，而是理解用戶作為一個消費者和作為品牌的宣傳者的長期潛在價值。能夠理解用戶的終身價值（CLV）對於品牌的客戶數據管理的CRM策略有益，並有助於品牌最後在線上購物全面滲透時把握時機。

用戶終身價值CLV就是明天的CRM

要談CRM創新，就離不開談CLV（用戶終身價值）。CLV是用戶與品牌互動的過程中的總價值，也是在程序化廣告生態中製作CRM策略的根本。一個公司的用戶基數可能對其品牌的成功與否有很大關聯，但要看一個公司是否健康發展，則要看它是否能夠留住用戶，並與TA們建立良好長久的關係。現在的公司如果能有一個較高的CLV是非常佔有優勢，因為CLV可以減低甚至抵消獲取用戶的成本，也可以支持公司長久健康的成長。對於市場行銷人員來說，重中之重便是以CLV將用戶細分，對不同的分組進行相應的高效率的針對性的行銷。使用CLV的CRM細分可以將程序化展示廣告的效率上升一個層次。程序化廣告使得商品價格可以實時個性化調整以及廣告信息也可以動態的個性化調整。這樣就可以使品牌商去觸及那些最寶貴CLV價值最高的用戶們，同時也對現有用戶以及潛在新用戶進行相應的個性化行銷。

以持續的增長標準來衡量CLV

現在再來學習一個新詞吧：RFM。RFM通常是用來衡量CLV的。它可以幫助記錄產生價值的用戶的歷史行為以對其CLV進行判斷。比如，這個用戶行為發生的時間有多近（時效性）？發生的頻率有多高？產生的利潤有多大（利潤率）（算上退還率的話）？這種計算方式是以二八定律為主。意思是你的營收的大部分（80%）來自於你20%的用戶。那麼如果你能將用戶的CLV計算出來進行分組，就可以區分開低營收用戶和高營收用戶。因此要採用的對策是:和高CLV用戶保持良好的關係，而同時要爭取將低CLV用戶發展起來，成為品牌的忠誠客戶，向高CLV的方向努力。時效性和頻率可以通過網頁分析來得出，也比較容易計算。而利潤率通常是比較難計算的。比如，數據中心對企業來說是一個必要，但也要根據企業的特點來定制。要計算利潤率，行銷人員需要根據每一個用戶的情況來一一分析。要根據用戶所購買的產品的純利以及任何退貨所產生的支出來計算。我們來假設一個情景和一個叫做「聚會購物女」假想人物。比如一個用戶跑到ZARA去購買聚會或者年會要穿的行頭，她從頭到腳的衣服褲子鞋子首飾等等買了很多，花費不少。但是正好ZARA在這段時間實行7天內可退貨的政策，於是被這個女士撿了便宜。她在參加完聚會之後所有的衣物包含標籤都一一退換，沒有產生任何消費。在這種情況下，如果只計算時效性和頻率的話就會把這個用戶計算為高CLV的組群當中，也會針對她產生更多的行銷投入。而如果把退貨的概率也計算進去的話，就很清楚的看到，「聚會購物女」給零售商帶來了損失，也浪費了行銷預算。

繼續貫徹程序化的廣告戰略

因為CRM是互動交易性的數據，需要結合行銷活動來估算它的表現如何。擁有CRM數據的品牌可以建立用戶資料表來細分用戶。可以將行銷投入放在產出潛在利潤最高的個人或者群體上。利用RFM來計算CLV，零售商們可以動態的對用戶進行分組，爭取提高TA們未來的CLV值。同一個範圍CLV的用戶會被分在一個組群里以達到行銷細分的目的。程序化廣告可以達到根據個人用戶的資料表進行相應的價格和廣告信息調整。

一個經常購物但每單花費較少的用戶和一個不常購物但每單花費較多的用戶的行銷策略必然是不一樣的。將程序化廣告和由CLV數據運營的CRM策略聯合起來，是品牌在下一個線上購物風口上滿足消費者期望和需求的正確努力方向。未來的電子商務將是考驗品牌用戶數據管理的比賽。如果現在能集中精力發展CLV數據計劃，品牌將在下一波線上購物風口來臨的時候充分發展優勢，博得頭籌。