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利用数据建立可信赖的品牌关系

By Chloe Buckland3月01日2021年16:00 PM

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消费者趋势从未被搁置,大流行只是加速许多已经被观察到的趋势。随着越来越多的人在线购买,创建了更多数据,数据提供了个性化。

即使人们现在正在购买更多的产品,消费者数据允许组织更有效地销售这些产品,并预测未来的行为。为了能够更有效地向个人销售,品牌必须能够与每个人交谈并满足他们目前的需求。为了吸引和留住客户,您需要先了解它们。

有关的措施并有能力在动态品牌时代的次数,必须立即访问从中推出有意义的见解的质量数据,并且敏捷,可操作地运行,然后迅速对那些见解做出反应,以适应,创新和改变课程赢得消费者的心。

我们不被视为一个

我们都希望被视为个人,而不是个人的“类型” - 我们希望被认为是独一无二的,因为我们每个人都是独一无二的。我们不想被分组在一起,广义,放入一个盒子并由角色广泛代表。我们希望以独家和有意义的方式由品牌参与。我们希望获得忠诚和信任。角色是方便的小说,因为太长,占上风,并在先入为主的代表的基础上形成。根据定义,这些表示不完美,可以导致不完美的品牌模型。

在目前的气候下,常规习惯在社会休闲,我们的社会活动和娱乐正在消失,而某些其他行为,例如购买必需食品和家居用品,每天都会加强。其中一些变化将保持暂时,其他人将成为我们生活的一部分。对于许多组织来说,这会产生一个似乎不稳定的参与模式的复杂景观,进一步复杂化了用户或消费者行为的分析。这意味着当大多数零售商在戏剧性发生变化时,大多数零售商都无法快速反应。许多零售商尚不清楚他们需要建立哪些能力以创造真正个性化的体验。

数据是新的货币

知识是力量,因此数据已成为最有价值的货币。亚马逊,谷歌和优步等组织已经在客户行为数据和分析上建立了整个模型。在以客户为中心,个性化和客户体验的世界中,这些公司蓬勃发展并不奇怪。要取得成功这些天,品牌需要持续和积极地阐明其产品和服务产品。

不是为了休息他们的成功时,它是巨人,如耐克和Netflix,它正在向新的高度进行个性化。

Netflix利用AI向我们推荐的建议并不奇怪。但我们少数人意识到这一体验是如何适合我们的。 Netflix的机器学习负责人Tony Jebora,在纽约奥莱利AI会议上发表演讲,2019年解释说:“当你看看你的页面时,你所看到的是一个专为你设计的经验。而且它变得独特的方式是我们使用机器学习来弄清楚如何个性化我们整个电影和电视节目目录的排名。“

还透露了Netflix的机器学习团队是 开发AI引擎 这可以自动生成拖车和描述,通过分析特定的客户在平台上的行为方面更有可能吸引。

耐克在响应不断变化的行为,并通过越来越多的垂直子品牌名单,更加亲自,精确地参与消费者,例如“耐克被认为是”可持续的鞋子。在Covid-19 Nike的当前环境中,应对目前的家庭运动需要甚至开始运行家庭锻炼会议,以世界着名的明星为特色,例如Cristiano Ronaldo。 起居室杯 是一种数字锻炼系列,为消费者提供了直接从自己的家庭挑战对抗Nike Pro运动员的机会。

建立1到1个关系以推动更丰富的经验

通过使用正确的数据,在正确的时间,右触摸点,组织可以更大 个性化 在许多方面,包括:

  • 预测性个性化 - 使用AI可以自动化段发现并分析每个段最适合哪种变化。

  • 使用历史个人信息提供优化和个性化的产品建议。

  • 从每次印象中利用数据 - 潜在的有价值的数据结果都包含在每种印象中,包括数据类型,日期,周的一天,星期几和基于IP的地理位置等数据。

  • 使用您的第一方客户数据来个性化 - 识别具有特殊,有限的优惠的忠实客户提高转化。

  • 使用第三方数据进行更多相关性 - 当用于为您的网站创建有关访问者的相关性时,这可能是特别有价值的。

我们看到组织利用数据来推动更加定制的消费者方法。其中的示例包括创建个性化的主页,基于位置显示最近查看的项目(重新定位)和个性化产品页面。这些都是经过验证和测试的方法。但是,在这个巨大中断的时候,它只是真正的敏捷组织,能够分析与AI和高级分析的大量实时数据,这将能够导航,并创新他们的胜利方式,增加他们的品牌信任,因此他们在市场上的相关性。

没有偏好而不渴望

比以往任何时候都更燃烧品牌需要适应个人和所属社区的需求和需求。没有偏好而不倾向,无需相关性。在未来茁壮成长的品牌将是那些广泛团结个人和社区的品牌,并使他们的品牌倡议适应消费者的现实生活感知和愿望。我们的习惯很快变化,组织必须随时与我们改变。

如果您的品牌或团队有兴趣如何开发可靠的数据策略以达到每位客户,那么 保持联系.

Ghislain Melaine是Capgemini发明的消费品和品牌总监。 Chloe Buckland是Capgemini发明的消费品和品牌管理顾问。

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