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最好的触点就是场景的入口

作者:智慧零售与餐饮 2017-11-29 精彩导读

触点,可以想象一个场景:消费者用手指慢慢的触碰到你的某个点,这就是接触点。但可惜的是,因为消费者主权时...

触点,可以想象一个场景:消费者用手指慢慢的触碰到你的某个点,这就是接触点。但可惜的是,因为消费者主权时代,他说了算,而且太多的人和商家围绕这他,所以客户接触点就变成了:你用手指轻轻的触碰到消费者的G点。
 


消费者的G点


线下的体验和门店会有,线上的社交互动和电子商务也有,在触碰中,发生了什么?交易的发生和错失,信息的传递和扩散,也可能结束在消费者的手中。我们要确保的是品牌如何不天天缠着消费者,又能够在消费者突然想起来的时候马上触到G点?好像难度很高,需要技巧,需要耐心,需要持续不断的关注、采集信息和快速行动。如果你让他兴奋了,那么他可能会增加他的交易,或者放大他的口碑和传播,这是给你的最大小费。
 


那么,MOT(关键时刻)作为关键触点是什么呢?就是消费者最迫切、最常用、最在意的场景,这个场景的唯一G点,这个场景的唯一入口。如果你不能天天跟着消费者,那就去他的这个G点蹲守,这样他要通过这个唯一入口进入到他朝思暮想的场景,这时候你触碰到他的机会就来了。
 

所以说,品牌既要有效利用工具(比如SocialCRM)来进行接触点的采集和分析,不仅只是线上,而是场内场外、线上线下等都要做;而且要精准,你分析下来,可能会有几百个接触点或者几十个G点,但你真正要做的不在多,而在精,所以就要进行关键接触点(MOT)管理。
 


为了寻找到这个G点,品牌要仔细评估你与消费者之间的接触点的规律,并不是每一次互动都能够让消费者兴奋,由于现在的消费者是买方市场,你的客户随时可以线上来线下去,随时可以交换信息,随时可以断开,随时可以寻找其它的品牌,所以重新分析触点至关重要,必须找到能够让消费者兴奋和想起你、信任你的G点,这就是品牌的Social MOT管理。
 

传统的客户接触点分析是通过一种定量的方法来了解品牌在与客户接触方面的长处、弱点和机会,这需要建立一个强大的数据基础,然后随着时间的推移跟踪测量,从而推动持续改进。一个基本的接触点分析,需要品牌挑选一些重点领域,首先要确定将要测量的点,而最简单和最快捷的方法就是通过一个实际的客户体验之旅或者神秘客户之行来进行详细分析,包括线上的、线下的或者移动终端上的,进行详细的观察。接触点的分析是关于发现触点和进一步的量化分析,不能做任何前置的假设,围绕各种与客户体验相关的照片、截屏以及任何收集的数据。
 


比较常见的是进行头脑风暴和消费者座谈,进行目标客户的接触点轨迹分解,包括客户的消费和生活轨迹,尤其是典型的一天,线上线下、场内场外;或者围绕一个客户的消费阶段,比如:“兴趣—认知—考虑—喜好—购买—使用—支持—体验—分享—粉丝—口碑”整个过程中的接触点。然后,进一步分析互动的、购买的、分享的、口碑的G点在哪里?同时,结合品牌的产品、促销、权益、渠道、地点/区域等各种零售因素进行匹配和对比分析。
 

传统的客户接触点分析,需要依托于系统和数据,结合品牌的CRM数据、客户服务记录以及社交网络的谈论内容等等,给每个接触点打分,测量评估接触点的一致性、重要性等等。是不是太复杂、不好玩呢?

好玩的其实有,这就是新的G点方法。
 

新零售的门店,跟iPhone X一样用的是刷脸,刷脸再进一步是视觉识别,深度摄像头可以识别你的动作行为和情感心理,Wifi路由可以嗅探你随时带的手机的MAC地址,你摇一摇抢个微信优惠券、扫码连接上微信就有了你的微信id,对了手机信令可以跟踪你的位置和动线轨迹,这就意味着处处都是触点,但是哪里才是消费者的G点呢?何况,每个人的G点位置又不一样?
 

 

最简单的,消费者的G点就是他的脸,人脸识别成为品牌抓住消费者的关键接触点,它可以快速识别出消费者的ID,识别消费者的身份和画像,马上了解了消费者在线上线下的行为习惯和需求标签,然后快速的做出触碰G点的动作。但是,对不起,好像忘了一点什么?消费者现在不想兴奋,你却伸手了,就像消费者现在就是想随便走走,你却冲过来说买吧买吧?
 

所以!要人工智能,要机器学习,要从千百人千百次的触碰中,建立预测算法,预测出最佳的MOT。有了ID,有了画像,有了线上线下标签,还可以横纵互联的来多少数据,智能机器人去搞定,然后机器学习不断训练、复盘、实践,最终确定出消费者的G点到底在哪里?一个还是两个,或者是多个?
 

所以,不要说AI没用,如果传统分析要多少次触碰才可能寻找出来一个错误的G点,而AI可能精准高效的确定出MOT。
 

最后,你一定要搞清楚:哪些G点是品牌最好的机会?
 

是消费者突然间兴奋了希望得到满足,所有人做的很差尤其是竞争对手都傻乎乎的犯愣,然后你恰时恰地的轻轻的触碰到他的G点。


来源:亿邦动力

 

 

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