如何构建高效运转的营销技术栈(下):营销自动化与数据分析
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发布于:2023-04-07 14:57:31
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Step 3: 营销自动化触达,影响客户做决策的“关键时刻”
Step 4:将采集到的数据进行高级分析,洞察业务的关键指标

上期文章我们探讨了「搭建高效运转的营销技术栈」的「客户旅程与营销工具」部分,本期我们接着聊聊,客户触达与数据分析部分。

Step 3: 营销自动化触达,影响客户做决策的“关键时刻”

影响客户购买决策很重要的一部分就是好的体验,企业需要在客户接触品牌的触点上为客户提供好的体验。关于这一点,有一个十分重要的营销理论——“关键时刻”

关键时刻(Moment of Truth,缩写为MOT)这一理论是北欧航空公司前总裁詹·卡尔森创造的。他认为,关键时刻就是指客户与企业的各种资源发生接触的时刻。这些时刻决定了企业未来的成败。因为对客户而言,他只会记住那些关键时刻(MOT)。

卡尔森在1981年进入北欧航空公司担任总裁的时候,该公司已连续亏损且金额庞大,然而不到一年时间卡尔森就使公司转亏为盈。这样的业绩,完全得益于北欧航空公司的员工意识到:这一年中,与每一位乘客的接触中,都包含了上千万个“MOT”,如果每一个MOT都是正面的,那么客户就会更加忠诚,为企业创造源源不断的利润

如何构建高效运转的营销技术栈(下):营销自动化与数据分析 - Linkflow博客

每个企业都可以,也应该按照自身的业务特性来寻找适合自己的MOT,尤其是在这个数字化的时代,线上的MOT以及线上线下结合的MOT,更是同样不可忽视。时至今日,已经不需要再向大家强调数字化的重要性了,大家关注的重点已经不再是“要不要数字化”,而是要在众多数字化的选择中挑选最适合自己的方式和工具。

北欧航空为例,客户的MOT就是:每位顾客接受公司服务的过程中,前后会与5位服务人员接触,包括地勤人员、空姐空少、检票口的服务人员等,那么这些时刻就被定义为“关键时刻”;而在短短的平均15秒内,这些服务人员的外表、行为、沟通方式都会影响顾客的体验,决定这位顾客下次会不会仍然愿意购买该航空公司的机票。

再以Linkflow为例,那么每一个客户的标准客户旅程中可能在线下同样会接触到5个人:售前咨询、商务、售前解决方案专家、成单后服务的项目经理,一些情况下的代运营人员等;在线上,会看到我们的官网、知乎等传播渠道的内容,参加我们举办的市场活动,看到我们的直播课程,在峰会或沙龙等活动上听到Linkflow的演讲,看到我们的视觉设计,收到我们的品牌周边,等等。这些瞬间,无一不在影响着客户决定,Linkflow是否真的是一家值得信赖的公司,我们是否要考虑使用其产品。那么客户接触到Linkflow,或与Linkflow互动的这些瞬间,就是Linkflow的MOT。

确定好企业的MOT以后,企业要根据客户的生命周期,制定针对性的响应策略,以及整合多种触点的标准孵化流程,即SOP(如下图所示)。

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为了实现增长,您需要几条运转良好的营销自动化流程,并以一个固定的节奏运行,迅速将人们带入转化漏斗。如果能够实现全域闭环就更好了。这样一来,您就能基于特定的营销自动化标准流程(SOP),收集数据并加以分析,得到对于营销活动的具体反馈,更加地了解您的受众。

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客户旅程:向流失会员发送优惠券唤醒(Linkflow Demo后台截图)

比如,某音乐娱乐集团在分析他们的用户行为时发现,有一小部分用户在播放歌曲或视频后共享了该歌曲或视频,有了分享行为的这些粉丝,购买音乐app会员的概率更高。

那么吸引用户分享转发就成为了您的北极星指标。您目前的首要业务目标就是增加每首歌曲或视频的分享数量。而每当你看到这个指标下降,就是一个不利的信号。了解到这一关键信息,您可能需要花更多的资源和精力在鼓励用户分享上了。

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关于不同种场景的SOP,Linkflow总结了200+企业的成功实战经验,沉淀成为丰富的客户旅程SOP模板,已内置于Linkflow标准版产品中。您尽可以在Linkflow系统中,新建客户旅程的界面找到这些模板,直接更改流程中的每处参数,即可闪电快速般使用。

Step 4:将采集到的数据进行高级分析,洞察业务的关键指标

也许您已经设置了几条标准的SOP,运行了一段时间,积累了一些客户行为和互动数据,也已将企业运营系统(如CRM、ERP等)中的数据成功接入至Linkflow,那接下来为了解读采集到的数据,您需要对数据进行一些解读,才能沉淀出真正的客户洞察,并进一步指导市场运营策略的调整与优化。

Linkflow提供以下多种角度的分析,将已收集到的真实客户数据,您描绘出的客户旅程的真实结果,以可视化的方式呈现出来:

a.事件分析:收集行为发生的数据。在Linkflow中,事件分析可以实现是从页面浏览到试用、注册再到付款的任何用户行为。

b.用户分析:分析是谁采取了该行动的数据。Linkflow提供独特的系统内“用户ID”用作唯一身份识别字段。

c.漏斗分析:用于分析运营活动中各个步骤的转化情况,可以帮助我们清晰地了解转化瓶颈,并提出针对性的优化策略,有的放矢;

d.用户分析(包括群体分析、时域分析、地域分析):可以对一或两个群组的客户进行任意维度的分析和比较,并且准确掌握目标客户群体的特征,指导获客策略。

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Linkflow Demo后台截图

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Linkflow Demo后台截图

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Linkflow Demo后台截图

此外,Linkflow产品还能配备分布分析、留存分析、路径分析等更加精细的数据分析,这里就不一一赘述了。

当数据采集、分析与可视化都实现了以后,你可以重新审视最初在描绘客户旅程时遇到的问题了。关于“我们的流量从哪里来”,结论是比较容易能得出的。这个时候,你就可以开始研究,“我们的流量,为什么从这里来?”了,只有当分析进入到这个深度的时候,才能真正地带来提升改善市场运营策略的机会, 才能真正找到高效增长的抓手,找到市场营销运营人员真正的关键指标。

至此,根据您的客户旅程阶段(比如获知、考虑、购买、留存与传播),采集客户的三种类型数据(客户体验数据、运营数据、广告追踪数据),建立科学全面的客户转化引导流程SOP,并加以数据分析(事件分析、用户分析、漏斗分析、用户画像分析等),一定可以作为适合您企业的营销技术栈,帮助您更加清晰、全面地了解客户旅程,科学制定客户运营策略,实现高效运转,并持续增长。

小编提示:文末附送几张优秀的营销技术栈图,供您参考:

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徐涛
LinkFlow CEO
徐涛(Tao Xu),LinkFlow 联合创始人&CEO,上海交大安泰管理学院MBA,前SAP全球产品专家、高级架构师,主导过SAP ByDesign、Anywhere等SaaS产品的设计。
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