Gopinath 表示:「當你能在各個平台間實現數據無縫共用時,便能開啟一系列豐富多樣的功能。這並非僅僅局限於發送電子郵件或推送通知,而是能夠精心策劃出一個真正意義上的全通道體驗。這樣的力量無比強大。」
戰略基礎
與數位轉型服務顧問公司 Bounteous 合作,Gopinath 及其團隊為 CCETH 制定了一項個人化戰略,其中包含四個關鍵步驟:
- 設定團隊結構,促進團隊合作
- 集中數據,以清晰了解客戶
- 定義使用案例,作為戰略基礎
- 透過使用案例執行戰略
擁有深厚數位行銷背景的 Gopinath 深知,從一開始就需要技術團隊的參與。他並未採用由業務團隊提出構想再交由技術團隊執行的傳統交接方式,而是讓所有人在整個過程中共同進行規劃、執行和迭代。這也意味着需要設計一個系統,以實現與世界各地團隊成員的跨大陸合作。
下一步是打破數據孤島,集中多個來源的數據。團隊需要一種方法將 Adobe Commerce 的電子商務數據(包括將商品加入購物車等行為數據、訂單歷史等後端數據以及個人資料數據)與來自公司其他來源(如 ERP 和 CRM)的資訊相結合。他們使用了 Adobe Commerce 數據共用擴充功能,將數據傳輸到 Experience Platform 和 Real-Time CDP 中,在這些平台上將數據標準化為統一的客戶檔案。
Gopinath 說:「藉由 Commerce 整合,我們得以捕獲每個消費者接觸點。這助力我們自消費者首度進入網站那一刻起,便開始構建一個真實的消費者檔案。」
憑藉建立資訊豐富的客戶檔案的能力,Gopinath 及其團隊已準備好投入於客戶歷程的個人化工作。他們根據消費者互動、行銷計劃以及個人化策略,對可能的使用案例進行了優先級排序,從而形成了一個包含三大支柱的框架:
- 提升收入的使用案例
- 提升參與度和留存率的使用案例
- 提供分析哪些策略有效並進行迭代機會的使用案例
真正的全通道體驗
該團隊首先從解決一個經典的參與度使用案例入手,即購物車拋棄問題。在數據整合之前,他們要等長達 48 小時的時間,才能透過數據得知 CCETH 的客戶是否已完成結帳。現在數據即時流動,他們能夠立即向一小時內未完成結帳的使用者傳送個人化的電子郵件提醒,使電子郵件的開啟率提高了 36%,點進率提高了 21%,轉換率也提高了 8.5%。
該團隊亦能超越電子郵件的範疇,透過網站上的快顯訊息及推播通知(包括新增的 WhatsApp 整合)來傳送提醒。Journey Optimizer 根據使用者行為、AI 傾向分數及其他資訊,協助確定適當的溝通頻率及通道。
Gopinath 表示:「Journey Optimizer 已開啟了許多通道,可讓我們精心策劃一種真正的全通道體驗。」
掌握即時信息的優勢,讓 CCETH 得以運用 Adobe Customer Journey Analytics 更精準地洞悉其裝瓶廠及倉庫的下單習慣。Gopinath 的團隊不僅能即時察覺哪些產品庫存告急,更能根據預測將因季節性因素而需求攀升的區域(以郵遞區號為單位),透過 Journey Optimizer 向裝瓶廠傳送定制的訊息。
該團隊亦運用分析來了解購買趨勢,並將其與能帶來更多收入的產品推薦相結合。Gopinath 表示:「我們推薦的產品必須要有營收數據作為支撐,否則,我們所做的一切便難以自圓其說。透過我們建立的儀表板,Customer Journey Analytics 可讓業務利害關係人輕鬆地看到我們所取得的成果。」
Customer Journey Analytics 亦有助於團隊尋找重新吸引參與頻率低的客戶並讓其感到滿意的新方法——例如,在客戶的生日月份傳送個人化的優惠券,或針對可能產生負面影響的事件(如嘗試使用過期優惠碼)作出回應。同時,團隊亦可了解哪些客戶最不可能進行購買,從而更有效地分配媒體預算。
個人化的力量
Gopinath 携手其精英雲集的全球團隊編纂了一份個人化教戰手冊,此手冊正在重塑可口可樂在全球各大市場的戰略。他們已率先在美國的可口可樂專賣店推行該戰略,其中,由 Adobe Sensei ( Adobe 的 AI 和機器學習技術)支援的個人化產品發現功能,已迅速彰顯出其巨大價值。
初步結果顯示,根據行為舉動和購物者偏好進行的一對一產品推薦,使點擊量激增 117%,營收增長 36%。商店「經常一起購買」交叉銷售推薦的點擊率也達到了 17%。網站內搜尋的轉換率達到 19%,前三個搜尋結果通常都包含了客戶想要尋找的產品。