옴니채널 전환을 높이는 데 도움이 되는 3가지 유형의 도구

오늘날 고객은 일반적으로 구매를 결정하기 전에 여러 채널을 통해 브랜드와 상호작용하고 있으며 브랜드가 통합 메시징, 일관된 경험 및 이 모든 것에 대한 원활한 탐색을 표시하기를 기대합니다.

이는 브랜드가 구매자를 설득해야 하는 기회의 수를 늘리는 동시에 이질적인 장치와 디지털 환경에서 잠재 고객에게 깊은 인상을 주고, 현혹시키고, 기쁘게 하려는 회사의 기준을 매우 높게 설정합니다.

강력한 옴니채널 경험을 창출하는 기업은 56% 더 높은 유지율 과 30% 더 높은 고객 평생 가치 를 보고합니다.

그러나 전체 기업의 절반 미만이 더 나은 옴니채널 경험을 만드는 데 우선순위를 둡니다.

기업이 이러한 유형의 최적화를 뒷전으로 미루는 이유 중 하나는 인식되는 복잡성 때문입니다.

오늘날의 시장에서 상호작용의 채널은 엄청나게 만들기 쉽습니다. 그러나 최적화를 유지하고 일관성을 유지하면서 지속적으로 개선하는 것은 엄청난 일입니다!

그러나 옴니 채널 접근 방식의 중요성이 높아짐에 따라 스마트 도구가 등장하여 하루를 절약하고 최소한 시작하려는 기업에게 발판을 제공하고 있습니다.

보람 있는 옴니채널 경험을 현실로 만들기 위해 즉시 비즈니스에서 사용할 수 있는 세 가지 범주의 도구를 살펴보겠습니다.

1. 구매자 여정을 이해하기 위한 고객 매핑 시스템

우선 옴니채널 경험을 최적화하려면 구매자 여정의 각 단계에서 대상 고객이 사용하는 장치와 플랫폼을 알아야 합니다.

대부분의 마케터는 "마지막 클릭"을 기반으로 판매에 기여하는 경향이 있지만 이것이 실제로 전환 경로에 대한 전체 그림을 제공하지는 않습니다.

브랜드 소개에서 전환까지의 현대적인 경로는 더 이상 선형이 아닙니다. 대부분의 경우 고객은 구매할 준비가 되기 전에 최대 8번까지 비즈니스와 상호 작용합니다. 따라서 특정 대상 고객에 대한 정확한 구매자 여정을 생성하려면 몇 가지 심층 분석 도구를 사용해야 합니다.

Finteza는 최고의 트래픽을 유도하는 채널을 이해하는 데 도움이 되는 유용한 도구입니다. 또한 지리적 위치 및 웹 사이트에서 사용하는 장치와 같은 중요한 데이터를 사용하여 고객의 전체 스펙트럼을 평가할 수 있는 심층적인 잠재고객 분석 기능을 제공합니다.

이 시스템을 사용하면 팀이 최적화 측면에서 시작해야 할 부분을 훨씬 쉽게 알 수 있습니다. 가장 인기 있는 채널을 알게 되면 이러한 경험을 개선할 방법을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 모바일 트래픽 수치가 매우 높고 Facebook 및 Instagram과 같은 소셜 플랫폼에서 발생한다고 가정해 보겠습니다.

이 지식을 바탕으로 모바일 UX를 개선하고 이러한 소셜 채널을 중심으로 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 더 집중해야 합니다.

청중이 누구인지 이해하는 것은 그들의 기대에 부합하는 경험을 만들기 위한 첫 번째 단계입니다. 특정 청중의 상호작용을 기반으로 하는 소비자 행동 데이터는 최적화가 필요한 옴니채널 경험 영역을 조명합니다.

TAKE-AWAY : 귀하의 잠재 고객은 여행 중입니다. 사이트 방문/재방문에 사용하는 소스에 대해 책임감 있게 수집된 데이터는 옴니채널 최적화 노력을 위한 훌륭한 출발점입니다. 성과를 거두고 옴니채널 드라이브 개선의 ROI를 입증한 다음 이를 일관된 관행으로 만드는 데 완전히 투자하십시오.

2. 올바른 방식으로 올바른 컨텍스트를 제공하는 개인화 도구

개인화는 현대 소비자에게 매우 중요하며 옴니채널 최적화와 함께 가야 한다는 데는 의심의 여지가 없습니다.

그러나 단일 채널에 대한 개인화는 종종 충분히 어려운 일입니다. 너무 많고 잠재적으로 사생활 침해가 무엇인지에 대한 질문이 있습니다!

옴니채널 세계에서는 위험이 더 높아집니다. 한 기기/매체에서 고객의 선호도에 대한 정보를 어떻게 수집하고 이를 사용하여 다른 기기에서 귀하의 브랜드와 상호작용을 진정으로 촉진할 수 있습니까?

예를 들어, 웹사이트의 쿠키는 재방문 고객을 식별하고 과거 제품 보기를 기반으로 개인화된 제품 추천을 보낼 수 있습니다. 하지만 휴대전화로 검색하는 경우에는 어떻게 될까요? 아니면 물리적 위치에 들어갈 때는 어떻습니까?

분명히 빅 데이터는 이러한 상황에서 고객을 식별할 뿐만 아니라 모든 채널에서 고객의 상호 작용을 즉시 개인화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

예를 들어, 특정 고객이 이전에 온라인 상점에서 운동화 한 켤레를 구매했다고 가정해 보겠습니다. 분명히 이 고객은 운동에 관심이 있으므로 정보를 적용하여 향후 상호 작용을 개인화할 수 있습니다.

이 데이터는 실행 중인 관련 제품을 특징으로 하는 타겟 권장 사항을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

또한 일부 1:1 개인화 솔루션 은 사용자의 참여 기회를 극대화하기 위해 광고/추천이 사용자가 사용하는 장치에 맞게 조정되도록 합니다.

모바일에서 덜 민첩한 손가락을 위한 더 큰 클릭 가능 영역, 더 쉬운 로그인 및 로그아웃, 여러 장치에서 단일 장바구니 … 이는 시작에 불과합니다.

아마존은 이 전술의 대가입니다. 그리고 자체 개인화 및 추천 엔진을 사용하여 한동안 신중하게 작업을 수행해 왔습니다.

마지막으로, 고객이 실제 위치에서 상호 작용하기로 선택한 경우 고객 계정 데이터를 사용하여 영업 담당자가 자신의 상황에 가장 관련성이 높은 정보를 이해할 수 있습니다.

TAKE-AWAY : 개인화 없는 옴니채널은 반쪽짜리 전쟁입니다. 브랜드 일관성을 유지하면서 적절한 정보를 적시에 적절한 채널에 전달할 수 있는 사람들은 경쟁자들을 뒤처지게 할 것입니다.

3. 여러 채널에서 인간적인 대화를 시작하는 고객 서비스 도구

대기업의 고객 서비스 센터에 전화를 걸어본 적이 있다면 전화를 받는 사람에 따라 경험이 크게 달라질 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 한 담당자는 매우 친절하고 수용적일 수 있지만 다른 담당자는 도움이 되지 않을 수 있습니다.

고객 지원은 훌륭한 CX의 또 다른 핵심 구성 요소이며 옴니채널 소비에도 최적화되어야 합니다. 고객은 상호 작용하는 매체에 관계없이 클릭 한 번으로 도움을 받을 수 있다는 사실을 알고 싶어합니다.

한 연구에 따르면 고객은 모든 채널을 통해 비즈니스에 연락할 수 있는 능력이 브랜드에 대한 소비자의 감정에 가장 큰 영향을 미친다고 주장했습니다.

Talkdesk는 고객이 브랜드와 상호 작용할 방법을 선택할 수 있도록 현대적인 옴니 채널 지원 시스템을 구축하도록 설계된 클라우드 기반 커뮤니케이션 서비스입니다. Talkdesk는 거의 모든 채널에서 상호 작용을 처리할 수 있는 다양한 솔루션을 제공하며 Salesforce 및 Zendesk와 같은 시스템과 쉽게 통합되어 고객 데이터를 정리할 수 있습니다.

Talkdesk를 통해 직접 챗봇을 프로그래밍하여 수집된 소비자 데이터를 기반으로 모바일 및 데스크톱 상호 작용을 개인화할 수도 있습니다.

고객이 챗봇에 질문을 하고 지원 멤버와 직접 통화하기로 결정하면 해당 정보가 담당자에게 전달되어 AI에서 인간으로 원활하게 전환됩니다.

예를 들어, Sephora의 챗봇은 영업 및 고객 서비스 담당자의 이중 임무를 수행하도록 설계되었습니다. 고객은 상호 작용을 통해 다양한 제품에 대해 질문을 제출하거나 자세히 알아볼 수 있지만 필요한 경우 고객 서비스 부서에 연결을 요청할 수도 있습니다. 그런 다음 챗봇은 해당 부서에 상호 작용을 중계합니다.

TAKE-AWAY : 지원은 동사입니다. 그리고 저항을 적절하고 신속하게 처리하고 무효화하려면 옴니채널 영역의 각 채널에서 매끄럽고 활성화되어야 합니다.

랩

소비자의 83%는 데이터가 경험을 향상시킬 것이라는 것을 안다면 회사와 데이터를 공유할 의향이 있습니다.

따라서 옴니채널 개선 드라이브를 시작하기에 충분한 데이터 포인트가 있습니다. 키워드는 이 정보의 수집, 저장 및 처리에 대한 "책임"입니다.

GDPR은 유럽만을 위한 것이 아닙니다. 몇 가지 기본 모범 사례를 따라 채널이 데이터 오용이 아닌 전환을 유도할 수 있도록 할 수 있습니다.

Omni로 가는 것은 필수적입니다... 당신은 어디에 있습니까?