Bluecore：2023 零售數據與滿意度調查

2023-09-14 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江

概述

了解和有效使用客戶數據，對許多組織來說仍然是一項重大挑戰。沃爾瑪前首席執行官 Mike Duke 曾表示，“大多數業內人士仍在努力理解數據對我們意味著什么?！?/p>

我們的調查顯示，零售商一直在努力有效地衡量和激活數據，以及理解數據對營銷成功和投資回報率的影響。我們對 13 個不同行業的 100 多家數字營銷和電子商務零售商進行了調查，深入研究這些問題，探索組織可以采取哪些潛在步驟來克服挑戰，并利用有效的數據管理帶來的機遇：

• 零售商如何評價他們在獲取、測量和應用營銷數據方面的努力
• 零售數據收集和分析的主要挑戰和障礙是什么
• 應對挑戰和優化回報的方法

從 100 多位數字營銷和電子商務高管那里得出的一些關鍵結論包括:

• 零售商很難從大量的實時數據中獲益。龐大的數據量使零售商不堪重負，使其難以有效地分析和實施數據驅動戰略，最終阻礙了潛在的銷售和利潤增長。
• 測量和量化數據 ROI 的方法仍然難以捉摸。盡管越來越多的人認識到數據的價值，但準確地測量和量化數據驅動計劃的投資回報率仍然是一個復雜的挑戰，因為涉及的因素范圍很廣，數據環境也在迅速發展。小型零售商可以采用大型零售商的成功策略，如利用技術，有針對性的營銷，注重客戶體驗，增強競爭能力。
• 內部和外部分析人才的空缺限制了成功的機會。公司內部缺乏熟練的分析專業人員、第三方供應商和可招聘人員，阻礙了有效的決策和戰略實施，最終影響了盈虧結果。

零售商如何評估數據成熟度

根據調查結果，零售商必須優先通過加強數據分析、實施定期更新流程來評估營銷投資的有效性。大型在線零售商展示了一個成功的模型，傳統零售商可以使用它來優化測量投資回報率。

接受調查的組織將「利用客戶數據來增強客戶體驗的能力」評為“一般”到“良好”。然而，他們在衡量投資回報率（ROI）方面面臨挑戰，只有 54% 對客戶數據于結果的影響表示滿意。值得注意的是，大型在線零售商報告了更高的滿意度（65%），這表明他們對收集的數據有更好的理解。

48% 的受訪零售商評估了在客戶留存率、購買頻率和終身價值方面的投資效果。只有 4% 建立了定期和動態規則更新的流程，這表明組織采用了一種“定了就忘”的策略。

在目前的經濟環境下，消費者可能會謹慎消費，而零售商需要保持增長。因此，專注于提高客戶留存，整合留存率和獲取數據以實現更好的優化很重要。近年來，一些主要品牌利用客戶數據創建了成功的營銷活動。

2020 年，耐克公司利用客戶數據發起了一場名為“你無法阻止我們”的營銷活動，包括宣傳運動員克服困難、實現目標的視頻?？蛻魯祿@示，耐克的目標受眾對激勵和鼓舞他們的內容很感興趣。而營銷活動就是基于這些數據。結果，耐克的在線銷售額增長了 82%。

通過了解客戶的需求、偏好和行為，品牌可以創建個性化和有針對性的活動，直接與他們的受眾對話，從而增加參與度和收入。為解決這一問題，零售商需要制定新穎的戰略和工具，來準確評估以客戶為中心的舉措的效果，從而改進決策，有效分配資源。

許多零售商在衡量客戶留存率和終身價值上面臨的挑戰并不罕見。例如，梅西百貨公司（Macy's）在 2021 年報告稱，由于缺乏統一數據，該公司在衡量客戶終身價值方面舉步維艱。該公司的數據分散在多個系統和渠道中，很難全面了解客戶。為了應對這一挑戰，梅西百貨開始投資建立一個統一的客戶數據平臺，將所有客戶數據集中到一個地方。

數據驅動活動滿意度高，但巨大的銷售潛力仍未開發

好消息是，大多數組織在利用數據為客戶生成個性化體驗方面已經達到了令人滿意的成熟度。大多數受訪者，包括新興和老牌零售商，將他們的能力評為一般或良好，在實施數據驅動的活動方面建立了良好的基礎。

受訪者承認使用數據使客戶體驗更加個性化和相關性的價值，并努力提高客戶參與度，提供建立牢固關系的額外服務。然而，只有 4% 的受訪零售商承諾經常動態更新其個性化服務規則和策略。

客戶每天從事購物活動的時間不到 3%，這使營銷人員與他們聯系的機會窗口十分有限。在一個以降低成本、整合技術和縮小團隊為中心的商業環境中，當客戶考慮購買的精確時刻聯系到他們，這一點更具挑戰性。通貨膨脹、采購成本增加和庫存不穩定等壓力使問題進一步復雜化，使得實現日常的收入目標變得困難。

2021 年，奢侈時尚零售商巴寶莉（Burberry）承認，他們的個性化營銷活動不再像過去那樣引起顧客的共鳴。他們認識到，在疫情期間，消費者行為發生了巨大變化，他們正在努力跟上。為了應對這一挑戰，他們啟動了巴寶莉阿波羅計劃。

該項目收集客戶行為、偏好和體驗的數據和洞察，來提供個性化的產品、服務和營銷溝通。利用數據和技術，巴寶莉旨在與客戶建立更牢固的聯系，并保持在時尚奢侈品行業的前沿。

數據滿意度與零售商規模息息相關

我們的調查結果顯示，受訪者對利用客戶數據獲取新客戶的滿意度為中等水平，總體滿意度為 54%。銷售額超過 5 億美元的大型零售商的滿意度達到 65%，這可能是由于更好的數據集和內部能力。

相比之下，中小型零售商的滿意度較低，僅為 50%，這可能是由于預算較少、數據質量問題以及將創新技術集成到不太先進的系統中的成本和復雜性。

在數據的廣度和多樣性方面，大型零售商比小型零售商具有顯著優勢。這是因為他們有更廣泛的客戶基礎、更大范圍的地理信息、更全面的供應鏈網絡和更多的資源。這些豐富的數據為大型零售商提供了有價值的洞察和增長機會，這是小型零售商可能難以復制的。

例如，大型零售商可以訪問大量的客戶數據，包括人口統計數據、購買習慣、偏好和歷史購買數據。這些信息可以用來制定個性化的營銷策略，有針對性的促銷和更精確的客戶細分。更復雜的庫存管理系統和廣泛的供應鏈使他們能夠收集有關產品可用性、銷售和訂單模式以及供應商表現的細粒度數據。

阻礙盈利的挑戰

調查結果表明，在當今的市場中，組織在管理數據分析和營銷方面面臨著多重挑戰。關鍵的挑戰包括人才獲取和保留、缺乏內部技能和外部支持的資金、資源不足和時間限制。這些挑戰導致難以有效地捕獲和分析正確的數據。

營銷成本在增加，而營銷效果卻在下降，這使得獲取客戶變得更加困難。組織必須投資于人才和必要的資源，以便在當前市場中有效地管理數據分析和營銷。

在理解消費者行為方面，零售商只是淺嘗輒止

零售商越來越依賴于各種數據源優化業績和增強客戶體驗。根據受訪者的說法，他們通常使用購買歷史、網絡分析和行為分析（如放棄購物車的數據）來為決策過程提供信息。然而，很少有零售商使用來自客戶服務交互或其銷售點（POS）系統的非結構化數據。

進一步的分析表明，對于擁有實體店的零售商來說，大約 40%-45% 在營銷活動或信息策略中沒有使用 POS 數據。這種寶貴數據的遺漏反過來顯示了尚未開發的潛在機會，可以借此更好地了解客戶的偏好和行為。這些額外的數據源可以大大改善他們的目標定位和整體業績，提高競爭力和盈利能力。

例如，阿迪達斯正在努力創建一個更全面的客戶體驗視圖，分析結構化和非結構化數據。2020 年，該公司宣布與谷歌云合作，利用這家科技巨頭的機器學習和數據分析能力，分析來自各種來源的數據，包括社交媒體和客戶反饋，以深入了解客戶偏好并優化其供應鏈。通過這種合作關系，阿迪達斯對客戶有了更全面的了解，能夠定制產品和服務滿足他們的需求。這包括優化其產品設計、定價和分銷策略，以確保在正確的時間將正確的產品交付給正確的客戶。

零售營銷人員優先考慮增量測試，而非客戶引導

令人驚訝的是，64% 的受訪零售商優先考慮增量測試，甚至高于客戶引導，這凸顯了衡量新客戶成功的重要性。

增量測試已成為量化營銷活動和計劃效果的一種常用方法，它通過區分自然銷售和增量銷售來優化營銷支出。我們的研究表明，在零售營銷中實施增量測試可以提高營銷績效和成本效益。

增量測試包括將觀察到的結果與在沒有特定營銷干預措施的情況下估計會出現的結果進行比較。通過使用隨機對照試驗（RCT），營銷人員可以創造理想的實驗條件，將目標群體與對照組進行比較，從而更準確地評估營銷活動的影響。

2020 年，Dollar Shave Club 使用增量測試來衡量其 Facebook 和 Instagram 營銷活動對客戶獲取工作的真正影響。將客戶隨機分配到處理組（展示廣告）和對照組（不展示廣告），他們能夠衡量其營銷活動對銷售的真正增量提升。通過避免在不太可能轉化的購物者身上浪費投資，并為客戶創造更及時、更無縫的產品發現體驗，Dollar Shave Club 提高了營銷效率，取得了更有效的成果。

盡管強調生命周期和購買歷史，但留存率仍然不足

在客戶留存方面，重點仍然是交易購買歷史和頻率。然而，（72%）更傾向于將歷史購買作為留存成功的主要指標。雖然數據可以成為幫助零售商了解客戶的強大工具，但它并不是解決與客戶建立牢固、持久關系時所面臨的所有挑戰的靈丹妙藥。

例如，連鎖百貨商杰西潘尼（ J.C.Penney）盡管在數據分析和客戶洞察方面進行了大量投資，但在銷售額和客戶留存率連年下降之后，于 2020 年申請破產。同樣，諾德斯特龍（Nordstrom）盡管在個性化和數據分析方面進行了投資，但在 2019 年仍報告了客戶留存率的下降。梅西百貨公司（Macy's）近年來也報告稱，盡管可以更好地獲取生命周期和購買歷史數據，但客戶留存率仍在下降。

面對不斷下降的客戶留存率，零售商必須摒棄被動的交易數據，轉而通過跟蹤消費者在數字和實體購物世界中的行為，收集更多的體驗性、因果關系信息。

充分利用數據投資

受訪者一致認為，更好地利用現有數據是零售商錯失的良機。通過分析銷售數據，零售商可以更好地了解哪些商品最暢銷，并據此調整商品種類。他們還可以根據銷售數據優化定價策略和庫存水平，從而降低成本，提高利潤。

利用客戶關懷數據（如通話或聊天記錄），零售商可以確定需要改進的地方，如產品描述、送貨時間或退貨政策。這可以提高客戶滿意度、忠誠度和終身價值。

多觸點識別還能提供更全面的客戶旅程視圖，讓零售商更好地了解不同觸點（如社交媒體、電子郵件營銷活動或店內體驗）對客戶行為和購買決策的影響。

62% 的公司采取了吸引新客戶和留住現有客戶的戰略，其中 51% 的公司采用了細分銷售報告，這表明公司非常注重分析新客戶和現有客戶的業績和收入。

專家們認為，對客戶群產生的銷售額進行日常評估，對于了解企業的整體績效至關重要。令人驚訝的是，只有 23% 的公司設定了具體的利潤目標，而且很少使用全面的損益分析來確定新客戶與現有客戶的價值。

如何把握數據

我們每天面對的數據量正在迅速增加。通過使用適當的工具和專業知識，你可以有效地利用它的潛力，并將其轉化為優勢。這些建議可能會有所幫助：

提高客戶獲取率和廣告支出回報率（ROAS）

• 利用數據精確定位并吸引最有可能轉化為付費用戶的客戶
• 分析歷史行為模式，預測未來需求趨勢
• 根據以往的歷史業績制定預算限制
• 持續跟蹤并實時調整客戶偏好
• 根據新客戶的留存和回購特征，專注獲取新客戶

加強分析

• 投資更好的數據分析工具和流程，衡量在客戶留存率、購買頻率和終身價值方面的營銷投資效果
• 利用現有產品目錄數據加強推薦
• 利用 SKU 級數據（價格、庫存狀態、顏色等），結合購物者的偏好，提醒他們注意相關變化
• 采用細分銷售報告和分析，為新老客戶的資源分配和營銷策略提供指導

評分、分析、更新、重復

• 定期更新與客戶進行個性化互動的規則和策略，有效適應不斷變化的消費趨勢和偏好，確保市場競爭優勢
• 投資于預測性評分和數據增強工具，預測客戶需求和偏好，并創建個性化營銷活動
• 優先考慮并投資于無縫和個性化的客戶引導體驗，提高客戶滿意度、忠誠度和終身價值

打造你的人才庫

• 注重獲取和留住數據分析和數據科學領域的人才，并制定廣泛的培訓計劃，開發和維護內部專業知識

來自數字和傳統來源的數據海嘯，以及來自創新技術的新洞察，正在困擾著當今的零售環境。要掌握這些數據似乎是一件難以克服的事情，但只要有合適的工具和人才，各種規模的零售商都可以利用數據的力量?，F在正是抓住數據的好時機。

原文地址：

https://www.bluecore.com/resources/commercenext-2023-retail-data-collection-satisfaction-survey/

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