如果你可以利用你已經擁有的數據更好地了解如何獲得新客戶、留住現有客戶，甚至讓前客戶返回，那會怎樣？使用Omniconvert，您可以為每位客戶創建一個獨特、個性化的旅程，從數字廣告到他們的網站訪問和購買。創始人兼首席執行官瓦倫丁·拉杜（Valentin Radu）解釋了他們的平臺是如何推動這些旅程的，以及為什么未來屬于以客戶為中心的企業，這些企業需要花時間理解和培育客戶關系。

這篇采訪最初發表于2020年6月14日

什么是Omniconvert

Omniconvert是一個增長營銷平臺。我們的目標是通過使用大多數公司擁有但不知道如何使用的細分和數據來優化數字客戶的旅程。

公司應該使用哪些數據，以及他們應該推動哪些營銷決策

大多數公司都有大量的事務性數據，但卻沉迷于訪客身上發生的事情，而不是看著他們的客戶。我們的方法是獲取他們的交易數據和當前客戶的滿意度，并使用它來分析客戶的習慣、模式和聲音。這些數據可以改善他們的客戶獲取活動、他們的產品購買團隊，當然，還可以優化客戶旅程。

你的展示產品是如何留住、獲得甚至帶回客戶的

Reveal使市場營銷人員和電子商務所有者能夠通過RFM的力量利用其寶貴的客戶數據，即最近性、頻率和貨幣價值的價值分數。

RFM由您自己的評分系統1-5決定，該評分系統基于客戶最近和頻繁下訂單的標準以及這些訂單的總貨幣價值。例如，您可能會給在過去30天內購買過產品的客戶一個5/5的近期評分。如果他們下了超過10個訂單，他們的頻率評級為5/5，如果他們花了5000美元，貨幣價值得分為5/5。

通過RFM對客戶進行細分后，您可能會發現1%的客戶是您的最佳客戶，并創造了約20-25%的收入。你可以使用這些數據來確定你理想的5/5/5客戶的模式——他們住在哪里，他們的年齡，以及是什么讓他們不斷回來購買。現在，你不用去獲取你一無所知的客戶，而是可以通過使用Facebook算法等工具，根據你的5/5/5客戶，為你找到一個相貌相似的受眾，從而只尋找和鎖定理想的客戶資料。

一旦通過RFM對客戶進行細分，您可能會采取哪些行動

一旦按RFM分數進行細分，您就可以根據自己的目標對每個客戶群進行不同的處理。例如，你可以保留你真正的愛人，你最好的客戶，通過給他們個性化的優惠來感謝他們是你的VIP客戶之一。

重新接觸前客戶的方法是提出問題，以便更好地理解導致他們停止購買并修復的障礙。

在Reveal中還有哪些其他智能可用

通過顯示，您將能夠看到客戶下一次訂單的數學概率。這有助于確定客戶在向您購買之前需要下多少訂單。假設你的模式是，客戶下了三個訂單后，他們下第四、第五、第六等訂單的幾率是第一個訂單后的三倍。現在，你知道要投入大量精力來創建一個相關的客戶旅程，確保他們感到受到贊賞，所以他們會回來下三個訂單，因為在那之后，他們繼續自動向你購買的可能性要高得多。

客戶可以獲得哪些支持來幫助他們了解客戶的旅程

在前三個月，我們為客戶提供建議，幫助他們創建和理解RFM細分市場，以便他們能夠開始激活正在進行的活動。此外，我們還有可以為客戶提供建議和支持的機構和業務顧問。

您的探索產品中有哪些工具或功能可以幫助提高轉化率

調查是轉化率優化的最關鍵部分，因為即使你從谷歌分析或其他網絡分析服務獲得定量數據，如果你不向真正的用戶提問，你也可能會被數字誤導。

這就是為什么調查是Omniconvert探索的重要組成部分，以幫助了解是什么阻止了客戶轉換，是什么阻止了他們添加產品，是什么阻止了他們繼續訂單之旅。

如何創建成功的客戶調查

首先，你不應該對你的客戶為什么會有某種行為做出任何假設。從最初的調查開始，問一些開放性的問題，比如“是什么阻止了你完成購買？”并給他們一個簡短的段落作為回應。你的回復率可能沒有那么高，但你會得到可靠的答案和見解。

一旦您了解到大多數客戶因缺乏信任、高價或退貨政策而受阻，您可以創建一個新的調查，提出相同的問題，但答案選項基于真實數據，而不是假設。

你可以對調查結果采取什么行動

根據調查結果，通過將定性研究與定量研究相結合，你將能夠進入轉化率優化的下一階段。比如說，你的漏斗中最顯著的下降出現在購物車頁面，你的調查顯示人們對你的退貨政策有擔憂。現在，您可以使用我們的Explore工具的A/B測試功能，創建第二個版本的購物車頁面，該頁面具有改進的退貨策略，并根據您當前的購物車頁面進行測試。通過使用定量研究、定性研究和A/B測試，您現在可以對需要更改的內容做出數據驅動的決策，以提高轉換率。

探索中還有哪些其他工具可以幫助提高轉化率

explore中的另一個工具是疊加和彈出窗口。我不太喜歡常見的彈出窗口，但結合個性化或互動內容等功能的相關彈出窗口可以說服客戶購買。

例如，如果你有一個來自路易斯安那州的網站訪問者，并顯示一個彈出窗口，上面寫著“立即訂閱以獲得5%的折扣”，這可能不起作用。但如果你的彈出窗口顯示“立即訂閱，即可享受5%的折扣，加入我們在路易斯安那州的242位快樂客戶。”作為一個供應商，客戶會更喜歡你，感覺你專注于他們的地區。

你可以收集什么類型的網頁個性化信息來彈出一個彈出窗口

我們使用40多個數據點來豐富網站并使其個性化。我做的第一次網絡個性化是在2011年，在我以前的一家銷售汽車保險的公司。根據訪客選擇的車型，我們展示了一個不同的網站。許多男人似乎和他們的車有關系，所以當涉及到保險時，我們通過使用個性化激活了他們的依戀。

雖然我們是唯一使用第四方數據（如地理信息平臺，甚至天氣狀況）的平臺之一，但經驗告訴我們，最好的個性化方式是使用第四方數據。他所在地的天氣與之前訂單延遲的憤怒客戶無關。更重要的是，當他回到你的網站時，會彈出一個彈出窗口，上面寫著：“我們很抱歉上次把球掉到了。這次我們會讓它變得更好。”使用第一方數據，如客戶滿意度分數、他們的終身價值，或最后購買的產品來個性化覆蓋，可以提高營銷效率。

有哪些數據可用于分析和確定成功

您可以在客戶的整個行程中查看許多微轉換或事件，而不是將最后一次轉換視為客戶的訂單。因此，你可以看到一位客戶點擊了產品頁面，放大了產品圖像，查看了另外三種產品，然后在購物車頁面上填寫了前三個字段。通過在Explore dashboard上跟蹤這些微事件，您將能夠看到更新了退貨政策的B版本是否比原始A版本更好。如果你現在不知道為什么要賣em，你也會知道。什么是適應性

Adapt是我們的新產品，仍處于測試階段，它使用機器學習和自動化幫助公司發展。例如，我們看到，如果使用得當，交互式內容非常有吸引力和效率。因此，我們手工制作了最成功的交互式個性化覆蓋圖，并允許機器學習處理在正確的時間將正確信息的正確覆蓋圖推送給正確用戶的過程。

目前，A/B和個性化測試（如更改文本塊、推送特定消息或調整菜單）需要手動完成。使用Adapt，您可以創建所有要測試的覆蓋，讓系統推動正確的操作，并基于微轉換測量其效率。因此，如果機器看到覆蓋層#42表現最好，它將被進一步推動。現在，當你的網站處于靜態狀態時，你可以獲取泄露的收入，并向所有人傳遞相同的信息。

請告訴我們您的雅芳針對性網絡個性化的測試案例，它將類別頁面的轉換率提高了96%

當雅芳發現化妝品類別的轉化率較低時，他們向客戶發送調查，以確定是什么阻止了他們完成訂單。其中一個主要原因是

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用Omniconvert打造个性化的客户旅程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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