創造滿意的客戶：解開營銷工具和數據網絡以供最佳使用

已發表: 2017-10-30

營銷人員擁有一整套工具來為客戶提供最佳服務。然而，具有諷刺意味的是，這些解決方案也可能導致新的問題，例如數據孤島和不一致的客戶體驗。您如何避免陷入營銷工具網絡？

可供營銷人員使用的解決方案數量急劇增加。營銷技術領域的專家 Scott Brinker 統計，2016 年有超過 3,500 種解決方案，比 2015 年增長了 87%。

理論上，您可以追求最佳策略，在每個類別中選擇最合適的解決方案。但在實踐中，這些解決方案伴隨著各種障礙和困難：

1. 大量工具導致數據孤島的出現
您冒著每個部門（甚至個別員工）將使用他們最喜歡的工具而不是面對面交談的風險。 CMO 委員會的一項調查顯示，67% 的高級營銷人員承認營銷技術的價值，但只有 3% 的人認為這些工具也可以在他們自己的部門之外做出貢獻。

這種內向視角的一大缺點是可能創建數據孤島，這將導致無法獲得良好的 360 度客戶視圖。有關個人偏好、習慣、客戶滿意度和以前購買的數據被隔離起來，被隔離在一個地方。結果，您最終無法理解客戶並錯失增加銷售額的機會。

2. 不一致的客戶體驗
這些數據孤島——以及缺乏對客戶行為的洞察力——是以犧牲客戶體驗為代價的。消費者希望在每個接觸時刻都能獲得一致的客戶體驗。網站、時事通訊、社交媒體和聊天機器人：所有溝通渠道都必須協同工作，以提升品牌體驗。

一個例子：X 公司的一位客戶收到一封電子郵件，其中包含新智能手機的報價。很感興趣，他點擊了號召性用語。該網站具有與電子郵件完全相同的品牌，並適應訪問者的偏好訪問者。下訂單時，客戶致電銷售部門，銷售部門對電話中最常見的問題進行了很好的概述。

包裹到了，但缺少一部分。客戶通過聊天聯繫客服。員工立即知道他們在與誰打交道，並且可以看到該客戶還有另一個大訂單正在處理中。 X 公司始終對客戶有清晰的了解……並且客戶有保證的一致體驗。

涉及零散解決方案的混亂拼湊通常會使確保高質量 CX 變得更加困難，尤其是當這些解決方案未集成或根本沒有集成時。

3. 功能上的差距和重疊
如果您針對每個特定的營銷目的使用不同的工具，那麼您最終可能會一遍又一遍地為幾乎完全相同的功能付費。此外，您缺乏單一的“事實來源”。假設您有兩個測量網站流量的工具，但都得出了完全不同的數字。你會相信哪個號碼？

您面臨的另一個風險是缺乏充分利用工具潛力的功能。例如，您可能有一個用於關鍵字研究的工具來創建相關內容，並有一個不同的解決方案來尋找最佳影響者。有用，但前提是您還可以衡量您的努力的結果。您可能需要為此找到另一種工具……

各種原因
這些問題有時源於管理不善，但情況往往不是那麼一帆風順。例如，創新的企業文化可以提供良好的環境，讓人們有更多的自由選擇自己的工具。此外，良好的管理和系統集成通常不可避免地涉及高成本，因為可能需要更多的人來保持一切順利和最新。其中一個系統的更新可能會破壞整個數據環境。

1. 識別所有接觸點
繪製客戶使用的溝通渠道以及互動發生的時間。他們與您的品牌或產品的第一接觸點是什麼？然後他們如何選擇他們想要購買的產品，以及購買過程如何進行？購買後會發生什麼，例如如果客戶不滿意或有其他有價值的反饋？這種方法使您可以匯總客戶旅程的完整概述。

2. 盤點所有系統
下一步是在每個接觸點使用的所有解決方案的清單，以及每個解決方案當前正在編譯哪些類型的數據 - 或可能正在編譯。即使在處理來自不同部門的同事使用的營銷工具時，也要盡量做到全面。如果您將其全部直觀地繪製出來，您可以一目了然地看到主要問題在哪裡。

許多組織為每個通信渠道購買單獨的解決方案。這是沒有意義的，因為新渠道會不斷添加，或者隨著它們過時而被放棄。最好為連接所有這些渠道提供堅實的基礎。在這種情況下，很容易添加或刪除頻道。一旦您以這種方式設置了您的組織，您將始終擁有一致的信息供您使用。

3. 評估您的數據生態系統
以批判的眼光看待大局。哪些系統相互連接，哪些工具只是未集成的附加組件？您認為數據孤島在哪裡出現，數據在哪些方面提供了未開發的潛力？哪些解決方案變得多餘？目前不在我們關注範圍內的哪些接觸點可能能夠提供有用的客戶數據？還要考慮成本方面的可能解決方案。

另外，從客戶的角度來看。您的數據生態系統如何為更好的 CEX 做出貢獻？例如，考慮實時報價：在幾分之一秒內為客戶提供有吸引力的報價變得越來越重要。為此，您需要按順序處理數據。

4. 評估情況的嚴重性
在這項探索性研究的基礎上，已經可以得出一些結論。您的數據生態系統或多或少是有序的？您本質上只需要稍微轉移一下重點，例如逐步淘汰在系統中生成靜態的工具，還是需要集成兩個關鍵系統？或者從長遠來看，逐步過渡到多功能平台更具成本效益？

5. 定義策略
優化您的數據生態系統不是一次性的練習。它需要一種長期的、系統的方法——以及對組織的廣泛概述。例如，如果銷售部門使用的流程保持不變，那麼重組您的營銷活動是沒有意義的。繼續努力，即使面對逆境。並在試點中投入一些精力來測試新系統。

數據驅動營銷的成功與否取決於結構清晰的數據格局。組織通常擁有大量數據可供使用，但尚未從所有這些數據中提取任何有用的見解。新技術為營銷人員提供了比以往更多的選擇來留住客戶。然而，更多並不總是更好——尤其是在工具方面。