American Apparel: ориентированность на клиента в многоканальном мире

Директор по цифровым технологиям American Apparel обсудил будущее розничной торговли, важность предоставления ценности потребителю и стратегии для IoT и омниканального мира.

Торин Стивенс, директор по цифровым технологиям American Apparel, выступал на ClickZ Live в Гонконге с основным докладом о том, как маркетологи могут повысить ценность для потребителя с помощью данных и технологий. Вот как:

Как мы определяем ценность, как мы измеряем ценность и как мы развиваем ценность?

Стивенс всегда хотел быть рок-звездой. Вместо этого он стал молекулярным биологом. Именно этот научный подход к анализу данных в конечном итоге привел его в 2003 году к тому, чтобы связать учетную запись Google Analytics с Ad Words и Salesforce, чтобы он впервые попытался понять поведение потребителей.

Это, в свою очередь, привело к ролям в стартапах Кремниевой долины, телеведущем, а сегодня - в должности директора по развитию в American Apparel.

«Как бывший ученый, все, что я делаю, основано на измерениях», - сказал Стивенс.

Он считает, что получает больше средств, чем любой другой руководитель департаментов, потому что может показать, как все измеряется. Он также считает, что отчасти его успех связан с владением собственной технологической командой.

По словам Стивенса, чтобы направить трафик от приобретения к конверсии, маркетологи должны:

• Понять потребительский опыт
• Оптимизируйте с помощью тестирования и обучения
• Разработайте стратегии удержания

Основными элементами всего этого являются технологии и наука о данных.

Для начала организациям необходимо понять, где они находятся на кривой зрелости данных.

Кривая созревания данных состоит из четырех этапов:

1. Сбор правильных данных

2. Отчетность на основе данных и полезная информация

3. Проверка гипотез (и разработка подхода «тестируй и учись»)

4. Прогностический анализ

Каждый этап кривой становится более сложным, но одновременно увеличивает потенциальное влияние на бизнес, чем дальше по кривой продвигается организация.

Состояния и профили пользователей

Стивенс смотрит на мир в трех основных измерениях:

• Неизвестный пользователь
• Анонимный пользователь
• Известный пользователь

У каждого из этих параметров есть значение. После того, как пользователи были идентифицированы, цель состоит в том, чтобы перевести потребителя от неизвестного или анонимного пользователя к известному пользователю.

Неизвестный пользователь

Во время работы в Fox Broadcasting Стивенс отвечал за разработку первой стратегии оптимизации для науки о данных. В то время он работал над брендом The Simpsons . У него было более 70 миллионов лайков (неизвестных пользователей) на своей странице в Facebook, но для сравнения CRM был небольшим (известные пользователи).

Ключевой задачей было преобразовать этих неизвестных пользователей в известных. Используя приложение Facebook, такое как розыгрыш, Стивенс и его команда привлекли пользователей и побудили их поделиться адресами электронной почты. С помощью адреса электронной почты неизвестный пользователь стал известным.

Анонимный пользователь

Анонимный пользователь - это пользователь, которого, например, могут приготовить. Существует базовый профиль поведения или географического местоположения, но точно неизвестно, кто они.

Используя ретаргетинг, маркетолог может начать адаптировать контент к этим потребителям и побудить их стать известными пользователями. Этого можно добиться, поощряя их:

• зарегистрироваться на мероприятие
• Совершить покупку
• скачать приложение (с регистрацией)

Известный пользователь

Как только пользователь становится известным пользователем, к нему могут быть извлечены всевозможные данные.

«В конечном итоге вы можете извлечь из них максимальную пользу не только как потребитель, но и теперь как бренд, потому что вы адаптируете опыт к этому известному индивидуальному пользователю», - сказал Стивенс.

Идентифицируя пользователей таким образом, они также могут быть лучше ориентированы на каналы.

• Неизвестный пользователь может стать мишенью для ТВ и видео.
• Анонимный пользователь с помощью ретаргетинга на основе опыта сайта с рекламой.
• Известный пользователь с приложениями, push-уведомлениями, сообщениями внутри приложений, SMS и электронной почтой.

«В конечном итоге я могу отслеживать, понимать и оптимизировать каждое из этих взаимодействий за пределами неизвестных пользователей», - сказал Стивенс.

Ориентация на клиента за счет оценки на уровне пользователя

По словам Стивенса, клиентоориентированность фокусируется на текущих и будущих потребностях избранной группы клиентов, чтобы максимизировать долгосрочную ценность для бизнеса.

- Все сводится к правилу 80:20, - сказал Стивенс.

«Вы сосредотачиваетесь на 20% клиентов, приносящих 80% вашего дохода, если действительно понимаете, кто эти пользователи», - сказал он.

Вот разбивка различных форм потребительских ценностей:

• RCV - реализованная ценность для клиента: ценность этого клиента сегодня.
• RLV - оставшаяся пожизненная ценность: удержание этого клиента в будущем.
• CLV - пожизненная ценность клиента - это комбинация RCV и RLV, представляющая ценность вашего потребителя в течение неопределенного периода времени. Сколько вы готовы заплатить, чтобы привлечь этого клиента? Например, если пожизненная ценность клиента составляет 500 долларов, возможно, вы будете готовы заплатить 200–300 долларов за его приобретение.

Пример использования RCV: стартап из Кремниевой долины

На предыдущей должности Стивенс работал в стартапе, который собрал 40 миллионов долларов, имел 2 миллиона подписчиков в Facebook и 10 миллионов участников.

Однако процент клиентов был немного меньше, а RCV составляла отрицательные десятки и тысячи долларов. Стивенс задавался вопросом, как можно иметь клиентов с отрицательной ценностью.

Проанализировав данные, его команда обнаружила на уровне пользователей, что многие из них были последовательными отправителями и отправителями. Благодаря специальной метрике RCV команда смогла немедленно изменить политику компании в отношении доставки и обмена, что привело к дополнительной экономии для бизнеса.

Пример использования кластерного анализа: Fox Broadcasting

Используя статистическую методологию, называемую кластеризацией, Стивенс смог идентифицировать посетителей веб-сайта Fox, которые все были похожи определенным набором способов.

Сначала он собрал годовые данные аналитики Adobe и сгруппировал их.

Команда искала показатели ценности, которые служили для бизнеса - в данном случае потребителей, смотрящих видео - (наблюдателей) основным источником монетизации.

Используя кластеризацию и особый алгоритм, называемый алгоритмом максимизации возбуждения (EM), они начали видеть модели поведения. В экосистеме начали появляться четыре основных типа пользователей.

1. Наблюдатели : люди, которые часто заходят на сайт, возвращаются на сайт и увеличивают количество просмотров видеорекламы. Эта группа считалась потребителями с высокой стоимостью на кривой оценки, потому что они приносили дополнительные рекламные доллары.

2. Случайные наблюдатели

3. Международная группа

4. Пассивная группа

Сосредоточившись на наблюдателях, команда посмотрела на их новизну и частоту.

«Что мы могли узнать об их поведении? Мы воспользовались этим и начали тестирование ». Затем это понимание было использовано для тестирования на небольшой подгруппе случайных наблюдателей с целью подтолкнуть их к тому, чтобы они стали наблюдателями.

«Мы могли бы остановиться на этом. Но мы этого не сделали, - сказал Стивенс.

Данные показали, что пассивные пользователи не просмотрели много видео, но у них было много посещений. Команда обнаружила, что сразу после посещения веб-сайта Fox вторая страница, которую они посетили, была расписанием.

«На самом деле они использовали fox.com как гигантский телегид. Это перевернуло кривую оценки с ног на голову. Это позволило нам понять поведение пассивных пользователей и способы тестирования против них ».

После создания сегмента каждый раз, когда пассивный пользователь заходил на сайт, расписание любимого шоу пользователя размещалось на главной странице.

Затем команда Стивенса пошла еще дальше, начав сбор электронных писем для автоматического оповещения.

Пример развития аудитории: American Apparel

Facebook был пионером в создании индивидуализированной аудитории несколько лет назад. Он позволяет маркетологам брать четыре основные переменные: адрес электронной почты, номер телефона, идею устройства или файл cookie и загружать их в Facebook и настраивать таргетинг на этих потребителей по ряду параметров. Теперь он также доступен на других платформах, таких как Instagram, Twitter и Google Match.

В этом примере компания American Apparel хотела улучшить показатели отказа от корзины. «Благодаря Oracle мы узнаем, когда кто-то рекламирует корзину. Буквально в течение нескольких секунд, если он отскакивает, вместо получения электронного письма они получают перенацеленную рекламу на Facebook. Это может быть до миллисекунды ».

Стивенс сказал, что отдача от этих социальных CRM-кампаний в 30 раз превышает рентабельность затрат на рекламу.

В другом примере American Apparel использовала данные для поиска бездействующих подписчиков электронной почты - потребителей, которые не взаимодействовали с веб-сайтом или не открывали электронную почту в течение определенного периода времени. Эти кампании по повторному вовлечению распространялись по электронной почте или через Facebook, предлагая скидки.

Будущее розничной торговли

Каким будет будущее маркетинга в American Apparel? Стивенс сосредоточен на нескольких областях.

Омниканальность

Омниканальный маркетинг - это пересечение розничной торговли и цифровых технологий. Например, покупатель идет по улице и, проходя мимо магазина, получает push-уведомление, которое направляет его в магазин для покупки. Эта омниканальная атрибуция учитывает как цифровые, так и розничные каналы продажи.

Интернет вещей и RFID

RFID - это чип, который можно встроить в бирку каждого предмета одежды. В American Apparel эта технология была развернута по всему миру в 200 магазинах и 15 миллионах тегов. Это позволяет команде маркетинга отслеживать и понимать глобальные уровни запасов в реальном времени.

Следующим шагом является определение того, как его можно использовать для улучшения потребительского опыта и увеличения доходов. American Apparel в настоящее время экспериментирует с мобильными устройствами, которые могут ссылаться на рекламу на рекламном щите или автобусной остановке с помощью чипов NFC. Если потребителю нравится реклама, он нажимает на свой телефон, чтобы начать текстовый разговор с ботом. Пользователь может задать вопросы о цветах или размерах, а затем узнать, доступен ли этот конкретный продукт в ближайшем магазине.

По запросу с Postmates

Недавно компания American Apparel провела кампанию по доставке товаров по запросу с Postmates в США. Потребители могли заказать толстовку и получить ее в течение 60 минут.

«Есть ли потребительское принятие? Еще нет, но дело идет, - сказал Стивенс. Он подчеркнул культуру поколения миллениалов «должно быть сейчас» и считает, что доставка по требованию - это путь в будущее.

Выводы

Ключевые выводы Стивенса заключаются в следующем:

1. Оцените зрелость организационных данных.

2. Стимулируйте бизнес к измерению и метрикам, ориентированным на клиента.

3. Тестируйте и учитесь - сегментируйте пользователей с высоким уровнем CLV и проверяйте гипотезы, чтобы переместить пользователей с более низкой ценностью в сегменты с более высокой ценностью.

«Испытайте и узнайте все. Если вы понимаете своих ценных клиентов, спросите, что вы можете узнать о них, а затем протестируйте своих потребителей с низкой и средней ценностью, чтобы побудить их стать высокими ».

4. Фулфилмент по запросу - будущее розничной торговли.

Небольшие бюджеты

По словам Стивенса, большой бюджет не является необходимым для понимания жизненных ценностей.

«Многие модели доступны бесплатно. Пока ваши транзакционные записи поступают из вашей системы электронной торговли или торговой точки, у вас есть все необходимые данные. Давность и частота могут быть немного рискованными, но обычно у вас должно быть то, что вам нужно - отметка времени и транзакционная запись ».