出海品牌必须知道的三大私域增长模型
2022-06-13 17:12
作者:全球跨境电商知识服务中心

亿邦动力与全球跨境电商知识服务中心携手推出跨境实战系列课程,课程将根据跨境行业发展现状、热点以及政策变化,为企业提供一系列知识服务及实践指导。

本期课程,我们邀请到甲骨文CX解决体验云高级顾问王曦晨和甲骨文服务解决方案顾问赵原璧,为我们讲解出海品牌必须知道的三大私域增长模型。

一、智慧营销助力企业增长

从品牌出海的营销闭环图中可以看到,整个营销的闭环分为获客、交互转化、留存三个阶段。

第一个阶段是获客阶段。在获客阶段会投入大量的广告社媒以及搜索,吸引潜在客户,这是培养私域流量的第一步。有的企业甚至把超过90%的成本投入在营销环节当中。在这个阶段我们需要有自建站或者官网,能够把用户的信息,如邮箱、手机号码留下,也希望用户能够去下载App。

第二个阶段是交互和转化。通过吸引用户然后形成消费。这里有非常多的活动可以来做,包括新客首购优惠,首单的用户旅程,怎么样唤醒一些可能会流失的客户,这些都属于营销闭环。通过用户分层了解到哪些用户是在流失边缘的,尽快把这些客户拉回来,也可以避免前期的广告成本浪费。

营销最重要的是做长尾收益。比如在获客阶段,平均50美金或者100美金才能获取一个客户,但希望在第一单就把成本收回是比较难实现的。所以要做好长尾,获得持续的增长和收益,这是营销最主要的目的。

做出海营销的时候,我们希望构建的数字化平台能够具备什么样的能力? 首先需要有跟用户沟通的触点,能够通过这个短信、邮件、APP等出口跟用户进行交互,在这个过程当中更加了解客户,希望能够在网站端部署类似于千人千面、网站测试优化的工具,记录客户的兴趣点、偏好。

数字资产内容管理以及网站实时监测的数据可以汇总到自动化营销平台。数据中台可以对接到第三方的平台数据和系统。做整个数字架构获取数据的目的是更清晰了解客户,在做用户分层的时候有更多的标签、维度,去圈选出精准人群,发送真正感兴趣的内容。

在做自动化营销的时候,首先看渠道,到底需要用哪些渠道去覆盖用户。不管是哪种渠道,目的是希望有更多的用户交互,同时能够把私域流量引回到官网或者APP上面去做营销。传统渠道有邮件、短信、还有APP推送,包括现在也挺流行的基于浏览器的推送。至于要选哪些渠道,建议先看市场。如果主要布局在欧美市场,推荐邮件,因为根据目前对欧美市场的观测,大部分用户保留了使用邮件的习惯,邮件的收益转化,效果比较好。当然有一些地区,比如说像中东地区,比较偏向短信,短信效果会优于邮件。

如果用户退订了一些传统渠道,或者长时间没有关注和互动,可以通过第三方的渠道,比如说这个Facebook、what’s app等广告社媒进行再激活。注意很重要的一点,因为现在用户每天都会收到大量消息,作为品牌方来说,需要有取舍,知道应该在什么样的渠道更合适跟客户进行交互。如果短信有专门的短信供应商,邮件有邮件供应商,然后APP推送可能是自研,这种割裂的状态会让我们对用户没有全面的认知。比如今天要做大促,可能会在所有能够接触到用户的地方同时发消息,但这样会加快用户的疲劳度增长。所以推荐把平台整合到一起,合理编排活动。我们其实也比较推荐使用AI,通过机器学习,研究用户过往的浏览和阅读的习惯,比较习惯用短信互动呢,还是比较习惯打开邮件去看我们的消息。

在客户的购买流程中,有非常多的关键节点。比如一个新客进来后不一定马上会产生购买动作,他来到网站浏览了很多产品,加了购物车,但最终没有下单。这些节点很难通过人工方式抓取,所以我们希望有这种编排好的系统,合理抓住每个用户的关键节点,产生交互。在合适的时候,比如加了购物车24个小时后但用户没有任何动作,就可以发送一些提醒,如商品即将售罄、库存紧张、降价优惠,在这种方式下能够尽快促成用户的下单消费。

营销过程的内容产出其实挺痛苦的,大部分的时候会通过日常经验或者说主观判断,去做一些内容上的设计、编排等。比如说MVT的多变量测试,有不同的标题,然后内容中的banner也不一样,有不同配色。从不同角度去拍摄商品,也可能带来完全不同的结果。现在可以结合多变量的测试方式,快速找到合适的版本覆盖更多用户。

RFM模型是现在做跨境常用的模型。我们去抓取网站上的购买金额、购买动作,结合消息端,如邮件、短信或推送,看哪些用户是高价值客户,哪些是潜力客户,或者说有流失风险的客户。在这样的基础上能够对用户进行不同的象限分层,采用不同方式跟他们进行互动。

二、LEVI’S数字营销升级之路

LEVI’S是一家做牛仔裤的客户。RFM模型的分层能够给运营带来很大的收益提升,整体表现的提升也非常明显,邮件打开率提升19%,销售转化率提升17%,销售额提升17%。使用RFM模型后,把整个用户人群分成五个档次,活跃人群、互动人群、有流失风险或者已流失人群、静默人群。从人群画像上来看,高频互动用户的邮件阅读频率较高,然后又有消费记录,购买的商品价格会偏高。中等频率用户也会有高频互动,但是购买金额相对较低。真正的高频活跃用户,在数据库中达到20%的占比,已经是非常不错的表现,通常会在10%。而有流失风险和静默人群,很多时候是超过一半的。

查阅数据库中的用户表现,可以分为多少天内,比如30天或者60天,是否打开过营销邮件,有没有阅读过消息等。通过这样的方式进行用户分层,可以形成不同的营销方式,比如高频互动的用户,那他们对于产品兴趣较大,对我们品牌非常关注,所以要有较高频的内容提供;同时他们可能对于品牌的忠诚度高,对折扣问题没有那么敏感,不用经常每个邮件都带着折扣或者优惠券增加吸引力。在对待互动频率低的客户时,可以降低频次尝试用不同的渠道去交互,或者给一些比较大的折扣优惠。经常可以看到跨境的客户做内容时使用固定的code,给所有的客户群发一遍。这个效果不是特别好,一人一码的方式能够给用户专属感,告诉他这是特有的优惠活动。

国内某出海品牌也使用了Oracle的解决方案。之前也遇到了很多挑战,老平台在自动化流程上没办法做特别复杂的流程,渠道也比较单一,没有统一的身份识别,用户的疲劳度的增长较快。而且用户细分也相对困难,因为渠道的割裂,数据库非常混乱,很多来自不同渠道的数据,含义相同的但是字段不同。Oracle做了非常多的咨询工作,包括字段梳理、RFM模型的用户细分,结合多变量测试,再加上AI支持,提升运营效果。

邮件营销的时候经常会提到进箱率的问题。邮件跟其他渠道不太一样,并不是点击发送,用户就一定能收到。很多时候会发到用户的垃圾箱里。进箱优化是要下很多功夫的,尤其在出海品牌的运营中,经常忽视了合规性的问题,特别是在欧洲市场。前期投入了大量的广告成本,希望能够立竿见影看到广告带来收益。于是在运营的过程中,流程的简化就变得很普遍。很多出海的品牌都有这样的问题,会简化订阅、注册、验证的流程,甚至连购买的流程简化成可以直接用游客身份购买。在海外获客时,真正获得一个精准客户花费的成本是很高的,而以简化的方式获取得客户,后期很难跟产生持续互动,产生长尾收益。想通过首单就收回成本很困难,还是推荐在前期强化合规性的要求,把生意做得长远。

三、数据驱动营销

很多出海品牌除了自建站之外,也会用第三方平台,比如亚马逊开店。现在比较流行的培养私域池子,引流到独立站后留存用户的相应渠道信息,比如邮箱、手机号。以邮箱为例,比如说有100万的会员累积,有个新品在亚马逊上线,希望新品能在亚马逊的品类中有排序提升,这时就可以通过邮件方式把用户引流到亚马逊店铺购买新品。这种方式对单品在同品类的排序很有优势,排到较靠前的位置后,又会带来亚马逊内部的流量增长,一举两得。

关于营销数据分析,大家会比较关心如何提升邮件的进箱率。主流的ISP,像gmail、hotmail、Outlook,每个ISP关注的点不太一样。做用户数据分析的时候会关注几个点,打开率、删除率、阅读后删除率,这些在背后代表的含义会不一样。比如说像阅读后删除比例较低,表示内容本身没有太多问题,用户打开邮件后对内容的兴趣度还是不错的。但删除率的数据也可能表示在发送列表当中,已经产生了比较明显的用户疲劳,需要去做人群细分的优化。

进箱率表现不错,但是打开率在不断下降,背后是什么样的原因?可以有一些对比数据。

可以看到这两张图,左图红线是打开率,一直很平稳,但在八、九月份时产生了持续性的下滑。结合右图退订率就可以发现在五月份的时候已经出现退订率的问题了。为什么会出现退订率暴增的状况,要去从几个维度上去看,比如说在这个过程当中增加了用户推送的频次,本来可能一周发三封邮件,增加到了一周发四封甚至五封,或者对某个人群发得过于频繁,又或者内容方面是否没有做个性化推送,导致用户的疲劳度迅速增长等一系列问题,都会导致退订等用户负面行为增长。经过数据分析后才能够更好地优化营销策略。

四、如何让智能客服与人工服务全面提升客户体验

(一)客户服务决定品牌形象

好的客户服务体验可以提高公司的品牌形象、口碑以及影响力,并且收获大量的关注度和粉丝。如果服务体验好,用户平均向身边9个人去推荐,但如果服务体验较差,用户平均会告知身边26个人。我们需要让客户保持高兴得心态,因为向一个满意的客户销售成功的概率是向一个新的客户销售成功概率的14倍。有86%的人为了更好的服务体验,可以额外支付费用。

(二)服务历程面临的挑战

客户的体验如此重要,怎么能够提升客户的体验呢?关键是设计合适的福利。用户体验历程通常以产品为中心设计。在交付和使用的过程中,存在线下环节,客服就是这些环节的连接中枢。用户经历的售前购买、送货、安装、使用、售后维修等各个环节,如果产生一些疑虑不满,这些情绪会形成客户对客服的需求。客户有了这些客服需求之后要经历入口选择,获得选择智能应答路由到人工环节,甚至会升级到风控,最终我们的目的是帮助客户尽快回到产品体验的正常轨道。

从用户的问题的产生到问题得以解决的过程称为服务历程。在电商行业常见的一些服务历程的挑战,比如说电商平台多且规则不同。因为业务是分布在多个平台的,有些是第三方平台,比如亚马逊,也有一些自建站、独立站,不同平台的售后规则不一样,有些是第三方去做售后。这种情况需要一个完整的售后服务体系方案。

第二是数据孤岛。数据之间没有打通,比如说客服没有办法知道客户的授权订单信息,或者不知道物料的库存的情况,以及物流到底是在什么地方。这样会导致客服仅仅沦为传话筒,不能实质性解决客户问题。

第三是调度规则复杂。这体现在两个方面,一是工作量分配不均,有些客服工作量较饱和。二是商家需要个性化的调度规则,希望能够按照订单的渠道,或者是品牌的分布去匹配对应的客服资源。如果不能做到知人善用的话,是不利于我们效率的最优。

第四是管理难度较大。因为业务分布在多个平台,有可能既要管内部客服,又要管外部客服,以及不同渠道的客服。所以,如果没有统一的服务标准,对于管理来说也是一个挑战。

(二)服务全渠道客户交互整体战略

这个是Oracle的一个方案,展示了产品的应用架构。浮云提供了全渠道的客户交互能力,可以满足不同习惯的用户的服务诉求。

首先是自助服务。在国外把自助服务作为首选服务的用户比例逐年增加。产品本身提供了服务门户,用户可以通过这个门户去搜索,找到想要的答案。此外产品也提供了社区论坛的功能,方便用户之间进行互助问答。如果用户希望能够在实时互动的过程中获得答案,可以选择智能服务,这是7x24的服务。如果智能服务没有办法解决用户的问题,可以升级到人工服务,由坐席在后台进行实时交付。

人工服务这块儿集成了很多渠道,可以集成邮件、社媒还有小程序以及客服中心。基于这些不同渠道生成的服务请求在后台有统一的工单管理。统一工程管理的好处是在提升效率的同时标准化服务流程。这样会提高客户的满意度。通过360的仕途也可以增加对客户的触达,为复购、延保、交叉销售做好基础。

自助服务方案,产品自带自适应访问门户,可以应用在不同的设备。如果商家有自己的门户,这个服务门户可以嵌入在商家的门户,作为一个飞Q的模块。门户本身也可以通过拖拉拽的方式,进行格式的调整,匹配商家的网页风格。并且这个门户里嵌入了知识库的功能,可以基于用户输入,自动进行语句的检测,包括词性的识别,时态分析以及单词的拼写等,更精准地识别客户意图,提升搜索的相关性。

知识库也具备机器学习能力。对于维护的每一个知识,服务后台都会去基于客户的反馈生成一个分数。分数是动态的,当用户进行问题的搜索的时候,自动把分数最高的匹配在最上面。支持多语言版本,满足多市场业务的公司。对产品的生命周期如果有要求有严格要求,也有产品的时效性管理。

互助服务的好处,一方面提供了用户之间点对点的服务平台。另一方面,商家可以从用户之间的互助,了解用户对产品有哪些意见。这些数据可以作为改进产品的基础。

从产品而言,任何人都可以访问这个社区论坛的,通过注册的用户可以向社区提交问题。问题发布后,其他的社区成员可以对这个问题进行评论、打分。

接下来是智能服务。智能服务的机器人有自然语义理解能力,可以精准分析用户意图。除此之外有四种方式可以更好让智能服务解决用户遇到的问题。

第一个是链接到解决问题的页面。当用户办理一些业务,比如说是退款、修改订单、查找产品功能这些需求的时候,智能客服允许搭建任务流程,链接到正确的操作页面。举个例子,当用户咨询一个产品的功能心率鉴定器如何配置,那么智能机器人就会自动在后台搜索相应的知识库资料,并且推荐给客户确认。通过这种方式,客户可以打开这个对应的配置视频,解决了问题。

第二个是定制专属问答。对于标准的机器人问答是有一些弊端的,比如说机器人不了解用户的输入信息,给出的答案是标准知识库的答案,而没有针对用户的情况做出适当的调整。如果能够制定专属答案,那会允许我们的智能机器人去介入我们企业其他系统的信息,比如说像订单系统、供应链系统,或者是TMS这些。然后会给用户更加有效的答案。举例来说,客户如果想知道订单的状态,智能客服就会基于客户的信息,搜索该客户后台所有的订单,预判客户所指向的订单。并且给到客户进行确认,这样就可以更快给用户满意的答案。

智能客服还可以调用外部的接口,帮助用户完成操作,然后由系统去完成后续两者间的信息同步和操作同步。举例来说,客户想知道物流信息,智能客服可以调用物流的查询接口,到物流的查询门户上用客户的运单号查询,之后反馈给客户。

常见的业务场景还有很多,比如催单、联系第三方退款、计算赔偿等。前面提到了一些基础业务,比如说查物流信息、查知识库,但如果遇到一些复杂的业务流程,可以借助产品的流程引擎来搭建。

客户自助退款的流程中,首先客户会选择所在的国家,然后会选择想退货的产品以及对应的数量、购买日期。接着会选择对应的重量以及会员等级,完成在线申请。接下来就等着物流上门取货,通过这种方式提高用户的自主能力可以有效地分担企业的压力的。

自助环节、互助环节以及智能环节,以及对应的方案都不能覆盖或者解决不了的问题,就会流入到人工环节。人工环节是包括排队、首轮处理、升级处理和评价。人工环节是否能够快速有效地解决用户问题,是决定用户这次服务体验的最终结果。目前市场上的客服大多是依赖于流程去解决用户的问题,会问用户一些问题,让用户去做出判断,然后选择是或否,这种方式处理用户问题显得比较机械化,客服没有办法意识到客户情绪。所以我们希望能够让客服跳出这种流程式的、机械式的问答,尽量去了解用户场景和需求背后的原因,并且在众多的解决方案中做出判断和选择,与用户达成共识,建立良好的信任关系。

通常客服给用户的解决方案有四种,分别是解决类方案、协商类方案、流转类方案和获取信息类方案。那我们的产品基于这些四类方案提供了丰富的一个武器库,可以帮助客服去选择最合适的方案给到客户,从而赢得客户的信任。

解决方案是指当下就解决了客户的问题,和客户达成了共识,可以直接关单了。产品提供统一的工作台,在工作台里面集成各个渠道的工单,比如说有电话、邮件、社媒。客服可以基于统一的平台查找知识库,做统一的应答回复。对产品也有帮助指导的功能,这是问答式的功能,引导客服一步一步找到答案。这个功能比较适合新客服,因为客服行业流动量比较大,这个功能可以帮助新客服快速上手。

协商类的方案通常分为两种业务场景,一种是客服与客户基于某种解决方案达成的共识。但是依然需要第三方的协商,客服依赖协商结果来决定后续怎么做。举例来说,客户要更改收货地址,这个时候客服先看订单的状态,如果订单是配送前的,当然就可以在系统里面直接更改地址。但是如果订单已经在配送中的话,客服只能去联系物流商,由物流商进行地址更改。所以产品是提供了360视图,可以集成其他系统,包括物流、供应链系统,这样去拓展客服解决问题的能力。第二种协商类的方案应用场景是指客户出现了负面情绪。我们的产品提供了客户关怀,基于AI,当客户提交邮件或者是服务请求的时候,这个功能会自动识别客户文本内容,对客户的情绪进行打分,如果客户的语义里面出现比较消极负面的词语或者是意图,那么这个评分就会很低。如果是情绪较低的工单,会给到特别的队列去处理,比如给优惠券之类去弥补用户的情绪。

接下来是流转类方案,这个比较好理解,就是指当前客服没有办法解决用户的问题,要流转到其他的队列,交给后续的团队进行处理,处理的责任人发生了变化。产品支持工单的转移,也可以直接更改工单的责任人。支持这个多人会话,可以拉着其他座席一起处理一个工单。产品有工作流,可以基于某些属性的变化,自动完成后台工单的转移,比如说如果是退款类的工单就转给退款类的工单责任人。

第四类方案指获取信息类方案,当前用户提供的信息不足以判断问题,因此我们需要用户提供一些照片或者视频等内容。对于这类问题,我们的方案有实时的,也有滞后的。实时方案比如说网页协同,客户可以共享操作页面或者是电脑的控制权,座席可以更直观看到用户的问题,或者是替用户完成相应的操作。还有视频聊天,可以让用户和座席面对面解决问题。如果客户不方便在第一时间提供信息的话,那么用户也可以通过登录自助门户,查找历史工单,看工单的进度,补录相关的信息。

好的客户服务体验是不断的迭代的,列出了几个服务历程设计应该遵循的原则,供参考。

第一个是我们要有丰富的入口和一致的流程。尽可能多地在场景中设置入口,并且要尽量的去保持客服页面的设计和运营规律的一致性。

第二个是让我们客户的体验,在每次转交的同时能感觉到解决率的提升,要从解决力弱的环节去转到解决能力强的环节。顺序不可以倒置的。

第三个是我们单环节的解决能力越高越好。想实现这一点需要管理者的授权,业务流程的设计变更,尽可能多地对接其他系统,以及给员工做足培训,让员工的成熟度增强等维度突破。

第四个是我们应该在每个环节都要考虑人工入口,还有绿色通道和快速转接,不要让客户在某个环节卡住,绕不过去。

(三)服务案例

某世界五百强消费电子企业,在海外售后服务遇到了困境。一方面市场环境竞争越来越激烈,客户希望能够给终端客户提供更好的服务体验。客户目前在海外以电话服务居多。然而电话服务的客服成本比较高,客户的综合数字化的渠道服务能力也低于业界的平均水平,所以希望能够借助全渠道的解决方案提升服务体验。

这家公司服务体验提升过程,最先在亚太地区,然后在欧洲和美洲。在亚太地区先实施,反馈效果良好后再全面向海外进行推广。结合公司官网,建立了官网——邮件——在线聊天——电话的阶梯状的服务渠道体系,并且通过电话量的降低分流,降低了服务的成本,提高了数字化渠道的水平。基于知识库的管理,提升了座席的效率,在印度70个座席每天可以处理6k个工单。帮助企业在收获口碑和影响力的同时,提升了业务量。

四、问答

1、邮件营销效果不是很好,很多都是靠纯手工的,有什么好的建议?可能遇到的问题是什么?

不管是大体量还是小体量的客户,自动化营销对于每个客户都是未来需要去做的事情。不同的用户在购买的整个全流程当中有很多关键节点,靠手动发邮件或者短信很难抓到用户。在这种情况下希望能通过系统来完成自动化的过程。

在欧美市场,邮件营销的占比非常高,甚至超过80%的。通常会遇到的大问题,无非就是邮件发不进去,或者说邮件发过去进了垃圾箱。背后有很多的因素干扰,第一个因素就是选择的服务商不是专业的解决方案服务商。有一些可能会通过技术性的手段去绕开规则,但我们知道现在的ISP,包括像gmail、hotmail在这个方向走得非常快,很早就开始用了人工智能的方式,很难去绕开规则。ISP对于邮件是进垃圾箱还是进收件箱,最终取决于评分机制。除了系统评估外,也是用户行为动作也会左右分值,有没有打开邮件,有没有点击里面的链接,有没有投诉等等。做邮件营销的过程其实也是优化用户体验的过程。

2、自动化和纯手工对比的话,优势是在哪里?

应用范围是不一样的,并不代表有了自动化就完全抛弃手工邮件。只是说在应用场景的补充是非常重要的。很多场景没有办法通过手工邮件去完成,都是随机产生的。手工邮件一般是用于促销活动,比如说清仓活动或者新品上线,通过这种大规模的手动邮件进行发送。

3、印尼的邮件效果是怎么样?

目前覆盖面比较广的在欧美,东南亚、非洲也有覆盖,但是没有针对性的看印尼的细分市场。首先全渠道的铺设很重要,每个渠道上需要投入一定的预算。在后续的过程当中看地区的邮件效果比较好,还是说短信效果比较好,然后再去逐步调整预算配比。

以上就是本期的实战导师直播课的内容,我们下期再见!

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