增長最快的出海企業(yè)是如何保持競爭力的？

上一篇我們講到跨境出海品牌的數(shù)字化思維與價值意義，故事不能只講一半，今天小創(chuàng)來填落地的坑啦！這篇內(nèi)容我們結(jié)合已服務(wù)的頭部出海品牌轉(zhuǎn)型經(jīng)驗，梳理出成功背后的關(guān)鍵數(shù)字化能力，以及相應(yīng)的應(yīng)用場景與落地工具，盡可能將數(shù)字化轉(zhuǎn)型降維解析，以使得更多品牌理解并因地制宜地構(gòu)建出自增長的核心競爭力。

零售業(yè)的本質(zhì)在于向每個消費者提供所需的個性化商品或服務(wù)，尤其在消費者主權(quán)時代，每個消費者都是獨立的核心。因此，對于跨境出海企業(yè)來講，對消費者的深度洞察是銷售的起點，也是提供滿足消費者需求和用戶體驗的商品和服務(wù)的核心。

消費者大數(shù)據(jù)來源于會員系統(tǒng)、Facebook等社交及營銷系統(tǒng)、訂單系統(tǒng)、售后服務(wù)系統(tǒng)、基于位置的服務(wù)系統(tǒng)等，收集這些數(shù)據(jù)，并將其與客戶互動歷史記錄、在線行為和外部數(shù)據(jù)相結(jié)合，應(yīng)用分析來揭示每個客戶的當(dāng)前活動、愿望和需求。將這些洞察轉(zhuǎn)化為行動，可以使企業(yè)在競爭激烈的市場中脫穎而出。但是，這無法通過單一的系統(tǒng)或流程實現(xiàn)。企業(yè)必須從組織內(nèi)外部收集盡可能多的可用信息，然后使用這些信息來提高對客戶互動的洞察力和行動力。

我們稱之為“消費者深度洞察”的一系列能力可以通過CDP來實現(xiàn)的同時，需要人員、流程和技術(shù)的緊密配合。以跨境出海業(yè)務(wù)為例，在遵守嚴(yán)苛的GDPR及CCPA國際隱私法規(guī)前提下，如果有效地引導(dǎo)用戶反饋信息，同時利用創(chuàng)略NEXUS平臺繪制消費者畫像和分析消費者偏好，清晰消費者需求什么、喜歡什么、受什么影響、如何做決定，從而為跨境出海企業(yè)調(diào)整營銷策略、進(jìn)行個性化內(nèi)容推薦、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、精準(zhǔn)投放廣告等提供支持，這一系列的關(guān)聯(lián)舉措顯得至關(guān)重要。

1.場景化應(yīng)用示例：【交互式調(diào)研】通過交互式調(diào)研，繪制消費者畫像

① 通過不同渠道，從關(guān)鍵用戶那里獲取反饋：跨境出海企業(yè)可以沿著消費者旅程（Customer Journey），找到用戶觸點和關(guān)鍵體驗點（即關(guān)鍵時刻-MOT），在這些點上設(shè)置與客戶喜好和特征發(fā)掘相關(guān)的獎勵調(diào)研問卷，并且設(shè)計附有邏輯的問題結(jié)構(gòu)來識別用戶和傾聽用戶聲音，同時無縫對接Surveymonkey、Google forms等調(diào)研問卷工具，實時獲取用戶的反饋信息。

② 轉(zhuǎn)換和分析結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的反饋數(shù)據(jù)：創(chuàng)略NEXUS CDP對收集到的用戶反饋數(shù)據(jù)，通過創(chuàng)建標(biāo)簽任務(wù)，將數(shù)據(jù)實時動態(tài)地轉(zhuǎn)換為標(biāo)簽資產(chǎn)，并結(jié)合用戶畫像、產(chǎn)品數(shù)據(jù)等信息，開展業(yè)務(wù)洞察的分析，例如用戶好感度、關(guān)鍵問題點、業(yè)務(wù)驅(qū)動因素等。同時可應(yīng)用創(chuàng)略NEXUS IQ的算法能力驅(qū)動個性化內(nèi)容推薦。

如今在數(shù)字化技術(shù)所驅(qū)動的消費者全景視野下，零售業(yè)以消費者為中心的運營成為可能，即從過去的“流量運營” 向“消費者運營”進(jìn)行轉(zhuǎn)型。這意味著區(qū)分消費人群、洞察消費者需求成為實現(xiàn)銷售閉環(huán)的核心基礎(chǔ)。跨境電商企業(yè)初期，即流量運營時代，以GMV為出發(fā)點，專注于流量導(dǎo)入及購買行為的促成。在此過程中商家通過廣告投放等方式增加購買行為，但是購買行為產(chǎn)生背后的原因不得而知。當(dāng)初期的購買行為累積到一定程度后，品牌逐漸產(chǎn)生了一部分忠實的客戶群，企業(yè)開始注重對這部分群體的維護(hù)和再度轉(zhuǎn)化。最終，隨著整個生態(tài)和體系的不斷完善，消費者購買行為的閉環(huán)可以被清晰拆解。形成認(rèn)知、興趣、 購買、忠誠四部分，即AIPL工具。用來顯示整體的消費者所處路徑階段并進(jìn)行一定程度的消費者行為分析。

那么，作為跨境電商企業(yè)，在消費者所處的不同路徑階段，如何通過精確的個性化方式與每個客戶進(jìn)行互動，必須尋找一種方法，將廣告、營銷和品類管理連接起來，開展精確營銷，并在合適的時機通過合適的媒體（數(shù)字化廣告、推送通知、SMS、EDM、店內(nèi)信息或印刷材料）與其開展互動，讓客戶發(fā)現(xiàn)這些營銷活動很有吸引力，值得參與或購買。成功的標(biāo)準(zhǔn)在于是否能夠了解不斷變化的生活需求并實時影響客戶行為、實現(xiàn)營銷支出的高額回報、增加銷量和提高客戶滿意度。

① 根據(jù)不同產(chǎn)品品類，進(jìn)行派樣人群的分析和圈選：

• a樣品價值不高的產(chǎn)品（如美妝、個護(hù)、家清、食品等行業(yè)產(chǎn)品），第一步可根據(jù)CDP數(shù)據(jù)中的歷史派樣成功人群的畫像特征，進(jìn)一步拆分派樣人群中的正品轉(zhuǎn)化人群，進(jìn)行人群特征對比分析。
• b樣品價值較高的產(chǎn)品（如3C、首飾等行業(yè)產(chǎn)品），第一步則可以選取CDP數(shù)據(jù)中帶有忠實粉絲標(biāo)簽或超級用戶標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)作為活動參與人群。

*針對派樣人群畫像，結(jié)合派發(fā)渠道、派發(fā)產(chǎn)品和派發(fā)機制（如訂閱郵件、關(guān)注轉(zhuǎn)發(fā)、免費派樣、抽取名額等）做派樣人群圈選建議，提高活動成功率。

② 擴(kuò)大推廣范圍和聲量，監(jiān)測投放結(jié)果及洞察受眾：

• a根據(jù)活動回流數(shù)據(jù)進(jìn)行受眾分析和甄選，進(jìn)行二次營銷，擴(kuò)大新品推廣范圍。

• b對件單價較高的新品，則可以引導(dǎo)KOC分享專業(yè)測評，鼓勵轉(zhuǎn)介紹及帶動新客。

③ 持續(xù)精細(xì)化運營，維護(hù)客戶粘性：

通過新品體驗活動以及新品受眾推廣，不斷積累運營數(shù)據(jù)，新品的消費者畫像會越來越清晰，此時可再結(jié)合CDP數(shù)據(jù)，從多種維度（如：基本屬性、活動偏好、消費行為、產(chǎn)品行為、互動觸點等）對存量客戶進(jìn)行了再次分層沉淀（如品類復(fù)購周期外老客、高品質(zhì)老客、折扣敏感型老客等人群），并通過CRM的會員積分和老客權(quán)益對不同客群進(jìn)行自動化營銷運營，維護(hù)客戶粘性，培育更多忠誠客戶。

① 利用SDK及全埋點方式，在企業(yè)官網(wǎng)或App端將公域引流的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取，專門對跳轉(zhuǎn)鏈接進(jìn)行解析和確認(rèn)數(shù)據(jù)來源，并將粉絲的相關(guān)信息以標(biāo)簽的形式鎖定，形成包含公域相關(guān)信息及完整用戶旅程的私域數(shù)據(jù)。

② 當(dāng)用戶在Facebook中瀏覽到品牌商廣告帖（Post）并跳轉(zhuǎn)到品牌官網(wǎng)成為粉絲，F(xiàn)acebook廣告所投放的Audience屬性被Nexus后臺立即關(guān)聯(lián)，并打上標(biāo)簽。

③ 當(dāng)粉絲在一段時間內(nèi)未完成購買，將被Nexus分層、圈定和選入特定人群包，在合適的時候被智能推送到可再次觸達(dá)該粉絲，且有近期活躍記錄的Facebook生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)工具，例如Facebook Post, Instagram, WhatsApp, Messenger Bot等,  并在粉絲再次登入品牌官網(wǎng)時，展示個性化頁面，增加轉(zhuǎn)化成功率。

3.場景化應(yīng)用示例：【商品推薦】通過購物籃分析，有效識別交叉銷售及向上銷售機會

① 通過創(chuàng)略NUXUS CDP的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，向NEXUS IQ輸入會員數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)及交易數(shù)據(jù)：通常包括一定周期內(nèi)有購買行為的會員數(shù)據(jù)及其交易訂單數(shù)據(jù)用于關(guān)聯(lián)算法分析，還包括不同渠道的商品SKU數(shù)據(jù)用于商品屬性的聯(lián)合分析。

② 通過NEXUS IQ關(guān)聯(lián)算法模型挖掘客戶購買的商品間的相互聯(lián)系，計算客戶購買某種商品或商品組合時也會購買另外一種商品等規(guī)則，以及不同規(guī)則的有效性評估。對具有復(fù)雜屬性的商品品類，還可以用于聯(lián)合分析計算不同品類屬性之間的偏好關(guān)系，并進(jìn)行分析測算和校驗調(diào)優(yōu)。

③ 利用發(fā)現(xiàn)的規(guī)則模型可以配置各種商品的組合布局，制定商品組合銷售策略，增加交叉銷售或向上銷售的機會：通過實時計算產(chǎn)生的商品組合可靈活配置發(fā)布到Facebook、Google、Shopify、APP、WEB 等渠道的產(chǎn)品Feed流、猜你喜歡，熱門推薦，購物籃組合推薦等欄位，提高組合轉(zhuǎn)化，驅(qū)動ROI增長。