Nykyajan kuluttajat valitsevat yrityksiä, jotka vievät aikaa tunteakseen heidät ja välittääkseen heidän tarpeistaan. Asiakaslähtöinen strategia keskittyy asiakkaiden ympärille ja tarjoaa joukon palveluita, tuotteita ja kokemuksia, jotka yllättävät ja ilahduttavat, edistävät uskollisuutta ja lisäävät elinikäistä arvoa.
Tutkimukset osoittavat, että erinomaisen asiakaskokemuksen tarjoamiseen keskittyvien yritysten liikevaihto kasvaa 80 prosenttia .
Lisäksi yli 50 % asiakkaista siirtyy kilpailijaan yhden epätyydyttävän asiakaskokemuksen jälkeen.
Vaikka brändit kuitenkin tiedostavat asiakkaiden asettamisen tärkeyden, monet brändit joutuvat tekemään niin.
Mikä sitten estää brändejä?
Ensinnäkin brändien on ymmärrettävä asiakaskuntansa yksittäisen asiakaspolun tasolle asti. Siellä se on pelottavaa monille markkinoijille. Koska niin paljon dataa tuotetaan niin nopeasti ja useiden kanavien kautta, tämän tiedon kerääminen ja integrointi järkeväksi vaatii oikeaa tekniikkaa, tietonäkemyksiä ja analyyttisiä prosesseja, jotka toimivat yhdessä.
3 parasta asiakaslähtöistä markkinointistrategiaa
1. Käytä tietoihin perustuvia strategioita asiakkaiden tuntemiseen
Et voi olla asiakaslähtöinen yritys tuntematta asiakkaitasi. Nykyaikana tämä tarkoittaa tietopohjaisen ajattelutavan omaksumista asiakastietojen keräämiseksi jokaisessa kosketuspisteessä. Asiakkaat tuottavat valtavasti tietoa – markkinoijien tarvitsee vain tietää, mistä etsiä ja miten se kerätään.
Markkinoijien tulisi kerätä erilaisia tietoja, mukaan lukien ensimmäisen osapuolen tiedot, kuten yhteystiedot, väestötiedot, C-tason johtoryhmä asiakaspalvelu, sosiaalisen median vuorovaikutus ja tapahtumat. Tietoja voidaan myös täydentää kolmannen osapuolen omaisuudella, kuten elämäntavoilla, käyttäytymistiedoilla, elämäntapahtumilla ja ostoaikeilla .
Tietolähteitä ovat:
Verkkosivustoanalyysi – sivujen katselukerrat, istunnon kesto, poistumisprosentit, tulosprosentit
Verkkokaupan alustat – Ostoshistoria, tuoteasetukset, ostoskoritiedot
Sosiaalinen media – Tykkäämiset, jaot, kommentit, maininnat, seuraajien demografiset tiedot
Sähköpostimarkkinointi – lfronti siajn plej Avoimet hinnat, napsautussuhteet, peruutushinnat, sähköpostiasetukset
Mobiilisovellukset – Sovelluksen sisäinen toiminta, käyttötavat, push-ilmoitusten vuorovaikutus
Customer Relationship Management (CRM) -järjestelmät – Yhteystiedot, viestintähistoria, asiakassegmentointi
POS-järjestelmät – myymälän aob directory ostotiedot, maksutavat, asiakasuskollisuuden vuorovaikutus
Asiakaspalautekyselyt – Tyytyväisyyspisteet, palautelomakkeet, tuotearvostelut
Puhelinkeskukset/asiakaspalvelu – Puhelulokit, palvelupyynnöt, ongelmanratkaisuajat
Live Chat – Chat-kopiot, vastausajat, asiakaskyselyt
Kanta-asiakasohjelmat – Jäsenyystiedot, palkkioiden lunastus, kanta-asiakaspisteet
Suositusohjelmat – Tiedot viittauksista, lähetteiden lähteistä, lähetyskannustimien tehokkuudesta
Mainosalustat – Mainosten näyttökerrat, napsautussuhteet, kohdistusehdot
Online-arvostelut – Tuotearviot, asiakaspalautteet, arvostelusivustot
Kolmannen osapuolen tietojen tarjoajat – ostetut demografiset, psykografiset ja käyttäytymiseen liittyvät tiedot
Ilmoittautumiset tapahtumiin – osallistujien tiedot, osallistuminen tapahtumiin, johtojen talteenotto
2. Integroi tiedot räätälöityjen kampanjoiden käyttöönottamiseksi
Tutkimusten mukaan 59 % kuluttajista sanoo, että menneeseen vuorovaikutukseen perustuva henkilökohtainen sitoutuminen on ratkaisevan tärkeää heidän liiketoiminnan voittamisessa, ja 70 % kuluttajista sanoo, että yrityksen ymmärrys heidän henkilökohtaisista tarpeistaan vaikuttaa heidän uskollisuuteensa.
Tämän personointitason saavuttamiseksi tiedot on integroitava eri lähteistä yhtenäisen näkemyksen luomiseksi jokaisesta asiakkaasta . Yhdistämällä yhteyspisteiden tietoja yritykset voivat ymmärtää paremmin asiakkaidensa mieltymyksiä, käyttäytymistä ja tarpeita luodakseen yksilöllisiä tarjouksia, jotka resonoivat yksittäisten asiakkaiden kanssa.
Tietojen integrointi mahdollistaa myös asiakassegmenttien luomisen, joissa kampanjoita voidaan räätälöidä tietyille ryhmille esimerkiksi aiemman ostokäyttäytymisen tai selaustottumusten perusteella.
Esimerkiksi asiakas, joka ostaa usein urheiluvaatteita, voi saada henkilökohtaisia tarjouksia uusista urheiluvaatteista, kun taas toinen asiakas, joka on kiinnostunut kauneussisällöstä sosiaalisessa mediassa, voidaan kohdistaa asiaankuuluvilla kauneustuotesuosituksilla.
