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旅程分析拆解客戶行為 (車品覺)

By on December 28, 2016

本文作者車品覺,為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁,為《信報》撰寫專欄全民大數據

最近國際顧問公司麥肯錫和Forrester都分別提到Customer Journey Analytics(CJA,客戶旅程分析),這是一種結合了大數據的客戶體驗分析技術,並把公司與客戶的互動視為「旅程」,每一個旅程疊加起來就成為客戶對公司的感知了。當年在支付寶,我自己最常用的客戶分析框架有兩個:

首先是AAR增長模型,這個分析方法聚焦3件事情──如何獲取新用戶(Acquisition)、啟動用戶(Activation),以及留下老用戶繼續幫襯(Retention)。關鍵是每個階段的客戶體驗重點不同,令新客滿意的設計不一定適合老用戶。

其次是RFM模型,它是衡量客戶價值的重要工具,為B2C電子商務公司常用。這個模型有3個維度──最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency),以及消費金額(Monetary),其特點在於消費者的價值分群。

很多人擔心以上方法會否有問題,其實是這幾年大數據發展迅速,對使用者認知和行為軌跡的收集有了很大進步,以用戶為中心的分析方法變得更簡單容易。

日夜消費模式大不同

以淘寶為例,一般人覺得在每天幾千萬次的客戶互動之中,其實沒有太大區別,不就是買或者不買而已。但如果你嘗試從客戶的角度去體驗,就會感受到每個點擊都可以與眾不同。我可以毫不誇張的告訴你,CJA所發現的真相會讓你毛骨悚然。例如同一個用戶在白天和晚上的淘寶行為居然有很大分別;經細心分析後才發現,是由於用戶日間在辦公室與晚上在家中的行為軌跡有異。又例如我們發現新用戶在找到所需購買的東西後,平均要點擊90次以上才會完成支付流程。

在新數碼時代,對於過去難以串聯的使用者行為,大數據無疑可發揮重要作用。本來支離破碎的行為被重新連結起來後,一些難以理解的客戶行為便順水推舟迎刃而解;因此,麥肯錫認為,CJA可令服務成本降低15%,客戶滿意度提高20%,客戶流失減少20%,客戶投訴削減20%。

如果你的企業與有一定數量的消費者打交道,你便需要明白到打通客戶價值與使用者體驗的分析系統,絕對是未來核心競爭能力。CJA把全面的客戶互動接觸點都編織在一起,幫助企業消除與使用者之間的數據孤島。

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