客户数据策略：解决直接面向消费者的难题

拼图解谜者从一个愿景开始，然后应用一种策略来拼凑整个画面。

在消费品 (CP) 行业，数字原生初创企业描绘了直接面向消费者 (D2C) 成功的愿景。 他们提供简单的、与上下文相关的体验，从而加深客户关系并增加收入。 投资者已经注意到了。 根据 Crunchbase 的数据，自 2019 年初以来，在全球范围内，D2C 初创公司已通过 600 多笔交易筹集了 80 亿至 100 亿美元的已知风险投资。

作为回应，成熟的 CP 公司正在争先恐后地执行自己的策略来拼凑 D2C 难题。

这个策略是什么样的？ 虽然没有两家 CP 公司是相同的，但一个共同的主题应该是对客户数据洞察的痴迷。 更深入地了解客户的行为、情绪和偏好可以为从客户获取策略和数字营销到移动参与和售后履行体验等方方面面提供信息。

他们如何将这一战略付诸实践？ 这是三个关键。

超越电子商务

我们都知道拼图游戏的口头禅“从边缘开始”。 这是一个很好的建议，但真正的爱好者知道首先要迈出更重要的一步：选择一个提供足够操作空间的空间。

同样，许多成熟的 CP 品牌已将其 D2C 计划与电子商务战略紧密联系在一起。 虽然电子商务是一个重要的组成部分，但更重要的决定应该首先做出：制定客户数据策略，将匿名在线访问者转变为知名的忠诚客户。

这种策略是第一位的，因为它有助于告知客户旅程的每一步，从他们的第一次营销沟通到他们的第一次购买、忠诚度计划提供，以及参与订阅和连续性销售。 此外，它还为产品开发和履行决策提供信息。

例如，从调查和社交帖子中收集情绪数据，将其与客户身份相关联，并对其进行大规模分析，可以提供有关产品和/或服务的关键见解。 基于这些见解的决策可以推动更多销售、改进业务模式并降低成本。

数据：获客的基础

毫无疑问，全球大流行已经影响了消费品品牌之间的 D2C 运动。 新的购物者态度、行为、期望和渠道偏好导致电子商务在短短三个月内实现了 10 年的增长。

在这个瞬息万变的环境中，竞争异常激烈。 因此，品牌需要重新构想他们营销和销售产品的方式。 这就是为什么 CP 品牌在数字营销上大力投资以推动他们的主张并提高客户意识的原因。 事实上，根据 Gartner 的一份报告，高达 550 亿美元的 CP 贸易支出将转移到网上。

随着消费者转向浏览数字货架而非实体货架，CP 促销支出正在追随购物者受众。 具体来说，他们在付费搜索广告、付费社交媒体促销和 SEO 计划等策略上花钱。

是什么让这些策略成功？ 它回到了可靠的客户数据策略。 有了可支配的优质消费者数据，他们就能够更好地定位和优化这些程序。

这对于很多老牌正大品牌来说是一个全新的视角。 过去，他们的零售和媒体合作伙伴收集的客户数据比他们多。 现在，由于 D2C 成功的魅力，他们正在意识到自己的客户数据战略的价值。

就像著名的益智谚语——“大局总是由小部分组成”——CP 领导者开始根据他们的营销、电子商务和服务交互创建丰富的、基于许可的客户档案。 然后，通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，他们可以识别获得自己客户所需的洞察力，而不是依赖零售、市场聚合器或媒体合作伙伴。

智能分类：创建可操作的客户视图

普通消费品公司拥有 15 – 98 个客户数据孤岛（见下文）。 这种碎片化代表了一个基本问题。 如果您不全面了解与客户的关系，如何提供出色的客户体验？

它也代表了基本风险。 由于需要管理的孤岛太多，CP 公司面临着破坏客户信任的高风险。 他们还通过在整个旅程中使用有问题的数据收集和处理实践来冒数据隐私合规性问题的风险。

为了弥合数据孤岛、降低数据隐私风险并将完整的难题放在一起，企业正在转向客户数据平台 (CDP)。 这些系统将来自所有来源的客户数据（包括后台系统）集中到强大的配置文件中。 他们还向客户互动系统实时提供基于许可的数据。

虽然许多早期的 CDP 解决方案都专注于营销用例，但新一代 CDP 正在改变观念并提供运营用例。 这意味着他们可以在商务和服务参与期间提供可操作的客户视图。 他们以数据隐私为核心，可以为 AI/ML 解决方案提供干净、可靠和合规的客户数据。

因此，全球 CP 业务可以通过提升自动化决策、自适应建模和数据利用来扩展超个性化的参与。

客户数据战略：大局

现在是成熟的 CP 公司进行数字化发展的时候了。 随着 D2C 模型被证明是一个大幅增长的领域，他们需要将思维方式转变为对消费者数据的痴迷，以便与规模较小的数字原生竞争对手竞争并取胜。