案例研究|亞馬遜、 Fig & Olive、 美國銀行如何做到業績飆升?

  • 你的企業是否數據混亂,數據細分、分析、利用無從下手?

  • 你的企業是否營銷渠道單一,轉化率也總是平平?

  • 你的用戶體驗差強人意,總是無法讓客戶滿意?

  • 你總是無法找到有效的流量來源,現有流量也無法跟蹤轉化?

  • 你的人力、物力、預算有限,仍然渴望在已有效果上獲得進一步提升?

  • ......

總之,你缺乏對會員營銷的全局瞭解,希望獲得更多新用戶轉化,提升老用戶復購率,並保持高價值用戶的活躍度。

案例研究|亞馬遜、 Fig & Olive、 美國銀行如何做到業績飆升?

下面,全球領先的全渠道智能化會員營銷機構Webpower將通過3個案例,為您展現企業是如何基於數據整合分析,通過為會員在多渠道提供精準的個性化內容而獲得巨大成功的

Amazon亞馬遜

超級在線零售商店

亞馬遜在收集、儲存、處理和分析客戶信息方面始終處於領先地位,擅於通過預測分析來提高客戶滿意度、培養忠誠度。此外,亞馬遜之所以能發展成為現在的超級在線零售商店,大數據也起到了功不可沒的作用。

案例研究|亞馬遜、 Fig & Olive、 美國銀行如何做到業績飆升?

根據研究公司eMarketer的最新估計,亞馬遜今年將擁有更大的電子商務銷售份額。美國在電子商務上的每一美元花費中,亞馬遜所佔的份額約為44美分,去年這一數字為38美分。

亞馬遜的2017電商銷售在美國預計增長32%,達到196.8億美元,佔美國電子商務總銷售額的43.5%。eBay、蘋果和沃爾瑪緊隨其後。

亞馬遜是如何做到的?

個性化推薦系統。亞馬遜是使用綜合協同過濾引擎的先行者。協同過濾是通過分析客戶的購買歷史、購物車、願望清單、評價的商品、瀏覽足跡、搜索次數最多的商品等行為,從而向購買了相同產品的客戶進行其他產品的推薦。

簡單來說,當你在購物車中添加《會員營銷》這本書時,購買了這本書的其他用戶,他們所購買的類似書籍也會被推薦給你。

別小看這一手段,該方法使亞馬遜的年收入增加了30%。

除此之外,亞馬遜還通過收集、分析用戶人口統計、消費習慣和其他相關信息

,以更有效地交叉銷售商品。

大數據用於管理亞馬遜的商品價格。根據用戶在網站上的行為、競爭對手的定價、產品可用性、項目偏好、訂單歷史、預期利潤率等因素綜合定價,並隨著大數據的更新,價格通常也會每10分鐘更新一次。在大數據的幫助下,亞馬遜在以平均每年25%的速度增加利潤。

智能化協同推薦引擎:SMG

SMG,是服務了全球2850家企業的全渠道智能化會員營銷機構Webpower研發的一款智能化協同推薦引擎。

在用戶數據整合的基礎上,品牌企業可以通過用戶行為數據進行協同推薦,與傳統個性化內容推薦的差異在於,SMG協同推薦完全基於用戶的實時行為數據,找到有共性的用戶並進行群組劃分,同時基於用戶的行為數據進行商品的推薦。SMG有權重機制,在同等推薦條件下,品牌可以賦予性別、年齡、地域、行為屬性不同的權限。

這不僅可以大大提升企業的銷售轉化,同時也可以讓用戶獲得到更好的消費體驗,提高忠誠度。

Fig & Olive

知名特色餐飲企業

案例研究|亞馬遜、 Fig & Olive、 美國銀行如何做到業績飆升?

Fig & Olive是一家以fig and olive入菜為特色的法式及地中海風格餐廳。餐廳每天需要面對大量的用戶數據,這些數據來自於單個門店的銷售點系統和OpenTable等網上訂餐平臺。

案例研究|亞馬遜、 Fig & Olive、 美國銀行如何做到業績飆升?

為了集中處理用戶信息,餐飲集團開發了一個預訂中心。這樣他們就可以將所有地點的預訂數據集中在一起,輕鬆追蹤到所有門店的用戶的就餐習慣和光顧頻率,對餐廳總體運營情況有全局的掌握。

不僅有預訂中心,他們還開發了集中式數據平臺。針對特定的用戶行為自動發送個性化的電子郵件。例如,餐飲集團曾發起一個“我們想念你”的活動(we miss you campaign),在活動郵件中表明餐廳會為那些在過去30天沒有光顧的用戶提供免費的crostini。結果這一活動獲得300次訪問,收穫了超過36000美元的銷售額,ROI為700%!

這些電子郵件有著高達53%的打開率。且個性化溝通策略增加了客戶忠誠度,提高了消費。

此外,餐飲集團還利用客戶關係管理平臺,在線調查、收集客人的反饋信息。此舉使Fig & Olive在Yelp上的負面評論減少了36%。

數據整合分析平臺:SCRM

Webpower的SCRM可以打通企業來自傳統CRM、電商平臺、線下門店、社交媒體等多個渠道的用戶數據,將原來分裂的用戶數據整合在一個SCRM系統內,再進行合併、關聯、分析,以此達到對客戶畫像的全面瞭解。這些用戶數據信息都將為精準的用戶分組、高度個性化的內容推送提供支持,有助於企業深度挖掘會員數據,挖掘並利用會員價值。

Bank of America

美國銀行

美國銀行推出了“BankAmeriDeals”這樣一項活動,利用銀行用戶賬戶中的數據來深挖客戶的購買習慣,在這一活動中,美國銀行與多家受歡迎的商家合作,為用戶提供產品和服務。

案例研究|亞馬遜、 Fig & Olive、 美國銀行如何做到業績飆升?

該項目基於銀行數據庫中保留的用戶的可識別信息,允許商家為美國銀行的在線和移動端用戶提供高達15%的“現金返還”的商品或服務。

美國銀行不僅限於與本國品牌合作,還與地區和當地商人合作,向合適的用戶提供具有相關性的產品。

這個項目幫助銀行增進了與用戶的接觸,77%的用戶會進行再次消費,為商家、用戶和銀行自身創造了三贏的局面。

個性化內容的全渠道自動化營銷旅程:JOURNEY

Webpower JOURNEY,全渠道自動化營銷引擎。憑藉它,品牌企業可以在用戶數據整合的基礎上,基於時間、事件或行為條件等觸發機制,在單個渠道或多渠道進行個性化營銷內容的自動推送。推送完成後,JOURNEY還可提供每個渠道的用戶績效報告,有助於企業找到最適合的溝通渠道。這一平臺可以使複雜的營銷活動變得省時省力,使營銷內容獲得最大程度的曝光,還可以優化成本,快速響應。


個性化、自動化、智能會員營銷已經不再是企業市場營銷的“奢侈品”。無論什麼規模、何種行業,都是時候通過深度挖掘用戶數據來“武裝”你的業務了,而且還會為你帶來客戶體驗和轉化率的雙重提升。

希望以上三個案例,可以讓你對會員營銷有更深入的思考。

Webpower權益申明


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