应用技术提升客户忠诚度

猜测工作不再有效。精明的公司正在使用业务分析软件来提高客户忠诚度。

在当今竞争激烈,瞬息万变的市场中,公司不再能够依靠直觉,猜测或“一切照旧”。在所有行业中,企业都在寻求数据分析,以快速准确地响应甚至预测买家的行为,以期在确保客户忠诚度的同时增加收入。

大数据分析战略指南

由于社交媒体和移动计算的兴起,许多人将权力从卖方转移到买方,这在一定程度上激发了与客户进行更有效互动的愿望。实际上,在IBM最新的《全球CEO研究》中,超过70%的CEO表示,他们正在寻求更好地了解个人客户需求并提高对这些需求的响应能力。根据IDC的研究,全球业务分析软件市场在2011年增长了14%,而去年同期为11.6%,从现在到2016年,其复合年增长率预计为9.8%。

以下是两家正在努力通过使用分析来捕获其客户忠诚度的公司。

T-Mobile:与客户流失作斗争

对于无线提供商而言,客户流失可能是杀手kill。根据Strategy Analytics的研究,到2011年底,每年更换服务提供商的移动客户比例达到44%,是有史以来的最高水平。

T-Mobile是一直感到这种痛苦的一种运营商。被AT相形见war&根据T和Verizon Wireless的市场份额,该公司在2012年初的每位客户中就失去了一位客户,根据前首席执行官Philipp Humm今年早些时候的一份声明。为了抵消这一趋势,T-Mobile正在挖掘其客户数据,以更好地了解买方行为并更准确地针对客户需求。

T-Mobile的IT企业系统主管Alison Bessho说:“客户现在有很多动态选择。” “他们很容易被另一家公司的新事物所吸引,因此为了使他们满意,我们一直在寻找创新的方式为他们提供新的事物。”

为此,T-Mobile使用SAS的Teradata数据库和分析工具来收集和分析客户数据,包括当前计划费率,家庭计划与个人计划的数量,信用等级,网络使用率指标以及比较通话量的统计数据时间和发短信时间。然后,它细分客户群,针对不同的客户群建立针对性的活动,并通过其各种销售渠道(包括商店,呼叫中心和网站)展示产品。

然后,营销团队将分析客户如何响应这些活动,以预测财务收益并调整报价。为此,它将数据从SAP馈送到Hana实时数据分析设备中,该设备使用内存中计算对大型数据集执行快速分析。这使统计建模人员和业务分析人员可以查询数据,并且-如果他们发现意外内容,可以进一步查询,而无需涉及IT。

Bessho说:“您不必预先考虑将要进行哪种类型的分析,也不必预先构建使用传统BI解决方案构建的汇总表。”此外,与传统分析平台相比,将数据加载到设备中的速度更快,并且查询运行速度比传统数据库快55倍。她说,这种速度鼓励分析师进行创造性的探索。

贝绍说:“发现未知物有很多好处。” “他们得到了令人惊讶的结果,并且他们希望以他们从未想到的方式深入研究数据。因此,该工具具有响应能力并快速切入数据行非常重要。”

分析师现在可以确定最适合各种客户群体的广告系列类型。 Bessho说:“我们现在知道如何通过[不同的]报价吸引不同的客户。”例如,对客户进行细分的一种方法是根据客户与合同结束之间的距离。知道了这一点,以及他们拥有什么类型的计划,他们的信用评分是什么以及他们住在哪里,例如T-Mobile可以将电话升级优惠发送给长期客户,并提供不同费率计划的优惠,较新的。

这些优惠可以通过短信,电子邮件,呼叫中心或实体店发出。 Bessho说:“当客户在打电话或逛商店时,我们会获得有关他们的更多最新数据,以帮助销售代表在特定时间选择最佳报价。” “我们可以利用历史数据以及动态数据来根据客户趋势和行为创建个性化的,有针对性的报价。”

T-Mobile还使用Business Objects的工具为营销主管生成仪表板和详细的运营报告。它将很快推出移动商务智能功能,以便营销主管可以在其平板电脑上查看营销活动的当前表现。

T-Mobile仍然面临挑战,包括需要从与AT的失败收购交易中恢复过来&T及其CEO的六月离职。但是该公司押注于客户洞察力,以增强其未来前景。该公司计划向该系统增加300个客户数据属性,以深化和扩展其分析功能,并且还将添加来自社交媒体的输入。在2012年第一季度,T-Mobile净增加了187,000名客户,而2011年第一季度则净减少了99,000名客户。“我们的目标是减少客户流失,提高忠诚度,追加销售和交叉销售新设备和费率计划,并使客户更满意,同时获得更好的财务业绩。” Bessho说。

SuperValu:忠诚度的新方法

对于杂货店来说,“忠诚度”的概念在历史上一直与“忠诚度卡”联系在一起,“忠诚度卡”是无处不在的层压卡,可为购物者提供自动折扣。但是市场力量正在驱使像SuperValu这样的食品杂货商提高他们的客户忠诚度游戏。 SuperValu消费者洞察力和忠诚度部门副总裁韦斯利·斯托里(Wesley Story)表示,竞争正在加剧,尤其是随着越来越多的零售商(从大型商店到折扣店)在货架上添加杂货。大约两年前,SuperValu致力于通过创建无忧购物环境,提供更多新鲜食材以及匹配当地口味的产品阵容,以客户为中心。

Story说,从会员卡中收集的客户数据是此策略的关键,因为它可以揭示购买趋势和人口变化。他说:“如果您不小心,突然成为您目标的客户就不再生活在您身边。”

根据RIS News和IDC Retail Insights的一项研究,对商品进行本地化和个性化交互已将商业智能和分析(尤其是内存,数据设备和网格计算功能)推到了相关杂货商的优先级列表的顶部关于客户忠诚度。

SuperValu长期以来一直使用Teradata数据仓库和传统的BI工具来分析交易和客户数据。但是它最近建立了一个大数据分析实验室,以适应对所有类型的数据(包括来自社交媒体的非结构化数据)的更快,更复杂的即席查询。该实验室的工具包括Teradata的Aster设备,该设备从操作系统收集数据并将其放入针对分析而优化的非生产数据库中。 Hadoop,一个开源分析平台,使用并行处理来快速分析大数据量;以及Tableau 软件提供的可视化工具,该工具旨在快速部署仪表板,以融合各种类型的数据,包括来自外部来源的信息。

通过此设置,SuperValu不再需要知道数据的结构方式或需要询问的问题。 “如果一个查询不起作用,我们可以把它扔掉,因为相对于数周和数月的开发,投资很少。” Story说。

通过研究其库存管理系统中的缺货数据,其交易数据中的购物高峰时间,劳动力管理系统中的人员配置水平以及其“客户的声音”,客户已经可以更好地保留受欢迎的商品库存。客户”系统。已经确定某些商店需要增加中午补货班次以适应下午4点之间的交通高峰。下午6点Story说:“其中有些是101零售。但是,在此之前,我们并不确切知道在哪些商店需要什么人员配置水平,或者客户的感知水平是多少。”

Story说,借助分析,SuperValu还可以通过最有效的媒介与客户互动,无论是电子邮件,短信,移动应用还是社交媒体。老式的方法是问客户他们喜欢哪个渠道。他说,然而,观察他们的行为要准确得多。因此,对于高度数字化的客户,您可以增加他们最反应最快的活动(可能是文本和社交媒体),然后将其放到不太活跃的媒体中,例如电子邮件和蜗牛邮件。

Story解释说,预测分析是下一步。该杂货店正在尝试对客户进行细分,并通过将会员卡数据与来自外部提供商的人口统计,心理,行为和经济信息相叠加来预测客户的行为。例如,通过查看经济衰退对购物模式的影响,SuperValu可以更好地预测在经济低迷期间哪些客户将转向低价商品,并主动向他们推销商店品牌。该公司还通过移动应用程序和社交媒体与精通数字的消费者接触。

“这就是秘密的调味料,”故事说。 “汇集所有内容,以了解兑换是什么,我们如何提供兑换,兑换工具,兑换地点,最活跃的客户[渠道],以及高度联系的社交媒体的影响力。消费者。”

案例分析

奥威斯乳业:通过客户的眼光看

如今,即使对于像Oberweis Dairy这样拥有近100年历史的家族企业来说,胆量大的决定已不足以满足当今企业的需求。总部位于伊利诺伊州北奥罗拉的奥伯威斯(Oberweis)拥有40多家冰淇淋/乳制品店,一家批发分销公司和一家送货上门公司。 2010年,当公司需要进行一些更改时,它从SAS投资了一个系统,以确保其努力能得到回报。

营销副总裁布鲁斯·贝德福德(Bruce Bedford)表示,到目前为止,该系统已帮助Oberweis提高了其送货上门业务的客户保留率,并增加了商店的获利能力和服务时间。他说:“我们拥有众多忠实于品牌的客户,但这是因为我们始终坚持最优质的食品,倾听他们的需求并迅速做出回应。” “在那种努力下,分析工具已经非常强大。”

当Oberweis发现其送货上门业务中的客户流失问题时,便转向分析。该公司通过直接邮件,上门拜访和互联网与客户联系。贝德福德说,许多为响应直接邮件活动和上门拜访而签收送货上门的客户在180天后取消了服务,但对于那些响应互联网活动的客户则不是这种情况。互联网是该公司六个月没有以免费送货的形式提供100美元折扣的唯一渠道。营销团队假设损耗率在180天达到峰值,因为此时免费送货的价值已经耗尽。

为了应对这种趋势,Oberweis设计了一项新的促销活动,该促销活动可提供100美元的相同节省,但可通过为期一年的每次交付减少99美分的费用。在确定两个提议的响应率相同后,该公司测试了它们各自对客户忠诚度的影响。结果是惊人的:在响应99美分报价的客户中,保留率在第9个月达到了35%的增长,“这可带来数百万美元的增量收入收益,” Bedford说。

分析还使Oberweis加快了其商店的服务速度。贝德福德说:“客户正在到收银员那里,却不知道要订购什么。”市场团队确定的罪魁祸首是菜单板。他说:“我们设计该产品的初衷并不是使人们有效地通过生产线。”

因此,去年秋天,营销团队提出了四种设计方案,这些方案可以指导客户决定冰淇淋的尺寸,口味和甜筒类型,并精选六种最受欢迎​​的圣代冰淇淋的图像。设计还突出了具有高利润率的产品。贝德福德说:“我们不想引导某人转向简单的圣代冰淇淋或传统的冰淇淋蛋卷,而不是我们的华夫饼干蛋卷,这是一种追加销售。”

该公司使用SAS建模,在多个商店中对设计进行了测试。推出最好的喷泉后,奥伯威斯(Oberweis)看到购买喷泉的平均利润增加了3%,​​高峰时段的服务时间估计缩短了30%。贝德福德说:“这对客户来说是一件好事,因为它是一种简单而快速的体验,而且我们已经能够提高利润率。”

通过预测分析,Oberweis还确定了打算仅购买一瓶牛奶的商店客户最愿意接受打折的夸脱冰淇淋。贝德福德说:“以前,我们不知道这样做会有什么好处,但是当培训店员提供一美元的折扣时,我们看到的夸脱冰淇淋销量急剧增加。” “故事存在于数据中,通过与正确的工具相结合,我们可以将其绘制出来。”

-玛丽·布兰德尔

布兰德尔 是《计算机世界》的撰稿人。您可以通过以下方式与她联系 [email protected].

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这个故事“应用技术来提高客户忠诚度”最初是由 电脑世界.

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