American Apparel：在全渠道世界中推动以客户为中心

American Apparel 的首席数字官讨论了零售业的未来、为消费者提供价值的重要性以及物联网和全渠道世界的战略。

American Apparel 首席数字官 Thoryn Stephens 在 ClickZ Live Hong Kong 上发表了主题演讲，主题是营销人员如何使用数据和技术为消费者创造价值。 就是这样：

我们如何定义价值，如何衡量价值以及如何驱动价值？

斯蒂芬斯一直想成为一名摇滚明星。 相反，他成为了一名分子生物学家。 正是这种分析数据的科学方法最终使他在 2003 年将 Google Analytics 帐户与 Ad Words 和 Salesforce 相关联，这是他首次尝试了解消费者行为。

这反过来又导致了在硅谷初创公司、电视广播公司和今天担任 American Apparel 的 CDO 的角色。

“作为一名前科学家，我所做的一切都是基于测量，”斯蒂芬斯说。

他相信他获得的资金比任何其他部门负责人都多，因为他能够展示一切是如何衡量的。 他还认为，他成功的部分原因在于拥有自己的技术团队。

根据斯蒂芬斯的说法，要将流量从获取转化为转化，营销人员必须：

• 了解消费者体验
• 通过测试和学习进行优化
• 制定保留策略

所有这一切的基本要素是技术和数据科学。

首先，组织需要了解他们在数据成熟曲线中的位置。

数据成熟曲线的四个步骤是：

1. 收集正确的数据

2. 报告数据和推动洞察

3. 假设检验（并开发测试和学习方法）

4. 预测分析

曲线上的每个阶段都变得更加复杂，但同时也增加了潜在的业务影响，组织沿着曲线走得越远。

用户状态和配置文件

斯蒂芬斯从三个主要维度看世界：

• 未知用户
• 匿名用户
• 已知用户

这些维度中的每一个都有一个值。 一旦用户被识别，目标是将消费者从未知或匿名用户驱动到已知用户。

未知用户

在 Fox Broadcasting 期间，Stephens 负责制定该业务的第一个数据科学优化策略。 当时，他正在为辛普森一家品牌工作。 它的 Facebook 页面上有超过 7000 万个赞（未知用户），但相比之下，CRM 规模很小（已知用户）。

关键的挑战是将这些未知用户转换为已知用户。 通过使用 Facebook 应用程序（例如抽奖活动），斯蒂芬斯和他的团队吸引了用户并激励他们分享电子邮件地址。 使用电子邮件地址，未知用户变成了已知用户。

匿名用户

例如，匿名用户是可能被 cookie 处理的用户。 有一个关于行为或地理位置的基本概况，但不知道他们是谁。

使用重新定位，营销人员可以开始为这些消费者定制内容，并促使他们成为知名用户。 这可以通过鼓励他们：

• 报名参加活动
• 进行购买
• 下载应用程序（需注册）

已知用户

一旦用户成为已知用户，就可以在他们身上提取各种数据。

“最终，您不仅可以作为消费者，现在也可以作为品牌从他们那里获得最大价值，因为您正在为那个已知的个人用户量身定制体验，”斯蒂芬斯说。

通过以这种方式识别用户，他们也可以跨渠道更好地定位。

• 未知用户可以成为电视和视频的目标。
• 匿名用户通过基于网站体验的广告重新定位。
• 拥有应用程序、推送通知、应用程序内消息、短信和电子邮件的已知用户。

“最终，在未知用户之外的这些交互中的每一个，我都可以跟踪和理解并最终优化，”斯蒂芬斯说。

通过用户级估值推动以客户为中心

根据斯蒂芬斯的说法，以客户为中心的重点是一组选定客户的当前和未来需求，以最大限度地提高企业的长期价值。

斯蒂芬斯说，这归结为 80:20 规则。

他说：“通过真正了解这些用户是谁，您正在关注 20% 的客户，从而推动了您 80% 的收入。”

以下是对不同形式的客户价值的细分：

• RCV——实现的客户价值：这个客户今天的价值。
• RLV – 剩余生命周期价值：留住这个客户到未来。
• CLV – 客户终身价值 – 这是 RCV 和 RLV 的组合，是您的消费者在不确定的时间段内的价值。 您愿意为获得该客户支付多少费用？ 例如，如果客户的终生价值为 500 美元，那么您可能准备支付 200-300 美元来获得他们。

RCV 案例研究：硅谷创业公司

在之前的职位中，斯蒂芬斯为一家初创公司工作，该公司筹集了 4000 万美元，拥有 200 万 Facebook 粉丝和 1000 万会员。

然而，客户的百分比要小得多，而且 RCV 为负数万美元。 斯蒂芬斯想知道怎么可能有负价值客户。

通过分析数据，他的团队发现在用户层面上，很多都是连续交换和返回者。 通过特定的 RCV 指标，该团队能够立即更改公司的运输和交换政策，从而为业务节省更多资金。

聚类分析案例研究：Fox Broadcasting

使用称为聚类的统计方法，斯蒂芬斯能够识别 Fox 网站的访问者，这些访问者在一组特定的方式上都是相似的。

首先，他汇总了 Adob​​e 一年的分析数据并将其聚类。

该团队正在寻找推动业务发展的价值指标——在这种情况下，消费者观看视频——（观看狂）是货币化的主要来源。

使用聚类和称为激励最大化算法 (EM) 的特定算法，他们开始看到行为模式。 生态系统中开始出现四种主要类型的用户。

1. 观看狂：访问频率高、回访网站并推动视频广告浏览量的人。 这个群体被认为是估值曲线上的高价值消费者，因为他们推动了额外的广告收入。

2. 休闲观察者

3.国际集团

4.被动组

在关注手表狂热者之后，该团队查看了他们的新近度和频率。

“我们可以从他们的行为中学到什么？ 我们采用了这种洞察力，然后开始进行测试。” 然后，该洞察力被用于针对一小部分临时观察者进行测试，目的是促使他们成为观察狂。

“我们本可以停在那里。 但我们没有，”斯蒂芬斯说。

数据显示，被动用户并没有消耗大量视频，但他们的访问量确实很高。 该团队发现，在立即来到福克斯网站后，他们访问的第二个页面是时间表。

“他们实际上将 Fox.com 用作一个巨大的电视指南。 这颠覆了估值曲线。 它使我们能够了解被动用户的行为以及如何针对他们进行测试。”

在每次被动用户访问网站时创建一个片段后，用户最喜欢的节目的时间表被放置在主页上。

随后，斯蒂芬斯的团队更进一步，收集了用于自动警报的电子邮件。

受众发展案例研究：American Apparel

几年前，Facebook 率先推出了自定义受众。 它允许营销人员采用四个主要变量：电子邮件、电话号码、设备创意或 cookie，并将其输入 Facebook，并通过多个维度定位这些消费者。 它现在也可以在 Instagram、Twitter 和 Google 的 Customer Match 等其他平台上使用。

在此示例中，American Apparel 希望提高购物车放弃率。 “通过 Oracle，我们知道何时有人向购物车投放广告。 如果它反弹，实际上在几秒钟内，他们不会收到电子邮件，而是在 Facebook 上收到重定向广告。 它可以下降到毫秒。”

Stephens 表示，这些社交 CRM 活动的回报是广告支出回报的 30 倍。

在另一个例子中，American Apparel 使用这些数据来寻找休眠的电子邮件订阅者——在一段时间内没有与网站互动或打开电子邮件的消费者。 这些再参与活动通过电子邮件或通过 Facebook 分发，以折扣为目标。

零售业的未来

American Apparel 的营销前景如何？ 斯蒂芬斯专注于多个领域。

全渠道

全渠道营销是零售和数字的交叉点。 例如，消费者走在街上，当他们经过一家商店时，他们会收到推送通知，促使他们进入商店进行购买。 这种全渠道归因将销售归功于数字和零售渠道。

物联网和RFID

RFID 是一种芯片，可以嵌入每件服装的标签中。 在 American Apparel，这项技术已在全球 200 家商店和 1500 万个标签中部署。 它允许营销团队跟踪和了解全球实时库存水平。

下一步是确定如何使用它来改善消费者体验和增加收入。 American Apparel 目前正在试验使用 NFC 芯片将移动设备链接到广告牌或公交车站上的广告。 如果消费者喜欢该广告，他们会点击手机开始文本机器人对话。 用户可以询问有关颜色或尺寸的问题，然后了解附近商店是否有该特定定制产品。

按需与 Postmates

最近，American Apparel 与 Postmates 在美国开展了一项按需配送活动。 消费者可以订购一件连帽衫，并在 60 分钟内送达。

“那里有消费者采用吗？ 还没有，但它已经到了，”斯蒂芬斯说。 他强调了千禧一代“必须拥有”的文化，并相信按需交付是未来的方式。

外卖

斯蒂芬斯的主要观点如下：

1. 评估组织数据的成熟度

2. 推动业务朝着以客户为中心的衡量和指标的方向发展

3. 测试和学习——细分高CLV用户并测试假设以将低价值用户转移到高价值细分

“测试和学习一切。 如果你了解你的高价值客户，问问你能从他们身上学到什么，然后测试你的中低价值消费者，推动他们成为高价值客户。”

4. 按需履行是零售业的未来

小预算

斯蒂芬斯说，大预算对于理解终身价值并不是必不可少的。

“许多模型都是免费提供的。 只要您的交易记录来自电子商务引擎或销售点，您就拥有所需的所有数据。 新近度和频率可能会有点冒险，但通常你应该拥有你需要的东西——时间戳和交易记录。”