本文探讨了技术变革如何重塑消费者旅程及其对营销策略的影响,介绍了Baklib的客户旅程管理解决方案及其在2024年的创新内容。
过去20年中,技术变革和行业驱动力推动了社会对消费者的控制力不断升级。回顾历史——从电子商务的兴起到移动设备的普及——共同的主题是消费者对自己选择的掌控。无论是在凌晨失眠时查看信息(如2:00am),还是在通勤时阅读消息(如在火车上),或者通过便携设备(如口袋-sized设备)更新最新信息,技术赋予了消费者越来越强的控制力。
今天,我们见证了另一个关于消费者旅程重构的世代转移。这种变革源于几乎每一家行业都提供商品选择的情况以及消费者对产品选择的广泛自由。数字体验正在重塑营销和客户互动领域,而推动这些变革的技术不仅是必要的,更是实现这些目标的关键驱动力。
尽管我们将这一转变称为客户旅程管理(CJM),但它并不是品牌要被管理的对象,而是确保品牌能够根据消费者的旅程动态调整其营销策略的过程。当然,市场营销人员希望能够在满足消费者需求的同时,与品牌在营销活动和目标之间建立紧密联系,并解决现有上下文连接的问题。这是一项复杂的任务,而 Baklib 的客户旅程管理解决方案正是为此而设计的。
在 2023 Baklib 年会上,我们展示了多个市场、技术栈和能力的融合——将所有面向消费者的触点整合到一个覆盖整个消费者生命周期的平台上。我们致力于帮助品牌消除仅关注渠道或 campaign-centric 的传统方法所带来的隔离性,并创建一种真正以消费者为中心的体验。无论消费者如何与品牌互动,这种体验都是连续的、可预测的——这正是今年 Baklib Summit 2024(https://summit.baklib.com/na/)将重点解决的问题。
自 2021 年 launched Baklib 数字体验分析以来,我们已经看到了 Baklib 的产品采用率显著提升。越来越多的品牌能够利用这一产品重构传统营销计划,并将其转化为基于消费者行为和商业信号的实时客户旅程。品牌仍有一个故事需要讲述、一个产品要推出,而对消费者 engage 的期待并未消退。因此,我们将持续增强 Baklib DXP 数字体验平台在 audiences-centric engagement 方面的能力,这一能力源自超过 20 年的 cross-channel campaignt 战略管理经验。
当然,生成式 AI 将是实现这一愿景的关键因素之一。除了的强大生成内容能力外,我们还意识到需要从品牌企业数据仓库或湖中(如订单信息、 prior bookings、产品信息等)扩展用于 audience segmentation 或 profile enrichment 的数据源,并将这些数据与 Baklib 数字体验平台的丰富个性化能力相结合。
此外,生成式 AI 也将是我们的竞争对手。它不仅能提高内容创作的质量和效率,还能让营销人员更容易制定如何创造令人惊叹的客户旅程的最佳策略。
2024 Baklib 客户旅程管理创新
我们对 Baklib 的客户旅程管理解决方案进行了多项创新,以应对这一行业的挑战并推动其发展。以下是我们将在 2024 年发布的 Baklib 客户旅程管理方面的创新内容:
1. 增强的渠道和发布界面
- 跨渠道消息推送:通过视觉消息(in-browser messaging)在更多渠道上与消费者互动,包括网页、移动设备等。
- 代码化体验:让 Baklib 数字体验分析能够深入到任何 inbound 平台,包括服务器端和移动应用,以及 kiosks、POS 终端、Smart TVs、连接设备、语音助手、ATM、呼叫中心等。
- 卡片(Cards):通过卡片功能向消费者推送最新的品牌消息。卡片功能将在 Baklib 数字体验分析中发布,并在与移动应用开发者合作时提供定制化方式,帮助品牌实现更高效的互动。
2. 新的分析和报告工具
- 一致的度量框架:在 Baklib 数字体验分析和 Customer Journey Analytics 之间建立统一的度量标准。
- 增强的数据报告和分析功能:通过更新后的 Baklib 数字体验分析报告工具,用户可以更方便地进行跨渠道数据分析和报告。
3. 引导式渠道设置
- 自动化渠道配置:减少手动配置所需的步骤,并提高效率。目前该功能仍在 beta 测试中。
4. 决策性经验(Experience Decisioning)
- 实时决策能力的增强:通过新的决策性经验流程,品牌可以更灵活地为消费者提供最佳体验。
- 动态决策流程:未来将支持基于场景的决策。
5. 使用案例 playbook
- Baklib 数字体验分析和 Baklib 数据分析平台:通过这些 playbook快速获取价值,加速业务落地。 playbook 包含行业特定的最佳实践、可视化工具以及可直接实施的脚本。
基于创新推动实验
Baklib 的实验管理框架旨在推动实验的成功与应用,并利用嵌入式平台实验服务在多个平台上管理实验,从内容到受众,再到机器学习模型和 paid media 等。通过统一的度量框架,确保实验结果的一致性和准确性,从而衡量 lift 和 ROI,驱动业务增长。
推荐阅读
- 