不要过于依赖技术,争取客户至上

文章 (178) 2021-01-30 19:44:03

这是官方的:营销人员和技术爱好者是被狂放的恋人。

Gartner最新的《营销技术调查》 发现,营销领导者仅利用其martech堆栈潜力的58%。Martech Today的一项新调查显示,去年接受调查的营销人员中有83%升级或更换了至少一种工具。

为什么所有的失望?我相信,过高的期望,就像满天星斗的爱情一样,只会在您的伴侣掉下他们的台架时导致压抑的现实。当今许多技术似乎确实不能满足许多技术供应商和满眼星光的买家所设定的高期望。

我相信这种失望之所以在美国如此明显的原因,也许是违反常理的,是由于我们拥有的大量数据。当馈送大量数据时,美国公司正在大量投资的许多技术效果最佳。但是对一件事的依赖会导致对其他同样重要的事情的忽视。

虽然可用于分析的数据量在世界范围内呈爆炸式增长,但在美国-一个拥有大量生成大量数据的数字化人口的成熟市场中-公司已经沉迷于“工具燃料”,我称之为“工具燃料”。工具燃料是数值数据,其价值与其数量成正比,例如访问次数,会话次数,点击次数,观看次数,喜欢次数,分享次数等。

许多公司没有探索和深入了解客户及其行为,而是仅根据工具所依赖的数量相关数据趋势寻找通向客户洞察的捷径。很快,工具(而不是公司的领导力和战略)正在设定客户体验议程。

当然,定量数据趋势和机器学习见解对于利用很重要,但是以客户为中心还需要大量数据才能获得丰富的客户见解。

单靠工具并不能使您的公司更加以客户为中心。

不要误会我的意思;工具和平台是优化客户体验的重要组成部分,但是除非公司具有蓬勃发展的客户痴迷文化,否则该工具将由一个专心于理解和会议的授权团队运用(而非相反)服务的战略客户的情感和功能需求,那么技术投资很可能注定要失败。

当我们发现快速增长的公司往往比慢速增长的公司的实验程序健康得分高36%时,我共同创立的国际实验咨询公司验证了这一关键点。 比较那些进行测试和不进行测试的公司时,测试的影响更大。Gartner发现,“明显优于竞争对手的组织将测试和试验作为营销重点的可能性几乎翻了一番。”

这些快速成长的公司似乎更擅长发现,探索和利用客户见解,这是因为他们痴迷于客户的实验文化而非工具。

出色的实验策略依靠多种方法来展现客户的见解。

我们的研究还显示,与英国和德国的公司相比,美国的公司利用客户为中心来推动业务增长的可能性较小。欧洲公司,特别是德国的快速成长公司,在以客户为中心方面的得分比美国高21%,他们报告使用多种方法来了解客户及其需求。

这些市场中的企业较少依赖工具燃料,而是利用行为设计方面的进步,这些行为设计可映射定量和定性的客户数据以优化客户体验。 盖洛普(Gallup)的研究告诉我们,利用行为洞察力的公司在销售增长和毛利率方面都比竞争对手高出85%。

同时,根据我们的研究,成长缓慢的公司报告说,他们更依赖单一的客户理解方法来设定其创新和试验议程。他们更经常根据对证据的直觉来做出决策,并且无法使用丰富的数据来优化客户体验。他们当然不会考虑推动客户行为的人为因素。

取而代之的是,这些公司中的许多公司仅依靠点击流网络分析或其他工具来以非个人化,定量的方式“了解”其客户。简而言之,成长缓慢的公司只关注观察到的“客户”在做什么,同时猜测客户“为什么”以一种或另一种方式行事。从这种猜测中得出的任何策略都可能不会奏效。

以客户为中心是一段旅程,而不是目的地。

定量技术在最好的情况下可以高度自信地告诉我们发生了什么(并预测了可能发生的情况),但它常常无法告诉我们发生原因的原因。

我相信公司需要将客户的行为方式与行为方式相结合,才能真正做到以客户为中心。根据Forrester 的一份报告,受这种洞察力驱动的公司正以每年30%以上的平均速度增长,预计到2021年,它们的年收入将达到1.8万亿美元。

在将近20年的时间里,我为大型和小型公司建立了无数的数字实验计划,这是我所学到的:最好的是拥有流程,责任制,文化支持,专业知识以及(当然)技术比竞争对手更快地发现和验证客户见解。工具是达到该目的的五个因素之一(其他因素是流程,责任制,文化和专业知识)。

成功的程序具有共同的特征,使它们以客户为中心。

公司可能首先收集并检查定量数据并寻找趋势。他们利用定量数据中的潜在洞察力,使用定性方法来聆听实际客户的声音。

他们与客户进行交谈;他们不只是用jour工具打勾。正是在这些对话中,有见识的领导者会问他们的客户为何感觉并以他们的方式行事。在洞察力的支持下,整个组织的员工都提出了解决方案,以解决客户所描述的挑战。

这些快速增长的公司使用严格的实验来验证解决方案是否帮助他们的客户实现了预期的结果。那些没有被认为是失败的人,但是会被利用以进一步了解客户。“赢家”或“输家”的过程创建了一个反馈循环,推动了以客户为中心的发展。

在您投资下一个技术爱好之前,首先要认真研究成功进行数字转换和实验所需的过程,责任,文化和专业知识。在正确的环境下,您可以使您的下一个技术合作伙伴持久。

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