创建一个更以客户为中心的、数据驱动的文化。

如今，几乎每个人都知道，收集、分析和处理现有数据的能力对任何品牌和产品的成功都越来越重要。即使公司的数据成熟度水平不同，他们也基本上努力进行数据分析和营销方法，以便在规模和及时性方面进行一些个性化的改进，以改善客户体验。然而，通过改变品牌和产品体验来增加客户的终身价值，不仅需要对数据和统计结果的承诺。如今，我们被要求通过数据分析促进销售和收入的增长，提高营销效率，给品牌、产品和客户带来新的意义。要在这些领域创造有意义的影响和增长，首先要从外向内定义品牌战略。就我个人而言，企业可以采取以下六个步骤来改善CLV，创造以客户为中心的数据驱动文化。如今，最成功的产品正在接受这样一个事实：每个客户都是不同的，他们的品味和偏好也在不断变化。这一观点的一个基本视角是客户生命周期的价值，通过预测和分析，基于过去的交易和行为数据，预测未来的购买行为。很多时候，我们可以看到，公司主要通过注重营销实施来改进CLV，不断寻找下一个内容或martech工具，而不是从基于客户和竞争对手洞察力的整体战略开始。换句话说，他们采用“由内而外”的方法，而不是由外而内。品牌战略是外向内的。在竞争和市场动态的背景下，通过数据（定量和定性）了解客户的潜在需求和动机，将这些见解转化为战略，然后付诸行动。第二，围绕客户建立你的文化，首先要记住，以客户为中心不是平等对待所有客户，也不是在所有客户中获得最高的净推广分数，而是为你的目标客户服务。尽管许多组织说他们以客户为中心，但事实并非如此。真正做到这一点的公司会把目标客户放在第一位，然后把这种心态渗透到整个组织中。他们可以有意识地权衡，以确保资源集中在他们的战略目标客户身上，并尽量减少他人的干扰。为了达到以客户为中心的水平，公司必须改变组织，优化团队，不仅了解他们的目标和最有价值的客户想要什么，而且使用可用的第一和第三方数据来了解他们最近和未来的需求。3、围绕客户旅程发展组织CLV的核心是品牌如何独特地为目标客户创建和提供产品和服务，使这些客户选择并为公司的产品支付更多的费用，而不是选择有竞争力的替代品。你的成功取决于在整个客户生命周期和旅程中交付价值，这将最大限度地降低获取成本和客户损失。为了成功地做到这一点，我们需要投资于开发数据驱动的文化、能力和最佳实践，以将可用的数据和观点转化为行动。客户目前的情况如何？怎样改进信息、内容和体验？为什么我们的目标客户不选择我们？为了有效地回答这些问题并改进CLV，我们需要在将信号与噪声分离的同时进行实验(理想情况下是通过随机实验)。这些信号可以是定量数据（内部数据和外部数据），也可以通过定性研究和反馈获得信息，如调查一线员工、客户、合作伙伴等。UGC是一个额外的数据来源，允许公司使用从评级、排名和评论中获得的文本数据听到“客户的声音”，然后通过自然语言处理将数字代码的文本与消费者活动，即CLV联系起来。第四，确定你最有价值的客户公司需要一个差异化的策略，把他们最有价值的客户放在中心。这个策略是一个活的过程，一个不断测试、验证和改进的过程。那么，公司如何识别其中心客户呢？——沃顿商学院(Wharton)营销教授，作家彼得•法德尔（PeterFader）指出：对于现有客户，要确定您的中心客户，首先要问正确的问题。“基于客户过去的所作所为，我们能准确预测他们未来可能会做什么吗？“什么样的细分市场和客户对你的品牌最有吸引力，为你提供产品和服务？“你如何理解你最有价值的客户之旅？“通过研究和分析，公司不仅可以确定他们的潜在、新的和现有的中心客户，还可以确定他们关心什么，激励什么，以及他们未来最有可能想要的差异化产品、服务或类型。五、奖励学习和实验了解你的客户，最好的办法就是看哪些是有效的，哪些是无效的。虽然大数据和机器学习对商业智能非常重要，但一个控制良好的实验可以带来更多的价值。要找到最有效的实验，首先要问正确的问题，保持测试，学习不断改进的思维方式，以改善客户体验。在品牌进行任何测试之前，我们需要问自己以下问题：组织结构如何？如何通过创新和实验获得回报？团队成员是否接受持续的实验和迭代？我们是否有一个专门的团队，专注于设计和运行实验，还是在整个组织中广泛分享和期待它？如果是后者，人们如何衡量和激励实验？成功实验最重要的一个方面是对人们正在学习的东西有透明度和可视性。鼓励你的团队努力分享他们正在学习的东西，即使他们很快失败了。今天企业面临的一个持续的挑战就是我们所说的——更好的数据。收集更多的数据并不一定会带来更大的商业智能。在许多情况下，我们经常看到公司收集数据，或试图使用错误的数据来理解或改善客户体验。事实上，对于相关人员来说，关键是收集的数据可以更好地预测未来的行为，或者有助于优化中心客户对产品和品牌的体验。在今天的市场上，随需适应的场景无处不在，交织在我们日常生活的各个方面。最成功的品牌和产品都致力于目标客户体验。他们通过制定从外到内的策略，通过更好的数据和分析来判断目标客户的需求，从而控制体验的各个方面。