個人化是老生常談,但你聽過「大規模個人化」嗎?《富比世》近期專文預測明年10大商業趨勢,大規模個人化是最重要的發展之一。

雖然企業提供顧客量身打造的產品或服務,毫不稀奇,但當消費者需求更為千奇百怪且挑剔,加上AI橫空出世,有本事能實踐大規模個人化,你才有辦法留住客戶,成為贏家。

《哈佛商業評論》在去年發布一篇名為〈AI時代的客戶體驗〉文章,指出不同產業的龍頭,包括摩根大通(J.P. Morgan)、星巴克(Starbucks)和Nike,都紛紛宣布大規模個人化是它們的策略核心。

個人化(Personalization)和大規模個人化(Personalization at scale)區別在於分析和使用客戶的大數據。

亞太行銷數位轉型聯盟協會創會長高端訓說明,過去的個人化,僅是客製化行為,但大規模個人化,需要由3個要素,分別是「大數據、行銷科技工具、分析和應用客戶行為」所組成的個人化策略。

為何3個缺一不可?因為唯有確實使用這3元素,才算完全發揮使用客戶大數據的好處。

要提供客戶百百種服務,首先就是要蒐集夠多、夠豐富的大數據,並使用能整合各方客戶數據的工具,才能更全面了解顧客。但只有數據不夠,企業必須分析顧客的行為軌跡,給予對應的個人化訊息,才能轉換成銷售成績。

3要素組成新個人化策略

關鍵在「用對客戶大數據」

如何讓大規模個人化落地?顧問公司麥肯錫(Mckinsey)列出4個步驟。

第一步是鋪好大數據、行銷科技工具2個根基,讓所有員工都知道客戶是誰、想做什麼。

客戶數據不只是年齡、性別等基本資料,還有他們對推播訊息和廣告的反應;數據也需要串聯到行銷部門,他們推播個人化方案才有所依據。台灣大學國際企業學系暨研究所教授林俊昇指出,這是企業該做到的「最基本的基本功」。

第二步是檢視客戶旅程,找出顧客在不同階段的痛點和意圖,以產生數千個「微細分」客群數據。

麥肯錫指出,企業先要將有相似行為和需求的客戶分組,不同需求、不同組別,再拆解每一組的客戶旅程,從最初考慮、購買、使用,到再次購買,進而創建出數百甚至數千個微細分客群。

林俊昇舉例,串流龍頭Netflix能讓每個人的首頁都長得完全不一樣,就是它做超多「微細分」客群。例如「喜歡某位演員」可以是一個微細分客群,就投放該演員影片列,甚至連電影都換上該演員為焦點的劇照海報,吸引用戶注意力。

第三步則是針對不同客群測試不同的個人化體驗,如果成功觸發消費,就進行自動化偵測,再持續提供的個人化體驗。

罐頭訊息難挖實際需求

「顧問式建議」才能增信任

林俊昇直言,這一步是許多台灣企業最缺乏的地方。他觀察發現,許多企業聘請顧問公司、購買大量數據,但內部卻沒有再去摸索顧客真正想要什麼,以及可以提供什麼體驗給他們,仍給不同客群樣板、制式的體驗,如同罐頭訊息。

以美妝零售店絲芙蘭(Sephora)為例,它知道顧客逛網站時常眼花撩亂,因此它藉由數據分析設計並推出超過10個像遊戲一般的小測驗,顧客只要回答短短3、4個題目,就能瀏覽專屬推薦品項。

梅西百貨(Macy's)也會分析顧客在網站瀏覽及購買的東西,並結合現在的潮流,向靠近百貨的顧客發送個人化簡訊,例如某層樓有適合你、也是網路上分享最多的服飾,提高前往消費的機會。

「你像顧問提供他(顧客)很多專業意見,降低他選擇障礙、提升他的重視感,就會做到暖心肝,對你產生信任。」林俊昇指出。

最後、也是最難的步驟,是堅持到底。麥肯錫指出,對企業來說,做一次增加個人化體驗的敏捷專案或許容易,但堅持下去並擴大規模卻很困難。

麥肯錫建議,企業應該從高層以身作則,組合一個橫跨創意、分析、營運和IT的全職數據驅動小組,持續測試、迭代來確實增加營收和客戶體驗。

不過,高端訓指出,即便企業有決心成立一個全職小組,但此策略仍很難被許多企業實行,主要因跨領域人才仍短缺。他指出,企業應先盤點公司內的人力,找出對跨領域有興趣的人;如果沒有,才向外招募;最後才是聘請講師,培訓員工跨領域能力。

「文化通常會把策略當早餐吃掉了。」這是管理大師彼得.杜拉克(Peter Drucker)的名言,如果你的企業文化沒有跟著轉型以顧客為核心,員工也沒有落實快速、密切回應顧客需求,那縱使數據再完備,也難以實現大規模個人化,為企業帶來真正的價值。(更多精彩內容,請見1882期《商業周刊》)

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商業周刊 1882期
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