American Apparel: çok kanallı bir dünyada müşteri odaklılığı teşvik etmek

American Apparel'ın dijital şefi perakendenin geleceğini, tüketiciye değer sunmanın önemini ve bir IoT ve çok kanallı dünya için stratejiler hakkında konuştu.

American Apparel'in dijital şefi Thoryn Stephens, ClickZ Live Hong Kong'da yaptığı konuşmada, pazarlamacıların veri ve teknolojiyi kullanarak tüketiciye nasıl değer katabileceklerine dair bir açılış konuşması yaptı. İşte nasıl:

Değeri nasıl tanımlarız, değeri nasıl ölçeriz ve değeri nasıl yönlendiririz?

Stephens her zaman bir rock yıldızı olmak istemiştir. Bunun yerine moleküler biyolog oldu. Sonunda onu 2003 yılında, tüketici davranışını anlamaya yönelik ilk girişimi için bir Google Analytics hesabını Ad Words ve Salesforce ile ilişkilendirmeye yönlendiren, verileri analiz etmeye yönelik bu bilimsel yaklaşımdı.

Bu da Silikon Vadisi'nde yeni kurulan şirketlerde, bir televizyon yayıncısında ve bugün American Apparel'da CDO olarak rol almalarına yol açtı.

Stephens, "Eski bir bilim insanı olarak yaptığım her şey ölçüme dayalıdır" dedi.

Her şeyin nasıl ölçüldüğünü gösterebildiği için diğer departman başkanlarından daha fazla fon aldığına inanıyor. Ayrıca başarısının bir kısmının kendi teknoloji ekibine sahip olmaktan geçtiğine inanıyor.

Stephens'e göre, trafiği edinmeden dönüşüme yönlendirmek için pazarlamacılar şunları yapmalıdır:

• Tüketici deneyimini anlayın
• Test yoluyla optimize edin ve öğrenin
• Elde tutma stratejileri geliştirin

Tüm bunların temel unsurları teknoloji ve veri bilimidir.

Başlamak için kuruluşların veri olgunlaşma eğrisinde nerede olduklarını anlamaları gerekir.

Veri olgunlaşma eğrisinin dört adımı şunlardır:

1. Doğru verilerin toplanması

2. Veriler hakkında raporlama ve içgörüleri yönlendirme

3. Hipotez testi (ve test et öğren yaklaşımı geliştirme)

4. Tahmine dayalı analiz

Eğrideki her aşama daha karmaşık hale gelir, ancak aynı zamanda bir kuruluşun ulaştığı eğri boyunca potansiyel iş etkisini artırır.

Kullanıcı durumları ve profilleri

Stephens dünyaya üç ana boyutta bakıyor:

• bilinmeyen kullanıcı
• anonim kullanıcı
• bilinen kullanıcı

Bu boyutların her birinin bir değeri vardır. Kullanıcılar belirlendikten sonra amaç, tüketiciyi bilinmeyen veya anonim bir kullanıcıdan bilinen bir kullanıcıya yönlendirmektir.

bilinmeyen kullanıcı

Fox Broadcasting'de geçirdiği süre boyunca Stephens, işletmenin ilk veri bilimi optimizasyon stratejisini oluşturmaktan sorumluydu. O sırada The Simpsons markası üzerinde çalışıyordu. Facebook sayfasında 70 milyondan fazla beğeni (bilinmeyen kullanıcılar) vardı, ancak buna kıyasla CRM küçüktü (bilinen kullanıcılar).

Asıl zorluk, bu bilinmeyen kullanıcıları bilinenlere dönüştürmekti. Stephens ve ekibi, çekiliş gibi bir Facebook uygulaması kullanarak, kullanıcıların ilgisini çekti ve onları bir e-posta adresi paylaşmaya teşvik etti. Bir e-posta adresiyle, bilinmeyen kullanıcı bilinen biri haline geldi.

anonim kullanıcı

Anonim bir kullanıcı, örneğin çereze tabi olabilecek bir kullanıcıdır. Davranış veya coğrafi konumla ilgili temel bir profil var, ancak tam olarak kim oldukları bilinmiyor.

Yeniden hedeflemeyi kullanan bir pazarlamacı, içeriği bu tüketicilere göre uyarlamaya başlayabilir ve onları bilinen kullanıcılar haline getirebilir. Bu, onları aşağıdakilere teşvik ederek başarılabilir:

• bir etkinliğe kaydolmak
• satın al
• bir uygulama indirin (kayıtlı)

bilinen kullanıcı

Bir kullanıcı bilinen bir kullanıcı olduğunda, her türlü veri üzerine çekilebilir.

Stephens, "Nihayetinde onlardan yalnızca bir tüketici olarak değil, aynı zamanda bir marka olarak da en fazla değeri elde edebilirsiniz, çünkü deneyimi o bilinen bireysel kullanıcıya göre şekillendiriyorsunuz" dedi.

Kullanıcıları bu şekilde tanımlayarak, kanallar genelinde de daha iyi hedeflenebilirler.

• Bilinmeyen kullanıcı TV ve video ile hedef alınabilir.
• Reklamlarla site deneyimine dayalı olarak yeniden hedefleme yoluyla anonim kullanıcı.
• Uygulamalar, push bildirimleri, uygulama içi mesajlar, SMS ve e-posta ile bilinen kullanıcı.

Stephens, "Nihayetinde, bilinmeyen kullanıcılar dışındaki bu etkileşimlerin her birini izleyebiliyor, anlayabiliyor ve nihayetinde optimize edebiliyorum" dedi.

Kullanıcı düzeyinde değerleme yoluyla müşteri odaklılık sağlamak

Stephens'e göre müşteri odaklılık, işletme için uzun vadeli değeri en üst düzeye çıkarmak için belirli bir müşteri grubunun mevcut ve gelecekteki ihtiyaçlarına odaklanır.

Stephens, 80:20 kuralına bağlı olduğunu söyledi.

"Bu kullanıcıların kim olduğunu gerçekten anlayarak, gelirinizin %80'ini sağlayan müşterilerin %20'sine odaklanıyorsunuz" dedi.

Müşteri değerlerinin farklı biçimlerinin dökümü aşağıda verilmiştir:

• RCV – gerçekleştirilmiş müşteri değeri: Bu müşterinin bugünkü değeri.
• RLV – kalan ömür boyu değer: Bu müşteriyi gelecekte tutmak .
• CLV – müşteri yaşam boyu değeri – bu, RCV ve RLV'nin birleşimidir ve belirsiz bir süre boyunca tüketicinizin değeridir. Bu müşteriyi kazanmak için ne kadar ödemeye hazırsınız? Örneğin, bir müşterinin yaşam boyu değeri 500$ ise, onları elde etmek için 200-300$ ödemeye hazır olabilirsiniz.

RCV vaka çalışması: Silikon Vadisi başlangıcı

Daha önceki bir görevde Stephens, 40 milyon dolar toplayan, 2 milyon Facebook takipçisi ve 10 milyon üyesi olan bir girişim için çalıştı.

Bununla birlikte, müşterilerin yüzdesi biraz daha küçüktü ve RCV, eksi onlarca ve binlerce dolardaydı. Stephens, negatif değerli müşterilere sahip olmanın nasıl mümkün olduğunu merak etti.

Ekibi, verileri analiz ederek kullanıcı düzeyinde buldu, birçoğu seri değişim ve geri dönenlerdi. Spesifik RCV metriği aracılığıyla ekip, şirketin nakliye ve değişim politikalarını anında değiştirebildi ve işletmeye ek tasarruf sağladı.

Kümeleme analizi vaka çalışması: Fox Broadcasting

Stephens, kümeleme adı verilen istatistiksel bir metodoloji kullanarak Fox web sitesine gelen ziyaretçileri belirli bir dizi yolla birbirine benzer şekilde belirleyebildi.

Önce bir yıllık Adobe analitik verilerini bir araya getirdi ve kümeledi.

Ekip, işi yönlendiren değer metriklerini arıyordu - bu durumda video izleyen tüketiciler - (izleyiciler) birincil para kazanma kaynağı.

Kümeleme ve uyarma maksimizasyon algoritması (EM) adı verilen özel bir algoritma kullanarak davranış kalıplarını görmeye başladılar. Ekosistem içinde dört ana kullanıcı türü ortaya çıkmaya başladı.

1. Gözcüler : yüksek sıklıkta ziyaret eden, web sitesine geri dönen ve video reklam görüntülemelerini artıran kişiler. Bu grup, ek reklam doları sağladıkları için değerleme eğrisinde yüksek değerli tüketiciler olarak kabul edildi.

2. Sıradan gözlemciler

3. Uluslararası grup

4. Pasif grup

Ekip, nöbetçilere odaklandıktan sonra onların güncelliğine ve sıklığına baktı.

“Davranışları hakkında ne öğrenebiliriz? Bu içgörüyü aldık ve ardından test etmeye başladık.” Daha sonra içgörü, onları bekçi olmaya yönlendirmek amacıyla sıradan gözlemcilerin küçük bir alt kümesine karşı test etmek için kullanıldı.

"Orada durabilirdik. Ama yapmadık," dedi Stephens.

Veriler, pasif kullanıcıların çok fazla video tüketmediğini, ancak ziyaret sayılarının yüksek olduğunu gösterdi. Ekip, Fox web sitesine hemen geldikten sonra ziyaret ettikleri ikinci sayfanın program olduğunu buldu.

"Aslında fox.com'u dev bir TV rehberi olarak kullanıyorlardı. Bu, değerleme eğrisini tepetaklak etti. Pasif kullanıcıların davranışlarını ve onlara karşı nasıl test yapılacağını anlamamızı sağladı.”

Pasif bir kullanıcı siteye her geldiğinde bir segment oluşturulduktan sonra, kullanıcının en sevdiği programın programı ana sayfaya yerleştirildi.

Stephens'ın ekibi daha sonra otomatik bir uyarı için bir e-posta koleksiyonu ile bir adım daha ileri götürdü.

Kitle geliştirme vaka çalışması: American Apparel

Facebook, birkaç yıl önce özel kitlelere öncülük etti. Pazarlamacıların dört ana değişkeni almasına olanak tanır: e-posta, telefon numarası, bir cihaz fikri veya bir tanımlama bilgisi ve bunu Facebook'a beslemek ve bu tüketicileri bir dizi boyut üzerinden hedeflemek. Artık Instagram, Twitter ve Google'ın Müşteri Eşleştirme gibi diğer platformlarda da mevcut.

Bu örnekte American Apparel, alışveriş sepetini terk etme oranlarını iyileştirmek istedi. “Oracle sayesinde, birisinin sepete ne zaman reklam verdiğini biliyoruz. Geri dönerse, kelimenin tam anlamıyla saniyeler içinde, bir e-posta almak yerine Facebook'ta yeniden hedeflenmiş bir reklam alırlar. Milisaniyeye kadar inebilir.”

Stephens, bu sosyal CRM kampanyalarının getirisinin, reklam harcamalarından elde edilen getirinin 30 katı olduğunu söyledi.

Başka bir örnekte, American Apparel, verileri uyuyan e-posta abonelerini - belirli bir süre boyunca web sitesiyle etkileşime girmeyen veya e-posta açmayan tüketiciler - aramak için kullandı. Bu yeniden katılım kampanyaları e-posta veya Facebook üzerinden dağıtılarak indirimlerle hedeflendi.

Perakendenin geleceği

American Apparel'da pazarlama için gelecek nasıl görünüyor? Stephens bir dizi alana odaklanmıştır.

çok kanallı

Çok kanallı pazarlama, perakende ve dijitalin kesiştiği noktadır. Örneğin, bir tüketici caddede yürüyor ve bir mağazanın yanından geçerken, onları mağazaya alışveriş yapmaya yönlendiren bir push bildirimi alıyor. Bu çok kanallı ilişkilendirme, bir satış için hem dijital hem de perakende kanallarına kredi verir.

IoT ve RFID

RFID, her bir giysi parçasının etiketine yerleştirilebilen bir çiptir. American Apparel'da bu teknoloji dünya çapında 200 mağazada ve 15 milyon etikette uygulandı. Bir pazarlama ekibinin küresel gerçek zamanlı envanter seviyelerini takip etmesine ve anlamasına olanak tanır.

Bir sonraki adım, tüketici deneyimini iyileştirmek ve geliri artırmak için nasıl kullanılabileceğini belirlemektir. American Apparel şu anda NFC çiplerini kullanarak bir reklam panosundaki veya otobüs durağındaki reklamlara bağlanan mobil cihazlarla denemeler yapıyor. Tüketici reklamı beğenirse, bir metin bot görüşmesi başlatmak için telefonuna dokunur. Kullanıcı, renkler veya bedenler hakkında sorular sorabilir ve ardından bu özel özelleştirilmiş ürünün yakındaki bir mağazada bulunup bulunmadığını öğrenebilir.

Posta arkadaşları ile talep üzerine

Son zamanlarda, American Apparel, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Postmates ile talep üzerine teslimat kampanyası yürüttü. Tüketiciler bir kapşonlu sipariş edebilir ve 60 dakika içinde teslim edilmesini sağlayabilir.

“Tüketici benimsemesi var mı? Henüz değil ama oraya varıyor,” dedi Stephens. Y kuşağının “şimdi sahip olunması gereken” kültürünü vurguladı ve talep üzerine teslimatın geleceğin yolu olduğuna inanıyor.

paket servisler

Stephens'in temel çıkarımları aşağıdaki gibidir:

1. Kurumsal veri olgunlaşmasını değerlendirin

2. İşletmeyi müşteri odaklı ölçüm ve metriklere doğru yönlendirin

3. Test edin ve öğrenin – yüksek CLV kullanıcılarını segmentlere ayırın ve daha düşük değerli kullanıcıları daha yüksek değerli segmentlere taşımak için hipotezleri test edin

“Her şeyi test edin ve öğrenin. Yüksek değere sahip müşterilerinizi anlıyorsanız, onlar hakkında ne öğrenebileceğinizi sorun ve ardından düşük ve orta değerdeki tüketicilerinizi onları yükselmeye teşvik etmek için test edin.”

4. Talep üzerine karşılama perakendenin geleceğidir

Küçük bütçeler

Stephens, yaşam boyu değerleri anlamak için büyük bir bütçenin şart olmadığını söyledi.

“Birçok model ücretsiz olarak sunuluyor. E-ticaret motorunuzdan veya satış noktanızdan gelen işlem kayıtlarınız olduğu sürece, ihtiyacınız olan tüm verilere sahipsiniz. Yenilik ve sıklık biraz şüpheli olabilir, ancak genellikle ihtiyacınız olan şeye sahip olmalısınız - bir zaman damgası ve işlem kaydı."