負面訊息也是決策關鍵(車品覺)
顧客購買的數據重要嗎?當然重要,但有時候,顧客拒絕購買的數據可能更為重要。
我曾在會議上分享一家珠寶公司的例子,他們不僅收集顧客買了什麼首飾的數據,還收集顧客看了什麼首飾卻沒有買的數據。這個案例很有意思,正面訊息和負面訊息疊加起來,便可更清晰地判斷顧客需求,從而幫助他們更好地生產和銷售。
最近我們發現,美國有家數據公司Granify跟這家珠寶公司的做法有異曲同工之妙,他們也是通過觀察顧客的「肢體語言」來了解顧客為什麼不買,同樣是從負面訊息去尋找機會點。
預測行為 影響購物決定
這家公司的口號是Do you know which shoppers are not going to buy?We do. And we can change their minds.(你知道哪些訪客不會消費嗎?我們知道,且懂得如何改變他們的想法。)
對於接入Granify平台的電商網站,Granify收集及觀測用戶整個瀏覽旅程的每一細微行為,通過每秒鐘觀測超過400個變數,以理解用戶的數字「身體語言」,並預測他們下一步的行為。一旦決策引擎判斷某種行為可能會影響客戶的購買,系統將自動彈出訊息或給出優惠來打消他們的顧慮。
這家公司的可貴之處,在於不但可以預測客戶行為,更加能夠採取行動以直接影響客戶的決定。該公司建立的Influence Lab專注於客戶行為影響的研究,通過市場專家、用戶體驗設計師和數據科學家三方的共同努力,採用消費心理學的技術及分析,以發現用戶想法並系統化地影響其決定,例如當發現用戶對運費有顧慮時,彈出購買達到一定金額免運費的訊息。該公司目前與19個國家的大型零售商都有業務合作,一些成功案例顯示,用戶轉變率可提升多達35%。
從身體語言判斷需求
這讓我想起,早在10年前,我的師父就幫亞馬遜做過這樣一個數據實驗,從一個人敲鍵盤的頻率及時間間隔,來猜這個人到一個網站是買東西抑或僅僅閒逛,以及購買意願有多強烈等。今天我們的科技已經高度發達,大家都在談論「人臉識別」,但我聽說市場上已有技術憑着一個人穿的衣服,就能跟蹤到他在百貨公司內的行為,從而收集到顧客所有的正面和負面的數據。因此,未來的零售店關鍵是能否真正從一個人進入這家店後的身體語言,如「他看了什麼、沒買什麼、最後帶走什麼」,來判斷顧客真正需要的是什麼,才能更好地滿足客戶需求。
從上面兩個例子,可發現很多時候我們不是沒有數據,而是沒想到去收集哪些數據。因此,要想用上大數據,不只關乎科技的發展,更加在於思維的開拓,只有開闊的數據思維加上先進的科技,大數據的價值才能發揮得淋漓盡致。
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