用數據優化消費者體驗

科技驅動消費體驗 系列文之二

作者:陳茂鴻

科技驅動消費體驗本系列文章將討論顧客體驗對於消費者決策的重要性與應用科技優化顧客體驗。
本篇將說明為什麼數據可以優化消費者體驗-
1.數據可被蒐集。
2.有數據就可以明訂目標改善優化。

從TQM到六標準差,透過統計的工具,企業逐步提升產品的良率。但在20世紀時行銷方案的品質與成效,卻一直難以追蹤改善,現在透過追蹤數據,行銷方案的品質就可以越來越好,消費者的體驗也會越來越好。

有明確的數字,才能有明確的目標

有一個笑話是這樣說的,在某個國家,火車永遠都不準時,有一位乘客忍不住問:如果都不準時,為什麼還需要火車時刻表?站務人員回答說:就是要讓你知道火車是不準時。

很多行銷人員聽到這個笑話可能笑不出來,因為大部分的行銷方案就像不準時的火車一樣,因為沒有數字,所以無法知道是否達到目標,也因為沒有數字,不知如何改善行銷方案。

為什麼以前沒有數字?

在20世紀,廣告與公關都是透過大眾傳播媒體傳播給消費者,而消費者可能是自己看到訊息、聽別人討論、或上實體店詢問購買。中間有一大段過程可稱為「黑盒子」,就是企業下了廣告,然後店頭回報銷售數字,為了更進一步分析消費者從獲得訊息到購買,所以有AIDA模型(我知道了、我有興趣、我想購買、我購買了)但這些消費者內心的OS,行銷人員怎麼會知道呢?

過去僅能透過市調方式來推測數字:
有多少人知道了?有多少人有興趣?有多少人想購買?

就跟總統大選的民調一樣,每一份都有參考價值,但沒人敢宣稱,這跟投票後的數字是一模一樣。

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為什麼現在有數字?

雙11剛過,相信很多人都買到了長久計畫要買的商品。現今的消費者要購買商品之前,透過搜尋可以看到商品的介紹,商品開箱文與使用影片,也能找到對商品的評價,更能輕易找到比較低的價格,然後從那一個購物網站、下訂單、付款與收貨。

優化轉換率就是改善跳離率!

當行銷人員開始提升轉換率時,同時也是降低跳離率。
跳離率就是消費者因為種種原因而離開。

消費者有很多原因會在購物過程中跳離:可能是商品功能不符期望、商品價格過高、擔心商品不容易使用?擔心商品售後服務不好?等等。

透過追蹤跳離率,行銷人員可以進一步揣測消費者跳離的理由,然後試著去改善,如果改善的結果降低了跳離率,代表消費者的確在意那項問題,所以行銷人員就可以不斷地透過降低跳離率來逐步改善顧客不想購買的理由。

跳離率是消費者不想說出口的理由。

想像一個場景,一位消費者透過搜尋一直到下訂單付款購買,中間任何的疑慮不安都在引導中消失,所以這位消費者在購買的過程中的體驗是美好而愉悅的。

總結:美好的體驗來自於數字

因為有了網際網路,讓消費者的數字可以被記錄下來,但只有在行銷人員能妥善運用這些數字才能改善行銷方案的品質與成效,也才能改善消費者在購物過程的體驗。所以追蹤數據、優化數據、改善體驗已經是現今行銷人員必備的技能了。

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Take Home Message

  • 跳離率=客戶所有的疑慮、不安與不悅。
  • 從跳離率當中了解客戶在消費旅程的哪個階段跳走,並深入研究其跳離原因,並優化顧客消費旅程。
  • 降低跳離率,提升轉換率。

文章關鍵字:# 數據驅動行銷 #顧客消費旅程 #顧客旅程地圖 #消費者體驗 # 顧客體驗 #跳離率 #轉換率