American Apparel: zwiększanie orientacji na klienta w świecie wielokanałowym

Chief Digital Officer w American Apparel omówił przyszłość handlu detalicznego, znaczenie dostarczania wartości dla konsumenta oraz strategie dla świata IoT i omnichannel.

Thoryn Stephens, dyrektor ds. cyfrowych w American Apparel, przemawiał na ClickZ Live Hong Kong, gdzie wygłosił główną prezentację na temat tego, jak marketerzy mogą zwiększać wartość dla konsumenta za pomocą danych i technologii. Oto jak:

Jak definiujemy wartość, jak mierzymy wartość i jak ją napędzamy?

Stephens zawsze chciał być gwiazdą rocka. Zamiast tego został biologiem molekularnym. To właśnie naukowe podejście do analizy danych doprowadziło go ostatecznie w 2003 r. do połączenia konta Google Analytics z Ad Words i Salesforce w celu poznania zachowań konsumentów.

To z kolei doprowadziło do roli w startupach z Doliny Krzemowej, nadawcy telewizyjnego, a dziś jako CDO w American Apparel.

„Jako były naukowiec, wszystko, co robię, opiera się na pomiarach” — powiedział Stephens.

Wierzy, że otrzymuje więcej funduszy niż jakikolwiek inny szef działu, ponieważ jest w stanie pokazać, jak wszystko się mierzy. Wierzy również, że część jego sukcesu sprowadza się do posiadania własnego zespołu technologicznego.

Według Stephensa, aby przekierować ruch od pozyskania do konwersji, marketerzy muszą:

• Zrozum wrażenia konsumentów
• Optymalizuj poprzez testowanie i uczenie się
• Opracuj strategie retencji

Podstawowymi elementami tego wszystkiego są technologia i nauka o danych.

Na początek organizacje muszą zrozumieć, na jakim etapie krzywej dojrzewania danych się znajdują.

Cztery etapy krzywej dojrzewania danych to:

1. Zbieranie właściwych danych

2. Raportowanie danych i spostrzeżenia dotyczące jazdy

3. Testowanie hipotez (oraz opracowanie metody testowania i uczenia się)

4. Analiza predykcyjna

Każdy etap na krzywej staje się bardziej złożony, ale jednocześnie zwiększa potencjalny wpływ na biznes, im dalej na krzywej znajduje się organizacja.

Stany i profile użytkowników

Stephens patrzy na świat w trzech głównych wymiarach:

• Nieznany użytkownik
• Anonimowy użytkownik
• Znany użytkownik

Każdy z tych wymiarów ma swoją wartość. Po zidentyfikowaniu użytkowników celem jest doprowadzenie konsumenta od nieznanego lub anonimowego użytkownika do znanego użytkownika.

Nieznany użytkownik

Podczas pracy w Fox Broadcasting Stephens był odpowiedzialny za zbudowanie pierwszej strategii optymalizacji analizy danych. W tym czasie pracował nad marką The Simpsons . Miał ponad 70 milionów polubień (nieznani użytkownicy) na swojej stronie na Facebooku, ale dla porównania CRM był mały (znani użytkownicy).

Kluczowym wyzwaniem było przekształcenie tych nieznanych użytkowników w znanych. Korzystając z aplikacji Facebooka, takiej jak loteria, Stephens i jego zespół angażowali użytkowników i zachęcali ich do udostępniania adresu e-mail. Dzięki adresowi e-mail nieznany użytkownik stał się znanym.

Anonimowy użytkownik

Anonimowy użytkownik to na przykład użytkownik, który może być zapisany w plikach cookie. Istnieje podstawowy profil dotyczący zachowania lub lokalizacji geograficznej, ale nie wiadomo dokładnie, kim oni są.

Korzystając z retargetingu, marketer może zacząć dostosowywać treści do tych konsumentów i sprawić, by stali się znanymi użytkownikami. Można to osiągnąć, zachęcając ich do:

• zarejestruj się na wydarzenie
• dokonać zakupu
• pobierz aplikację (z rejestracją)

Znany użytkownik

Gdy użytkownik stanie się znanym użytkownikiem, można na niego pobrać wszelkiego rodzaju dane.

„Ostatecznie możesz czerpać z nich największą wartość nie tylko jako konsument, ale teraz także jako marka, ponieważ dostosowujesz wrażenia do tego znanego indywidualnego użytkownika” – powiedział Stephens.

Identyfikując użytkowników w ten sposób, można również lepiej kierować ich w różnych kanałach.

• Nieznanego użytkownika można kierować za pomocą telewizji i wideo.
• Anonimowy użytkownik dzięki retargetingowi w oparciu o doświadczenia witryny z reklamami.
• Znany użytkownik z aplikacjami, powiadomieniami push, wiadomościami w aplikacji, SMS-ami i e-mailami.

„Ostatecznie, każdą z tych interakcji poza nieznanymi użytkownikami mogę śledzić, rozumieć i ostatecznie optymalizować” – powiedział Stephens.

Zwiększanie zorientowania na klienta poprzez wycenę na poziomie użytkownika

Według Stephensa zorientowanie na klienta koncentruje się na bieżących i przyszłych potrzebach wybranej grupy klientów, aby zmaksymalizować długoterminową wartość firmy.

Sprowadza się to do zasady 80:20, powiedział Stephens.

„Koncentrujesz się na 20% klientów generujących 80% Twoich przychodów, naprawdę rozumiejąc, kim są ci użytkownicy” – powiedział.

Oto zestawienie różnych form wartości klienta:

• RCV – zrealizowana wartość klienta: Wartość tego klienta dzisiaj.
• RLV – pozostała wartość życia: zatrzymanie tego klienta w przyszłości.
• CLV – Customer Life Value Value – jest to połączenie RCV i RLV i jest wartością Twojego konsumenta przez nieokreślony czas. Ile jesteś w stanie zapłacić, aby pozyskać tego klienta? Na przykład, jeśli życiowa wartość klienta wynosi 500 USD, być może będziesz gotów zapłacić 200-300 USD, aby go zdobyć.

Studium przypadku RCV: Start z Doliny Krzemowej

Na poprzednim stanowisku Stephens pracował dla startupu, który zebrał 40 milionów dolarów, miał 2 miliony obserwujących na Facebooku i 10 milionów członków.

Jednak odsetek klientów był nieco mniejszy, a RCV był w ujemnych dziesiątkach i tysiącach dolarów. Stephens zastanawiał się, jak można mieć klientów o ujemnej wartości.

Na podstawie analizy danych, które jego zespół odkrył na poziomie użytkownika, wielu z nich było seryjnie wymienianymi i powracającymi. Dzięki konkretnym wskaźnikom RCV zespół był w stanie natychmiast zmienić politykę firmy dotyczącą wysyłki i wymiany, co przyniosło firmie dodatkowe oszczędności.

Studium przypadku analizy klastrowej: Fox Broadcasting

Stosując metodologię statystyczną zwaną grupowaniem, Stephens był w stanie zidentyfikować odwiedzających witrynę Foxa, którzy byli do siebie podobni na określony zestaw sposobów.

Najpierw zebrał roczne dane analityczne Adobe i połączył je w klastry.

Zespół szukał wskaźników wartości, które sprawiły, że firma – w tym przypadku konsumenci oglądający filmy – (watchaholicy) stała się głównym źródłem zarabiania.

Korzystając z grupowania i specjalnego algorytmu zwanego algorytmem maksymalizacji wzbudzenia (EM), zaczęli dostrzegać wzorce zachowań. W ekosystemie zaczęły pojawiać się cztery główne typy użytkowników.

1. Watchaholicy : ludzie o wysokiej częstotliwości odwiedzin, którzy wracają na stronę i generują wyświetlenia reklam wideo. Ta grupa została uznana za konsumentów o wysokiej wartości na krzywej wyceny, ponieważ zarabiali dodatkowe pieniądze na reklamę.

2. Przypadkowi obserwatorzy

3. Grupa międzynarodowa

4. Grupa pasywna

Skupiwszy się na obserwatorach, zespół przyjrzał się ich ostatniej i częstości.

„Czego możemy się dowiedzieć o ich zachowaniu? Wykorzystaliśmy ten wgląd i zaczęliśmy testować”. Ten wgląd został następnie wykorzystany do testowania z niewielką podgrupą przypadkowych obserwatorów w celu skłonienia ich do zostania obserwatorami.

„Mogliśmy się tam zatrzymać. Ale nie zrobiliśmy tego” — powiedział Stephens.

Dane pokazały, że pasywni użytkownicy nie konsumowali dużo wideo, ale mieli wysoką liczbę odwiedzin. Zespół odkrył, że po natychmiastowym wejściu na stronę Foxa drugą odwiedzoną stroną był harmonogram.

„W rzeczywistości używali strony fox.com jako gigantycznego przewodnika telewizyjnego. To postawiło krzywą wyceny na głowie. Pozwoliło nam to zrozumieć zachowanie pasywnych użytkowników i przetestować przeciwko nim.”

Po utworzeniu segmentu za każdym razem, gdy pasywny użytkownik wchodził na witrynę, na stronie głównej umieszczany był harmonogram ulubionego programu użytkownika.

Zespół Stephensa poszedł o krok dalej, zbierając wiadomości e-mail do automatycznego alertu.

Studium przypadku rozwoju widowni: American Apparel

Facebook był pionierem niestandardowych odbiorców wiele lat temu. Pozwala marketerom na przyjęcie czterech głównych zmiennych: adresu e-mail, numeru telefonu, pomysłu na urządzenie lub pliku cookie i przesłanie ich do Facebooka i skierowanie do tych konsumentów w wielu wymiarach. Jest teraz dostępny również na innych platformach, takich jak Instagram, Twitter i Google Customer Match.

W tym przykładzie firma American Apparel chciała poprawić współczynniki porzucania koszyków. „Dzięki Oracle wiemy, kiedy ktoś reklamuje się w koszyku. Dosłownie w ciągu kilku sekund, jeśli się odbije, zamiast otrzymać wiadomość e-mail, dostają przekierowaną reklamę na Facebooku. To może być z dokładnością do milisekundy.

Stephens powiedział, że zwroty z tych kampanii społecznościowych CRM są 30-krotnością zwrotu z wydatków na reklamę.

W innym przykładzie firma American Apparel wykorzystała te dane do wyszukania uśpionych subskrybentów wiadomości e-mail — konsumentów, którzy przez pewien czas nie wchodzili w interakcję ze stroną internetową ani nie otwierali wiadomości e-mail. Te kampanie ponownego zaangażowania były dystrybuowane jako e-maile lub przez Facebooka, kierując je do rabatów.

Przyszłość handlu

Jak wygląda przyszłość marketingu w American Apparel? Stephens koncentruje się na wielu obszarach.

Wielokanałowy

Marketing omnikanałowy to skrzyżowanie handlu detalicznego i digitalu. Na przykład konsument idzie ulicą i przechodząc obok sklepu otrzymuje powiadomienie push, które kieruje go do sklepu w celu dokonania zakupu. Ta wielokanałowa atrybucja przypisuje sprzedaż zarówno kanałom cyfrowym, jak i detalicznym.

IoT i RFID

RFID to chip, który można osadzić w metce każdej części garderoby. W American Apparel technologia ta została wdrożona na całym świecie w 200 sklepach i 15 milionach tagów. Pozwala zespołowi marketingowemu śledzić i rozumieć globalne poziomy zapasów w czasie rzeczywistym.

Następnym krokiem jest ustalenie, w jaki sposób można go wykorzystać do poprawy doświadczeń konsumentów i zwiększenia przychodów. Firma American Apparel eksperymentuje obecnie z urządzeniami mobilnymi, które łączą się z reklamami na billboardzie lub przystanku autobusowym za pomocą chipów NFC. Jeśli reklama spodoba się konsumentowi, dotyka swojego telefonu, aby rozpocząć rozmowę z botem tekstowym. Użytkownik może zadać pytania dotyczące kolorów lub rozmiarów, a następnie dowiedzieć się, czy dany produkt dostosowany do potrzeb jest dostępny w pobliskim sklepie.

Na żądanie z listonoszami

Niedawno firma American Apparel przeprowadziła kampanię dostawy na żądanie z listonoszami w Stanach Zjednoczonych. Konsumenci mogli zamówić bluzę z kapturem i otrzymać ją w ciągu 60 minut.

„Czy jest tam adopcja konsumencka? Jeszcze nie, ale to się dzieje” – powiedział Stephens. Podkreślił kulturę „must have teraz” milenialsów i wierzy, że dostawa na żądanie jest drogą na przyszłość.

Na wynos

Kluczowe wnioski Stephensa są następujące:

1. Oceń dojrzewanie danych organizacyjnych

2. Kieruj biznes w kierunku pomiarów i metryk zorientowanych na klienta

3. Testuj i ucz się – segmentuj użytkowników o wysokim CLV i testuj hipotezy, aby przenieść użytkowników o niższej wartości do segmentów o wyższej wartości

„Przetestuj i naucz się wszystkiego. Jeśli rozumiesz swoich klientów o wysokiej wartości, zapytaj, czego możesz się o nich dowiedzieć, a następnie przetestuj swoich konsumentów o niskiej i średniej wartości, aby skłonić ich do osiągnięcia wysokiej wartości”.

4. Realizacja na żądanie to przyszłość handlu detalicznego

Małe budżety

Duży budżet nie jest niezbędny do zrozumienia wartości życiowych, powiedział Stephens.

„Wiele modeli jest dostępnych za darmo. Dopóki masz rekordy transakcji pochodzące z Twojego silnika e-commerce lub punktu sprzedaży, masz wszystkie potrzebne dane. Aktualność i częstotliwość mogą być trochę ryzykowne, ale generalnie powinieneś mieć to, czego potrzebujesz – znacznik czasu i zapis transakcji”.