Kundene har fått større makt og flere hjelpemidler til sin rådighet. Det er de som velger når de skal være i kontakt med en merkevare og i hvilken kanal man oppretter kontakt. Som oftest bruker man mange kanaler gjennom en kjøpsreise, og blir derfor vanskeligere å få ‘grep om’.
Du må altså forstå hvem dine kunder er på tvers av kanaler og så koble disse kanalene sammen for å tilpasse tilbudet slik at disse kundene finner det de ønsker.
For eksempel kan en kunde finne informasjon om et produkt via Google, så finne informasjon på nettsiden, for så å undersøke videre på mobilen, og siden gjøre et kjøp på nettsiden og dele det på Facebook.
I stedet for å tenke på disse kanalene som enkeltstående og uavhengige av hverandre, må vi altså ha en helhetlig tilnærming og skape samhandling mellom dem. Vi må utforme nettsider og mobilløsninger slik at vi gjenkjenner kundene fra besøk til besøk, og vi må fange data fra flere kilder før vi sammenstiller dem og muliggjør analyse på tvers.
3 grunner til å bry seg om omnikanal
- Å skape gode kundeopplevelse er essensielt i et marked der konkurransenivået er høyt. Aldri før har informasjon om produkter vært så tilgjengelig for kunder samtidig som forventningen om en omnikanalopplevelse er høy.
- Ved å forstå kjøperadferden, både på individnivå og mer systematisk og på mønsternivå kan man tilpasse tilbudet sitt bedre og vinne flere av handlene.
- Ved å se på andre faktorer enn pris kan man forsvare en bedre margin. For noen er pris det viktigste, mens for andre er leveringstid, retur- eller andre vilkår, kundeservice eller geografisk nærhet viktigere. Hvorfor redusere prisen hvis det ikke er kjøpskriteriet?
Last ned ebok som tar for seg de store endringene som skjer i retailbransjen og hvordan du bør forholde seg til dem.
I følge Business Intelligence-leverandøren Qlik, som har undersøkt området nøye, er det slik at 91% av kunder har større sannsynlighet til å gjennomføre et kjøp fra merkevarer som gjenkjenner dem og tilbyr dem innhold og tilbud tilpasset deres behov.
Aktører som gjenkjenner og proaktivt reagerer på de skiftende parametrene i markedet, vil altså være bedre rustet til å kunne takle og være frempå i forhold til hovedutfordringene bransjen står overfor.
Hvordan kan data hjelpe med en omnikanal-strategi?
Ved å se på atferdsmønstre til forbrukere fra flere kanaler, kan aktører innen varehandel på en effektiv måte få bedre konverteringsrater, sikre effektive forsyningskjeder og skape bedre kundeopplevelser.
En omnikanalopplevelse tar for seg enhver plattform og enhet som en kunde vil bruke til å samhandle med virksomheten. Kunnskap om kanalene og atferdsmønstre brukes da til å skape en integrert opplevelse. Man justerer altså budskap, mål og design på tvers av kanaler for å skape en bedre kundeopplevelse.
Det samles ekstremt mye data om kunders atferd. Disse dataene må utnyttes på en enkel og effektiv måte.
Last ned: Ebok som tar for seg teknikker man kan bruke for å utnytte data
Datavisualisering handler om nettopp dette. Å skape verdifull innsikt slik kan man kan ta datadrevne beslutinger med en gang behovet oppstår. Det er enklere for hjernen vår å forstå diagrammer og grafer, fremfor store regneark eller rapporter fulle av tall.
Med et godt datavisualiseringsverktøy, slik som Qlik Sense, kan man bryte ned siloene og se sammenhenger mellom salg, returer og kundedata på alle kanaler, slik som butikk, e-handel, kundeservice, app og kataloger. Slik kan du få mer kunnskap om kundene dine og se hvilken påvirkning aktivitetene du gjør har på salg.
Slik kan det se ut
Under ser du et typisk økosystem for datainnsamling, sammenstilling, analyse og visualisering av omnikanal-verdikjeder.
Vi ser typisk på tre typer data i disse analysene.
- Den første typen er anonymiserte data, altså data som kan hentes fra nettsidene og kassaløsningene uten at det trengs å knyttes til en person. Eksempler er kilde til trafikk, hvilken enhet de kommer fra, hvordan de navigerer på nettsiden, hva som legges i handlekurven, hva som krysshandles og demografisk informasjon slik som lokasjon.
- Sporbare aksjoner som kan knyttes til en person. Dette inkluderer mye av det samme som over, men også returer, eposter, betalingshistorikk og lignende.
- Så langt mulig bør du også samle inn utfyllende personlig informasjon slik som kontaktdetaljer og preferanser. Uten å dykke ned i enmet rundt lojalitetsklubber ol. er dette et område med mange muligheter og der man kan oppnå mye med lite
Vil du se flere konkrete eksempler på teknikker man kan ta i bruk for å utnytte omnikanaldata?