數字時代實施定制化的六條黃金法則

編者按從支持人工智能的聊天機器人，到基于個人搜索或社交媒體活動的廣告，大數據提供了與客戶聯系的新方式。這些聯系可以發展成親密的客戶關系，提高滿意度、參與度，并最終提高忠誠度。但在某種程度上，親密的客戶關系和侵犯隱私的界限會變得模糊。本文介紹了企業涉及數據策略時需要遵循的六條黃金法則，包括：不要患上“數據恐懼癥”；征求客戶的許可，遵守當地的法規；關注客戶的情境和關系數據等。本文原載于2020年1月“INSEAD Knowledge”博客，作者大衛·杜波依斯（David Dubois）是歐洲工商管理學院市場營銷副教授，長期關注奢侈品消費、社會影響力、說服力和口碑。

從支持人工智能的聊天機器人，到基于個人搜索或社交媒體的廣告，數字時代的大數據提供了與客戶聯系的新方式。這些聯系可以發展成親密的客戶關系，提高客戶的滿意度、參與度，并最終提高忠誠度。

以美國網飛公司最近的個性化策略為例，它讓觀眾可以選擇電影《黑鏡：潘達斯奈基》中主角的行為，從而帶來五種獨特的結局。

但在某種程度上，親密的客戶關系和侵犯隱私的行為之間的界限正在變得模糊。例如，早在2012年，塔吉特百貨公司就通過一位青少年顧客的歷史購買數據預測她懷孕了，并寄給她與嬰兒有關的優惠券，讓顧客的父母大吃一驚。

如何在令客戶受益的個性化和對客戶侵擾之間劃清界限？這個問題日益成為每一位公司高管議程的核心。在數字時代，數據變得過于豐富，全球90%的數據都是在過去兩年里產生的。因此，公司迫切需要一個“數據圖”，對收集和使用與價值創造相關的客戶數據的哲學進行定義。

一般來說，公司的數據策略應該闡明兩個關鍵原則。首先，它應該定義數據能夠在多大程度上幫助增強客戶旅程分析中的交互。它應該指定接觸的種類和頻率（交易維度），以及聯系的類型和交互的性質（關系維度）。

其次，公司的策略應該清楚地描述要收集哪些客戶數據以及如何收集這些數據。換句話說，它應該定義什么是客戶隱私。這直接關系到客戶親密度——通過更多的定制化，以洞察力驅動關系深化。

在實踐中，設計數據策略時要記住以下六條黃金法則。它們闡明了公司的立場，能給予公司領導者最有效的幫助。

1.不要患上“數據恐懼癥”

人們容易陷入一場收集和使用越來越多數據的競賽。這在很大程度上是由于公司擔憂會輸給更懂數據的競爭對手。簡而言之，高管們患上了“害怕錯過”綜合征。他們關注的，是自己是否擁有比競爭對手更多的數據，而不是什么數據可以為他們的客戶創造價值。要記住，能夠使未來業務獲得成功的是如何處理數據，而不是擁有多少數據。換句話說，成功的競爭優勢在于利用和整合“正確的數據”，以豐富客戶價值。

洞察整合的來源和本質是高度行業化的，甚至是公司特有的。例如在美國，奢侈品牌93%的客戶參與都是在Instagram（照片墻）社交應用上進行的，奢侈品牌別無選擇，只能使用照片分享應用來監測品牌感情和聲譽。這也是它們可以將客戶驅動的洞察整合到溝通策略中的場所。在制藥行業，企業越來越關注傳感器和設備，以獲取有價值的真實世界的數據，促進研發的增長。

2.征求客戶的許可，遵守當地的法規

知道如何最好地保護客戶（即使是那些愿意共享大量數據的客戶）是至關重要的。確保遵守目標市場有關數據收集實踐的法律。

法國國家信息自由委員會（CNIL）提供了一個很棒的交互式指南，以歐盟的數據保護政策為參照，衡量全球的數據保護政策，并幫助評估個人數據在何時何地可能被轉移。

客戶的許可協議必須是簡單、快速和非侵犯性的。逐步請求對數據訪問的許可可能比初始就請求對所有數據的許可更有效率，產生的侵犯性更少。記住，隨著時間的推移，保持給予與獲得的比例可以有效地建立信任。此外，要高度重視選擇退出功能，比如在隱私政策中以及在廣告的旁邊注明。

3.關注客戶的情境和關系數據，而不僅僅是交易數據

了解客戶仍然是有效營銷策略的基石。結合傳統方法（如現場觀察或客戶調查），數字分析可以更準確地識別客戶沒有得到滿足的需求和愿望，并揭示產品如何融入他們的生活。特別是，數字分析有助于減輕與傳統市場洞察技術相關的有意識或無意識偏見。它通過揭示實際的在線行為來做到這一點，例如人們搜索什么、喜歡什么，以及他們使用應用程序時打開的網站是什么類型等。

在情境方法中，所收集的數據應該是能為客戶提供重要價值且與業務定位相一致的數據。無論何時，通過調查獲取數據都要考慮問題的格式、框架和流程，考慮抽樣偏差的潛在來源（如問題是如何構建的、樣本大小等），考慮以透明、合理的方式獲取數據。這將有助于在數據收集和生成方面建立信任。

4.通過持續的測試和學習將數據轉換為行動

實施小規模、有目標的測試是確保數據干凈、相關、有用和有效的最佳方法。從事全球性信息服務的益百利公司最近的一項研究表明，平均而言，用于市場營銷的數據有30%是不準確的。

舉例來說，吉列公司最近向一位50歲的女性客戶贈送了一個生日禮包，其中包括一把剃須刀、慶祝其成年的信息、相關營銷材料等，令人啼笑皆非。

為了避免這些缺陷，必須通過小規模行動（如在小群體或小市場中的測試）來測試數據的質量和相關性。客戶旅程分析聚焦特定痛點和有意義的時刻，是一個強大的工具，可用于在增強個性化之前啟動小規模行動和評估客戶的反應。隨著時間的推移，我們可以逐漸了解什么類型的數據才是最重要的，以及客戶何時會對定制做出更多或更少的積極響應。

比如，生產抗過敏藥苯海拉明的公司結合花粉量統計和社交媒體情緒，為潛在客戶提供有針對性的廣告和本地化信息。

公司需要建立新的組織流程，將數據使用和收集作為數字化轉型的一部分。這些措施包括采用數據保護功能來配合數據收集，還包括定期召開跨職能會議，討論如何對數據采取行動，以及審查和交流小規模實驗的結果。這將使公司能夠不斷地學習和調整其數據實踐。

5.開發數據驅動的優秀客戶體驗

通過精心組織的故事，吸引和激勵客戶，使數據和個性化活躍起來。實現這個目標的一種方法是“基于數據的創造力”。比如荷蘭商業銀行“下一個倫勃朗”，就是該公司利用深度學習和人臉識別技術，根據大師的“藝術DNA”創作的藝術作品。

“創造性地使用數據”是另一種獨特的方法。耐克在馬尼拉建了一個LED跑道，可以用技術生成你自己的另一個形象，與真實的你進行比賽。

在其他情況下，及時評估客戶反饋可以幫助企業提高滿意度和進行服務補救。例如，法國雅高酒店率先在區域層面采用數據驅動的洞察策略，授權酒店員工對“實時”捕捉到的負面評論或社交媒體評論做出反應或回應。

6.數字時代的有效定制：從哪里開始

總之，在設計數據驅動策略時，將客戶價值放在工作的中心位置是很重要的。一旦戰略得以實施，消費者將在多大程度上受益？這個問題的答案通常需要重新構建你的數據策略。也就是說辨識客戶旅程中的關鍵時刻，在這些時刻，可以利用增量洞察為客戶帶來利益。

越來越多的定制需要將離線和在線數據融合在一起。全渠道方法揭示了端到端的客戶旅程，在尊重客戶隱私和數據驅動的價值創造之間建立微妙的平衡。實現這一點將最終最大化消費者的心理、社會和經濟福利。