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客戶標籤這樣玩!破解全客群個人化的數據秘訣

  • Valerie
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前陣子剛好收到SurveyCake的講座邀約,由於它是一家專注於一般客戶與企業的雲端問卷新創公司,所以在思考與數據結合的題目時,就嘗試想以與他們公司業務較相關的MarTech角度切入。

在進行課前訪談時,發現到大家雖然在觀念上理解數據的重要性,但離實際執行於業務上仍有一段距離,像是:手上有很多資料,卻不知道該怎麼開始? 要怎麼將數據管理落實於工作上,將資料轉換成具有價值的數據洞察?

因此決定從他們日常最基礎,每天都會寄送的電子郵件行銷(簡稱EDM,Electronic Direct Mail)著手,分享為客戶貼標的差異化行銷做法,作為講座的其中一個案例說明。


■ MarTech:
MarTech是Marketing + Technology所結合而成的單字,指優化於行銷工作的科技方法。尤其在全球疫情的浪潮後,如何不以實體接觸的方式,透過線上通路與客戶互動,做到精準行銷,更凸顯了其重要性。

Martech主要包含了在「數據應用、整合管理、廣告推廣、內容體驗、社群關係、商業銷售」共六大領域的應用。有機會的話,下次也再聊聊我在講座中嘗試用數據分析的架構,重新用自己的方式去詮釋數據分析在MarTech領域上所扮演的關鍵角色。


本文內容:

  • 1 什麼是客戶貼標?
  • 2 如何建立客戶標籤? 介紹三種常見的貼標方式
    • 2.1 【客戶輪廓】
    • 2.2 【業務規則】
    • 2.3 【客戶行為樣態】
  • 3 標籤是如何應用於廣告投放呢?
  • 4 如何套用標籤進行EDM差異化行銷?
    • 4.1 【分組+小批量測試】
    • 4.2 【建立行銷自動化機制】
  • 5 標籤的有效期限!? 如何結合情境,動態調整標籤?
  • 6 結論:小步快跑,快速迭代

什麼是客戶貼標?

客戶貼標其實也是進行客戶分群的一種方式,屬於行為特徵分群的一種,以客戶輪廓與往來行為去貼專屬於該客戶的個人標籤,例如:#30-40歲、#女性、#喜歡甜點、#透過APP下單、#月均購買金額3000~5000元 等等,可依照業務的性質去制定適合的標籤定義及區間,再根據不同的標籤給予對應的行銷內容與經營方式。

同場加映>>常見的客戶分群方式有哪幾種?各分群的特色與維度?

如何建立客戶標籤? 介紹三種常見的貼標方式

>>依客戶輪廓、業務規則、客戶行為樣態

【客戶輪廓】

以客戶的基本資料進行貼標,像是性別、年齡、星座、居住地、職業類別等,如:#射手座 #台北地區 #科技業,屬於最直觀的標籤類別。

【業務規則】

也可以參考業務過往的執行經驗,轉換為貼標規則,當客戶有符合這些規則的時候,則貼上專屬的標籤。例如:經常在大型節日前大量購買的客戶,判斷可能為 #企業採購人;持有特定廠牌和顏色的汽車,較容易保險出險,為 #風險偏好者。

【客戶行為樣態】

最後則可細部觀察客戶的行為模式,推論其生活樣態與偏好,像是由回購的飼料種類、頻率、份量,推斷是 #養兩隻狗;從經常購買的衣服搭配,找出其穿搭風格偏好是 #休閒輕便風。

在上一篇文章提到的客戶分群,也可以是標籤的一種,包含RFM的分類 #潛力新客(R短、F少、M小) 或是模型預測的行為標籤 #高回購客戶等等。


標籤是如何應用於廣告投放呢?

>>標籤的應用概念

廣告投放的目標受眾設定就是標籤應用的一個最常見的方式。為了鎖定較有可能成交的客戶名單,我們可以找出過去曾購買過這個產品的客戶有哪些,並彙整這些客戶資料,設法找出客戶對產品的偏好關係,歸納出會購買的主要客群輪廓是哪些,並貼上產品的目標客群標籤。

另一方面我們也可以從客戶面著手,依照每個人的行為偏好,貼上屬於該客戶的個人標籤。最後將這兩種類別的標籤相匹配,選出交疊標籤數目最高的客戶,就會是較有可能成交的客戶名單。

例如,A用戶匹配到的目標客群標籤數是3個,B用戶則有4個,和目標客群標籤匹配度越高的客戶,行銷成功的機率可能會越高。因此在預算有限的情況下,要挑選把廣告推送給哪個客戶時,B用戶就會優先被推送到這個產品的廣告。


如何套用標籤進行EDM差異化行銷?

呼應前面SurveyCake的業務執行痛點,具體可以怎麼將標籤的概念套用在每天日常的電子郵件行銷(後面簡稱EDM)上呢?我們一樣可以先從現有客戶的貼標開始,發想重要的客戶標籤及條件有哪些,並盤點、製作相對應的溝通行銷素材。

在作法執行上,可以拆分為以下2大步驟:

【分組+小批量測試】

若要實驗一個標籤是不是具有意義,可用 A/B test 方式進行實驗設計,將一小群客戶分為人數相同的實驗組(符合標籤的客戶) V.S. 對照組(隨機挑選的客戶) 共兩個組別,並寄發同樣的行銷內容給這兩組客戶,觀察不同組別是否在開信、點擊、購買率具有顯著的差異性,依此回推這個標籤的條件是否有效或需要修改後進行再測試。

■ A/B test:
A/B test 是指將兩個不同的東西(A和B)進行比較,且A與B一次只能同時存在一個差異因子,再依結果判斷此差異因子所帶來的影響為何。

<舉例>
常見於網頁或廣告設計的比較,例如將官網的訪客隨機分成50%的人看到A版本的網頁、50%的人看到B版本的網頁,A和B版本網頁內容皆相同,僅網站主視覺的顏色不同,則可依據網頁的停留時間、跳出率、點擊率等瀏覽指標,觀察「顏色」這個差異因子的影響為何,用戶較偏好哪個顏色的主視覺網頁。

【建立行銷自動化機制】

經過多次不同的測試後,漸漸會建立起一些有效的標籤和行銷內容的組合,我們可以進一步將這些組合建置成自動觸發的機制。

當客戶滿足標籤的條件時,就會自動觸發相對應的行銷劇本做溝通,例如當客戶將某項商品加入購物車卻未結帳,則於24小時內自動寄發該商品的優惠折扣券至客戶的信箱。


標籤的有效期限!? 如何結合情境,動態調整標籤?

因為客戶的行為資料是隨時都在動態變化的,相對地,每個人的標籤也是有其使用期限的。因此在使用上必須持續觀測並更新客戶標籤,搭配細緻化的分組測試方式,以篩選對的人,用合適的行銷內容與溝通管道,最大化行銷預算的運用效率。

例如當用戶頻繁搜尋婚紗、新秘、攝影等字詞時,可以判斷她可能即將結婚,為她貼上婚慶的標籤,並需持續觀察這一類用戶的行為,未來適時地更新為居家裝潢或媽媽幼兒等標籤。

以剛剛提及的EDM案例而言,A/B test 除了可用於客戶的貼標之外,我們也可以應用於物件的貼標,包含EDM裡面的文字風格、信件主旨、主視覺類型、圖片、導連按鈕等等。

當客戶開信、點擊後,就會依照他所採取的行為被貼上對應的標籤,代表對某些物件感興趣,並將這些偏好標籤重新回饋到客戶身上,建立起一個持續回饋、迭代優化標籤的機制。


結論:小步快跑,快速迭代

這些都是我在做數位服務的時候,實際執行過的經驗分享。就像先前提到「最小可行性數據服務(MVP,Minimum Viable Product)」的概念一樣,不要先設想一步到位,可以採分階段實行,用最少的投入成本先快速驗證標籤的有效性及這樣運行的機制是否可行(初期可先以人工方式寄送),再逐步精進,讓數據的標籤服務在落地階段可以更加順暢!

閱讀更多>>最小可行性的數據服務|應用篇

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