被疫情重燃的数字化转型热潮,您的企业还在观望吗?

    2020-03-13 Linkflow lv Created with Sketch.

疫情是对企业数字化程度的突击检查

疫情发生以来,大面积停工停产居家隔离,对大部分企业造成不小冲击,尤其是服务业和旅游业,混沌之中,大家都在寻求自救之法。

而这样大规模的疫情在我们记忆中还有2003年的“非典”,从02年11月开始持续到03年夏天总共历时8个月。当时阿里巴巴顺势推出淘宝,为线下门店经营者提供免费的在线开店业务;京东关闭中关村线下店,通过论坛和QQ组合进行线上销售,疫情之后彻底转型做电子商务;顺丰趁航空运价大跌之际,租赁货机运送快递,树立速度第一的品牌形象。这些都成为业界喜闻乐道的逆势翻盘的典型案例。

对比两次疫情对产业生态的影响,因时代背景的不同有非常大的区别。“非典”发生在互联网发展初期,人们触网习惯尚未养成,但疫情让宅在家的人学会打开电脑收集信息、游戏娱乐,人们立刻意识到网络的便捷和有效,企业也从中寻找商机。数据显示“非典”过后,中国上网计算机和上网用户数较前一年均增长了约50%。可以说“非典”是中国互联网发展的加速器。所以《阿里巴巴:马云和他的102年梦想》的作者邓肯·克拉克 在书中写道:非典证实了数字移动技术和互联网的有效性,因此成为使互联网在中国崛起为真正的大众平台的转折点。

而新冠发生在互联网基础设施极大完善且基本覆盖人们大部分社会生活需求的今天,在家也同样可以进行社交、娱乐、工作和购物。消费者的数字化生活随着互联网发展已得到充分的建立和培养,只是在如在线医疗等领域,疫情前渗透率在3%左右,经过这次疫情在线医疗的意识和习惯会得到进一步的巩固和培养。

可见,这次新冠疫情对消费者的行为习惯的影响并不显著,而主要接受考验的是企业,企业端要加快对数字化转型的布局和思考。企业在审视自身的业务受影响情况并着手考虑应急手段的同时,还需要为未来长远的稳定做打算:如何利用数字渠道满足客户的需求;如何能及时和准确的判断快速响应市场变化;如何推动企业内部的高效执行等等。这些问题企业会随着数字化转型进程,一步步找到答案。

另外,即使是风口行业,需求的爆发也就意味着服务量的激增,企业如何能够基于数据洞察快速调整运营策略和流程,从而充分激发企业的承载能力牢牢把握顺风而上的机会,这同样也是数字化转型的课题。


数字化转型需要企业文化、运营体系、组织架构、技术支持等各方面的配合

数字化转型的目的是Linkflow常说的一句:数据驱动业务增长。数字化转型是基于对业务数据充分而高效的运用,及时洞悉内外环境变化并快速响应。从而提升企业运营效率,同时也为客户提供更优质的体验。

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进行数字化转型简单来说主要有以下几个步骤:

构建数据驱动的企业文化

这点往简单了说是管理层对数据驱动增长的认识和决心,从而自上而下推动数字化转型。相信受这次疫情的影响,越来越多的企业家会对此有深刻的认识。往复杂了说,是企业上下所有员工形成数据思维,日常运营决策数据说话。当然不需要将每个人都训练成数据分析师,而是要充分重视数据的留存和运用。

构建数字化的业务形态

数字化的业务形态是最能为大家所接受和理解的,比如线上开店,就是销售环节的在线化数字化。数字化的业务形态一方面能够降低物理空间对业务的冲击,另一方面为数据驱动提供充足的数据原料。线下门店经营主要还是订单数据,而线上店铺经营可以分析的数据除了订单,还有流量来源、访问轨迹、停留时长、各个环节的转化率等等。基于更加丰富的数据纬度,才能有更加理性准确的判断。所以企业需要梳理的是哪些业务流程和环节可以在线化,从市场到销售再到售后甚至是供应链,最终成为真正的数字化企业。

搭建数据化运营体系

数字化转型不仅仅是业务流程的数字化,与之匹配的还需要有数据化的运营体系。它能够帮助运营团队快速基于数据洞察调整运营策略,使大量产生和积累的运营数据得到充分利用,帮助企业作出更具市场洞察而非拍脑袋的判断。

这里我以客户运营为例,简单讲述如何构建数据化客户运营体系:

首先,要明确运营目标,制定运营策略。企业可以从梳理客户旅程入手,理清消费者在获知、兴趣、意向、购买、留存、流失的不同阶段所需要达成的目标或关键行为。然后为每个阶段客户的价值越迁制定转化策略和路径。

其次,了解不同阶段客户运营过程中所需的数据,哪些已经有了,还缺哪些数据又如何补足。比如对兴趣客户的运营,我们判断其为兴趣客户所需要的数据是什么?提供邮箱即可还是必须要有手机号?甚至是一段时间内访问多少次官网才算等等,如果缺少访问数据,就要考虑对网站进行埋点,并需要通过ID合并将客户行为数据与其他渠道数据的进行整合。当然如果连网站也没有,就要考虑构建网站或者其他数字化触点,让客户留痕。

最后,梳理每个环节的客户触点。以客户为中心,所有触点协同发力,引导客户按照既定轨迹不断进行价值越迁,最终为企业带来实际产出。同时对运营过程中的数据进行实时分析,根据客户的反馈不断调整运营策略,这也是数据化运营最大的魅力。

企业大数据处理与应用技术

如之前所说,数字时代,数据是一切的基础。随着互联网的发展,企业现在可以拥有的数据量也是过去无法想象的。要支撑敏捷高效的数据化运营,企业势必需要掌握大数据的处理和应用能力,当然这不是单独的某个系统工具能够支撑的,需要企业对内部底层数据的治理及顶层数据应用场景的通盘考量。Linkflow也只是在自己所擅长的客户运营领域,帮助企业实现客户大数据的存储与运营。

敏捷的组织结构

数据驱动讲求的是快速响应,毕竟天下武功,唯快不破。快速响应从执行角度绕不开内部的管理和决策效率。第一时间从数据洞察中发现调整方向,结果却花了一个月的时间自下而上的签字审批。市场变化如此之快的今天,大概没有哪个企业能在这样的效率之下坦然生存。所以更加扁平和高效的组织结构是数字化转型的先决条件之一。

综上,数字化转型不仅仅是业务流程的在线化,还有企业文化、运营体系、组织架构、技术支持等方方面面的配合。当然,数字化转型仍然可以大处着眼小处着手。从比较容易入手的部门开始,比如市场运营部门。市场运营的业务流程或多或少已经数字化在线化,同时有比较清晰的结果反馈指标,进行数字化转型后能在相对较短的时间内看到效果。

下面就聚焦市场运营体系的数字化转型,进行进一步的讲述。


市场运营数字化转型的挑战:客户数据的整合和高效利用

市场运营主要是和客户打交道的部门,承担着影响潜在客户成为付费客户的关键环节。所以市场运营数字化转型的成功标志,是能够形成数据驱动的客户精细化运营体系,即能够基于对数据的洞察,为每个客户提供及时而又个性化的响应,从而提升客户体验,促进业绩增长。

市场运营数字化转型匹配到上述的五个步骤,可以发现,由于只涉及局部部门,而市场运营端又是企业内部可以说最早触网的业务流程,尽管还是有一些较传统的企业可能还会涉及到业务流程线上化的基础建设,但更多企业在转型过程主要围绕数据化运营体系的构建、大数据处理和应用技术这两大模块展开。基于这些共识,下面结合服务客户的经验总结,把市场运营数据化转型挑战,抽象为以下几点:

碎片化粉末化的客户触点,难以看清客户全貌

随着互联网发展,数字化触点层出不穷。消费者在碎片化的触点上与企业发生交互。面对数据驱动运营的畅想,企业抱怨的不再是数据太少,而是数据太散太杂。尤其是零售业,无孔不入的吸引着消费者的注意力。这些导致消费者与品牌的交互行为分散,品牌难以客户的真实意图与需求。尤其是对于高价低频的产品和服务,决策周期长且影响因素多,如何全链路的追踪客户的行为,掌握最佳转化时机并即使给予影响,是普遍的诉求。

海量消费者个性化体验难以保证

过去村口小卖部,常年累月地服务着附近居民,对每家情况了如指掌,老王家什么时候时候大概油要用光了,他家7岁的调皮男孩喜欢在店里买什么,老板总是能在恰当的时机给居民推荐他们需要的东西。我们常说最好的客户体验永远是专人一对一的贴身服务,这也是为什么顶级奢侈品品牌鲜有纯线上店铺的原因之一,服务是品牌价值传递无可取代的环。而现在绝大多数的企业,哪怕是服务行业,也没法做到对每位客户都能不计回报的投入,以获得客户对产品或服务的满意。所以为海量或者说远远超出人工服务容量的客户提供一定程度的个性化体验,是很值得思考的。

内部技术团队难以跟上市场多变的步伐

如之前所说,市场营销方式灵活多变,但公司技术团队基因是保证企业网络和系统环境的安全稳定,灵活性和敏捷性不是主要考核标准,这种背景下,当市场运营发起技术需求,往往要大量沟通和等待,而市场机会也在这些沟通和等待中流逝。

“数据说话”的代价就是大量的时间成本投入

越来越垂直细分的工具和系统,在给营销运营工作带来便利的同时,也各自产生着大量的数据。但这些数据和业务是脱节的。在一些较大型的零售行业,专门为营销部门配备数据分析团队,拉近数据和业务的距离。但即使是这样,也同样面临数据采集和整合之痛。而大部分企业市场运营部门,和其他部门共享数据分析团队,遇上如上述IT排期一样的境遇。亦或者动手能力强的运营团队,自己花费大量的时间和精力,一场腥风血雨的活动过后,又得接受凌乱的数据洗礼。

当然,各行各业在市场数字化转型的道路上还会遇到极具行业特色的挑战,比如汽车行业的最大挑战是主机厂和经销商之间关于消费者数据的利益权衡,商业地产的挑战是对商户消费者订单数据的回收等等,这些不在我今天的讨论范围,更多是的抽象出一些共性挑战,让大家在同一个认知层面进行理解。

基于以上几点挑战不难看出,市场数字化转型的难点主要集中在客户数据的采集和应用层面。如何提升市场运营人员的数据掌控能力,如何让市场运营降低对IT部门的依赖,如何迅速响应市场和消费者的变化,让企业始终处于主动地位,是大家都在思考议题,正好也是Linkflow给企业带来的价值。


Linflow帮助企业市场运营部门实现数据驱动的客户精细化运营

Linkflow是一款低代码的客户数据中台(CDP),通过连接内外部数据源,打通营销触点,为企业市场及运营部门提供从客户数据采集、分析到执行的一体化客户运营闭环,最终帮助企业通过数据驱动业务增长。

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Linkflow CDP的三大能力:

  • 数据能收进来(Link):CDP可以快速连接来自市场、销售、客服等各部门的各类数据源中存储的客户数据。为企业提供了完整的、不断更新的客户画像,而不是流于表面的统计数据。

  • 数据能流出去(Flow):CDP有能力快速对接企业内外部的各种数据源,包括广告投放、CRM、客服系统、网站、微信、App、大数据分析与BI等等。只有数据流动起来,才能更好地构建数据驱动的企业文化。

  • 业务驱动:CDP是为业务人员驱动建立的,而不是IT人员。业务人员可以自行决定需要什么数据源、如何对用户打标签、把数据传递到哪些平台等等。业务团队可以直接在CDP上进行操作,而不用依赖于IT部门。这赋予企业快速响应前端需求的能力。

Linkflow从以下五个方面入手,帮助企业实现数据驱动的客户精细化运营:

  • 全渠道客户数据对接:对接内外部系统工具,并对数据进行清洗合并,形成统一的客户视图,沉淀企业第一方客户池,为数据驱动的精细化运营提供数据基础。

  • 更完整的消费者画像:通过打通所有客户触点,记录全渠道客户订单、活动参与、访问浏览等全链路的行为数据,形成形成统一客户视图。并将收集到的零散的客户属性、行为数据转译成动态可变的标签,形成更全面的客户洞察。

  • 更个性化的客户体验:针对不同类型、标签、偏好的客户,提供个性化的界面展示,建立智能营销、事件营销、节日营销、社交营销、裂变营销等机制,持续不断地跟客户互动,培养客户粘性和忠诚度。

  • 更全面的数据洞察:充分利用整合数据,实现灵活可配置的营销效果分析、客户群体画像分析等报表。从时间、地域、客户群体等多个方向深度了解客户需求。

  • 更灵活的未来拓展:在各类营销场景中,拥有更强的扩展性。可以随时随地、随心随意构建自己的营销工具栈。


最后,想对所有的企业经营者说,黑天鹅事件不常有,但不能心存侥幸,唯有不断提升企业内功,彻底落实数字化转型,才能获得稳定持续的增长。

    本文作者:动感黑 责任编辑:马亚蒙 本文来源:牛透社
声明:本文由入驻牛透社的作者撰写,观点仅代表作者本人,绝不代表牛透社赞同其观点或证实其描述。
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