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“永续连接”时代已来:迪士尼、耐克、Netflix都在用的连接策略

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2019-05-31 18:56
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“所供即所需”的时代已经落下帷幕。如果你想在未来数年中获得长期竞争优势,连接策略势必成为你所在公司的最关键要素之一。不再等待客户来找自己,而是在客户需求出现的那一刻,甚至更早之前,就着手应对。


 

新技术让数字互动更频繁、摩擦少和定制化,因此公司现在可以与客户建立起比以往任何时候都更紧密的联系。公司不再等待客户来找自己,而是在客户需求出现的那一刻,甚至更早之前,就着手应对。这是双赢:通过我们所谓的“连接策略”(connected strategy),客户体验会明显改善,公司也能实现运营层面的降本提效。

 

以迪士尼乐园为所有游客提供的魔法腕带(MagicBand)为例。游客通过这些嵌入射频识别技术的小腕带进入园区、获得项目优先通行权、购买食物和商品以及进入酒店房间。腕带还帮助迪士尼确定游客在园区的位置,之后为他们定制体验。比如扮演迪士尼角色的演员可在游客从自己身旁走过时,和他们打招呼,说“嗨,索菲亚!七岁生日快乐哦”。迪士尼会通过“现在‘飞越太空山’排队的人少哦”这样的信息,鼓励游客先玩等待时间短的项目。多项娱乐设施都配有摄像头,可以自动给游客拍照,迪士尼随后可为游客制作个性化的纪念册,而游客也不用特地为拍照摆姿势了。

 

麦格劳-希尔集团(McGraw-Hill Education)也没有只售卖教科书,而是增加了定制学习体验的服务。学生在使用麦格劳-希尔的电子教科书阅读和做功课时,数字技术可以追踪他们的进度并将数据传输给老师和公司。如果有学生做功课遇到困难,他的老师会立刻发现,公司则会引导他查看对他有帮助的章节或视频。耐克同样变换了玩法。现在公司每天都通过健康系统(包括嵌入鞋中的芯片、分析健身的软件、提供建议和支持的社交网络)与客户连接。耐克利用新模式,从运动装备制造商转型成了健康、健身和教练服务供应商。

 

显然,迪士尼、麦格劳-希尔和耐克在利用上述策略保持领先地位。其他很多公司都为发展自己的连接策略主动出击,大手笔投资数据收集和分析。这很好,但现在很多公司面临着海量数据,感到负担太大,难以应付。管理者如何对未来将采取的措施有清晰且系统性的思考?利用新信息与客户建立更有效连接的最佳方式是什么?

 

我们在研究中确定了四大有效的连接策略,每个策略都超越了传统的客户互动模式,并代表一种全新的商业模式。我们称之为回应需求、规划产品、指导行为和自动执行。这些策略的创新之处不在于使用的技术,而是公司通过技术与客户建立持续连接的方式。


回应需求



该策略要求尽可能快速且连贯地传递给客户他们要求的服务和产品。这就要求公司有运营层面的能力:快速交付、摩擦最小化、弹性和精准执行。希望有主动权的客户一般都喜欢这一策略。

 

为提供良好的需求回应体验,公司必须聆听客户所想,让购物过程更简易。在很多情况下,对客户来说,最重要的是他们要花费多少精力——越少越好!

 

速度在很多需求回应案例中都极其关键。Lyft和优步(Uber)的用户希望汽车能准时到达。医疗患者希望和提供商在任何时刻都进行连接,不论白天黑夜。零售客户希望尽快收到他们在网上订的产品——亚马逊专注于满足这一需求并赢得美誉,同时重新定义了与客户互动的方式。多年前,亚马逊添加了订购和支付的“一键下单”功能,近几年还有更大动作。现在你可以指挥Alexa订购某个产品,然后她会帮你完成剩下的客户旅程。这就是需求回应。


规划产品


通过该策略,公司可以在客户旅程的较早阶段就主动为客户提供帮助,即客户发现自己所需,但尚未决定如何满足所需的时候。产品规划策略只要执行得当,不仅让客户满意,还能给公司带来效益——客户会转向公司可以即时提供的产品和服务。这里的关键能力是制定个性化推荐流程。重视建议,但希望由自己做最终决定的客户喜欢这一策略。

 

产品规划策略会为戴维提供怎样的服务?想一想以下场景:戴维上网订购墨盒,网站自动基于他的购买记录,为他推荐产品。他不必费劲去找打印机的型号并确定自己需要哪种墨盒。现在他只要根据网站推荐下单,几个小时后门铃响了,就可以轻而易举地满足这一需求。


指导行为


上述两大策略都要求客户先及时确定自己的需求,但我们人类往往都不太擅长了解自身需求。行为指导策略有助于应对这一挑战,主动提醒客户留意自己的需求并采取行动,实现目标。

 

行为指导策略最适用于知道自己需要敦促的客户。有的人想练出好身材,但不能保持健身习惯。有的人需要服药,但常常忘记。在这种情况下,公司可以看护客户并提供帮助。对客户需求的了解可能来自此前他们与公司分享的信息,或者通过观察多个客户的行为所得。其中的关键能力是对客户需求的深刻认知(“客户真正想实现什么?”)以及收集和解析海量场景数据的能力(“到目前为止,客户做了什么或没有做什么?现在她能做出让自己更接近目标的行为吗?”)。

 

要正确使用行为指导策略,公司必须不断从客户处得到信息,避免错失给予指导的最佳时机。这种关系中的技术挑战在于,与客户进行低价且可靠的双向沟通。过去这是个难题,但正变得越来越简单。比如可穿戴设备的出现让医疗公司得以全天候观察客户,持续监控他们的行为。

 

耐克的新商业模式使用了行为指导策略。公司请客户加入虚拟跑步俱乐部并追踪他们的跑步数据,从而得知客户下一次健身的时间,并通过自己的应用软件,为客户提供健身音频指导和方案。这种及时且私人的联系可以建立信任,并引导客户将耐克当成健康和健身教练,而非仅仅是制鞋商。在这种关系中,若耐克敦促客户跑步,客户会更愿意听从并因此获益——他们有更大动力保持身材。当然,耐克也会获益,因为客户越常跑步,就会买越多鞋。


自动执行




以上讨论的所有策略都要求有客户参与。但最后这一大策略能够让公司在客户还没意识到自己的需求时,就满足这些需求。

 

自动执行策略中,客户会授权公司处理一些事情,而从这一刻起,公司就接手了所有事。其中的关键要素是强烈信任感、客户为公司提供大量信息,以及公司利用这些信息准确预测客户需求的能力。对自行执行策略接受度最高的客户愿意将自己设备中的数据源源不断发送给设备提供商,也相信公司会以合理价格并在不损害隐私的情况下,利用这些数据满足他们的需求。

 

随着物联网的发展,各种自动执行操作都成为了可能。惠普(HP)和兄弟(Brother)都可以在客户打印机发出“墨粉量低”信号时,为客户寄送替换墨盒。很快冰箱也可以感应到牛奶快没了并下订单,要求第二天早上之前送到。当然,这些操作是在检查完我们的日历,确定我们不会去度假,可能根本不需要牛奶的前提下才会进行。

 

我们都对自动执行感到很兴奋,但要强调的是,这并非解决所有问题、适用于所有客户的最佳方案。人们对数据分享和服务商使用数据方式的接受程度,存在很大差异。有的家庭乐意在游览完迪士尼乐园后,收到自动生成的个人纪念册,但有的家庭可能认为,这种纪念册既让人不舒服,又侵犯了隐私。如果公司想让客户以自动化方式持续提供大量个人数据,就必须证明自己值得客户信任。公司必须向客户证明,自己将保障个人隐私和信息安全,并诚心推荐产品和服务。到了这一层面,破坏一位客户的信任意味着永远失去这位客户,甚至其他更多客户。

 

最后要特别指出的是,公司面向的客户可能有不同偏好,所以多数公司都要综合运用多种连接策略,而这要求公司建立一系列新能力。“一刀切”往往都起不到作用。


重复


个人客户旅程一般分为三个阶段,即识别、要求和回应。但实际上还有第四个阶段——重复。这个阶段对所有连接策略都极其关键,因为通过重复,单个经验会转变成具有重要意义的长期关系。也就是在这一阶段,公司从现有互动中学习,进而改变未来与客户的互动方式,同时了解到如何建立可持续的竞争优势。

 

连接策略的重复部分有助于公司掌握两种学习方式。

 

首先,公司会更擅长将个别客户的需求,与公司既有产品和服务对应起来。通过长时间的多种互动,迪士尼发现,某客户似乎更喜欢冰激凌而非薯条、剧院演出而非畅玩项目。接下来公司就根据这一信息为客户做出更有趣的行程安排。麦格劳-希尔注意到某学生做不好复利计算题,因此引导学生查看正好能帮助他攻克难题的材料。Netflix发现某客户喜欢看政治讽刺剧,于是为他推荐相关电影。

 

其次,公司在重复阶段可以进行族群层面的观察学习,进而对产品和服务组合做出明智的调整。如果迪士尼发现游客对冻酸奶的总需求上升,就会增加园区内售卖冻酸奶的摊位数量。若麦格劳-希尔注意到多位学生做不好复利计算题,就会改进该课题的在线教学模块。如果Netflix观察到很多观众都喜欢政治喜剧片,就会授权播映或亲自制作这一题材的新剧。

 

这两种学习闭环都有正反馈效应。公司越了解客户,就会为客户提供越多定制化产品或服务。客户对定制越满意,就越有可能成为回头客,公司也就会得到越多数据,进而提供更精准的定制产品或服务。同理,公司通过高级定制吸引到的新客户越多,其族群层面的数据资源越丰富,公司也就可以创造更理想的产品,进而吸引更多新客户。以此类推。两种学习闭环都可以无限延展,因此公司能不断扩大自身竞争优势。

 

这两种闭环还有另一重要影响:公司将在长期学习中处理更深层的客户需要和需求麦格劳-希尔可能发现,某客户不仅想学习财会,还希望在华尔街有份工作。耐克也许注意到,某跑步爱好者不仅对保持身材感兴趣,还想参加马拉松训练,为自己的第一次比赛做准备。这些知识给了公司机会;公司可以考虑扩大服务范围,与客户建立其他竞争对手难以破坏的信任关系。

 

当然,我们不能明确告诉你未来会有怎样的变化。但我们能确定以下这一点:“所供即所需”的时代已经落下帷幕。如果你想在未来数年中获得长期竞争优势,连接策略势必成为你所在公司的最关键要素之一,不论你是尝试进军现有行业的初创公司,还是想要捍卫自己市场份额的在位企业,也不论你是直接面向消费者,还是面向企业。趁其他行业伙伴还没发起攻击前,现在就开始考虑连接策略吧。


转载自《哈佛商业评论》中文版2019年5月刊。



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规划产品


通过该策略,公司可以在客户旅程的较早阶段就主动为客户提供帮助,即客户发现自己所需,但尚未决定如何满足所需的时候。产品规划策略只要执行得当,不仅让客户满意,还能给公司带来效益——客户会转向公司可以即时提供的产品和服务。这里的关键能力是制定个性化推荐流程。重视建议,但希望由自己做最终决定的客户喜欢这一策略。

 

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自动执行




以上讨论的所有策略都要求有客户参与。但最后这一大策略能够让公司在客户还没意识到自己的需求时,就满足这些需求。

 

自动执行策略中,客户会授权公司处理一些事情,而从这一刻起,公司就接手了所有事。其中的关键要素是强烈信任感、客户为公司提供大量信息,以及公司利用这些信息准确预测客户需求的能力。对自行执行策略接受度最高的客户愿意将自己设备中的数据源源不断发送给设备提供商,也相信公司会以合理价格并在不损害隐私的情况下,利用这些数据满足他们的需求。

 

随着物联网的发展,各种自动执行操作都成为了可能。惠普(HP)和兄弟(Brother)都可以在客户打印机发出“墨粉量低”信号时,为客户寄送替换墨盒。很快冰箱也可以感应到牛奶快没了并下订单,要求第二天早上之前送到。当然,这些操作是在检查完我们的日历,确定我们不会去度假,可能根本不需要牛奶的前提下才会进行。

 

我们都对自动执行感到很兴奋,但要强调的是,这并非解决所有问题、适用于所有客户的最佳方案。人们对数据分享和服务商使用数据方式的接受程度,存在很大差异。有的家庭乐意在游览完迪士尼乐园后,收到自动生成的个人纪念册,但有的家庭可能认为,这种纪念册既让人不舒服,又侵犯了隐私。如果公司想让客户以自动化方式持续提供大量个人数据,就必须证明自己值得客户信任。公司必须向客户证明,自己将保障个人隐私和信息安全,并诚心推荐产品和服务。到了这一层面,破坏一位客户的信任意味着永远失去这位客户,甚至其他更多客户。

 

最后要特别指出的是,公司面向的客户可能有不同偏好,所以多数公司都要综合运用多种连接策略,而这要求公司建立一系列新能力。“一刀切”往往都起不到作用。


重复


个人客户旅程一般分为三个阶段,即识别、要求和回应。但实际上还有第四个阶段——重复。这个阶段对所有连接策略都极其关键,因为通过重复,单个经验会转变成具有重要意义的长期关系。也就是在这一阶段,公司从现有互动中学习,进而改变未来与客户的互动方式,同时了解到如何建立可持续的竞争优势。

 

连接策略的重复部分有助于公司掌握两种学习方式。

 

首先,公司会更擅长将个别客户的需求,与公司既有产品和服务对应起来。通过长时间的多种互动,迪士尼发现,某客户似乎更喜欢冰激凌而非薯条、剧院演出而非畅玩项目。接下来公司就根据这一信息为客户做出更有趣的行程安排。麦格劳-希尔注意到某学生做不好复利计算题,因此引导学生查看正好能帮助他攻克难题的材料。Netflix发现某客户喜欢看政治讽刺剧,于是为他推荐相关电影。

 

其次,公司在重复阶段可以进行族群层面的观察学习,进而对产品和服务组合做出明智的调整。如果迪士尼发现游客对冻酸奶的总需求上升,就会增加园区内售卖冻酸奶的摊位数量。若麦格劳-希尔注意到多位学生做不好复利计算题,就会改进该课题的在线教学模块。如果Netflix观察到很多观众都喜欢政治喜剧片,就会授权播映或亲自制作这一题材的新剧。

 

这两种学习闭环都有正反馈效应。公司越了解客户,就会为客户提供越多定制化产品或服务。客户对定制越满意,就越有可能成为回头客,公司也就会得到越多数据,进而提供更精准的定制产品或服务。同理,公司通过高级定制吸引到的新客户越多,其族群层面的数据资源越丰富,公司也就可以创造更理想的产品,进而吸引更多新客户。以此类推。两种学习闭环都可以无限延展,因此公司能不断扩大自身竞争优势。

 

这两种闭环还有另一重要影响:公司将在长期学习中处理更深层的客户需要和需求麦格劳-希尔可能发现,某客户不仅想学习财会,还希望在华尔街有份工作。耐克也许注意到,某跑步爱好者不仅对保持身材感兴趣,还想参加马拉松训练,为自己的第一次比赛做准备。这些知识给了公司机会;公司可以考虑扩大服务范围,与客户建立其他竞争对手难以破坏的信任关系。

 

当然,我们不能明确告诉你未来会有怎样的变化。但我们能确定以下这一点:“所供即所需”的时代已经落下帷幕。如果你想在未来数年中获得长期竞争优势,连接策略势必成为你所在公司的最关键要素之一,不论你是尝试进军现有行业的初创公司,还是想要捍卫自己市场份额的在位企业,也不论你是直接面向消费者,还是面向企业。趁其他行业伙伴还没发起攻击前,现在就开始考虑连接策略吧。


转载自《哈佛商业评论》中文版2019年5月刊。



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