在竞争日益激烈的市场中，提供符合不同情境需求的顾客体验早已是品牌满足顾客期望的必选项。
顾客期待与品牌的每一次互动都是为自己量身定做的：80%的消费者表示更愿意选择能够提供定制体验服务的品牌。因此，深入了解个性化，并让品牌与顾客建立情感连接已成为品牌的必修课。
在“顾客忠诚度管理”系列的第四篇文章中（←点击查看），针对品牌现有的忠诚度项目，Epsilon解释了个性化体验设计对整个项目的重要性——良好的忠诚度管理不仅是给予顾客物质上的奖励，更是在两者之间建立一段充满人情味的联结。那么具体该如何执行？请听我们娓娓道来。
将个性化植入忠诚度计划
在营销技术发展的早期，在优惠信息中自动展示顾客姓名等个人信息就已经是忠诚度营销里程碑式的成就了。如今，品牌体验的个性化升级，例如为顾客提供量身定制的体验，使其保持与品牌的互动等，需要采取更加长远稳健的方法，明确品牌如何在关系存续期间加强与顾客之间的终生关系。
那么品牌应该怎么做呢？主要分为五个步骤：自我评估、策略制定、数据抓取与筛选、深入洞察和技术整合。
一、自我评估
在忠诚度项目上线之后，品牌应当定期衡量项目在提供定制顾客体验方面的表现，评估项目与既定营销策略的相关性，并制定相应的个性化目标。以下是Epsilon建议品牌在这一阶段关注的指标：
数据的精细度
品牌是否有将各个触点上的数据结合起来，组建统一的顾客数据平台（Customer Data Platform，CDP），并针对细分群体绘制独立的顾客画像，从而更好地了解不同消费个体间的差异？品牌现有的数据能否支持打造身临其境且富有价值的客户旅程（Customer Journey）？
内部一致性
品牌内部的不同部门（如营销、客服、销售和技术团队等）之间在个性化目标与执行流程上是否达成了共识？
整合技术支持
品牌是否具备一套针对自身忠诚度项目的完整技术组件和维护方案，以确保平台长期稳定的运营？
实时信息互动
品牌的忠诚度策略是否可以根据实时情况，灵活地向顾客提供符合情境的特定内容吗？同时，品牌是否有在合适的渠道上与顾客进行有意义的互动？例如，如果有忠诚顾客访问产品页面，品牌是否有向其提供相关的后续沟通，如购物车未下单提醒等？
评估的准确度
品牌的忠诚度项目成效的评估机制是否成熟全面？商业智能报表是否与顾客生命周期（Customer Lifecycle）结合，准确反映了项目成效？此外，品牌是否能通过自查了解到项目中需要进一步优化调整的环节？
无论是每年还是每季度进行一次评估，这都能帮助品牌对比自身运营状态，根据需要及时做出策略调整。
相关案例：某家居零售商曾认为，免费送货上门是所有会员的刚需。但通过Epsilon进行的顾客需求调研后，他们发现免运费对高级会员基本没有吸引力。这部分会员表示更看重一些其他的特色服务，例如新品体验、会员专属服务和免费产品定制等。该品牌随后对不同层级的会员福利进行了调整，也相应修改了不同层级会员的互动定制信息。半年后，该品牌的顾客总体满意度取得了喜人的进步。
二、策略制定
顾客体验的个性化设计需要同时在品牌层面和项目层面着手。培养顾客形成品牌层面的忠诚度，即Big L，对品牌的未来发展至关重要。
简单地说，Big L是一段完整的品牌体验。它可以帮助品牌吸引消费者对其产生一种积极的情感，鼓励他们在顾客生命周期里形成对品牌的终生忠诚。与之对应的是Little L，是指执行层面上的忠诚度管理，它是支持Big L的行动基础。
根据Epsilon的经验，品牌打造出Big L是一个三步走的过程：
首先，是停留在运营层面的促销与推广。在这一阶段，打折促销、提供直接的优惠是许多品牌的唯一策略。由于缺乏维系顾客关系的专业知识，促销的整体效果往往不尽人意。究其本源，是品牌无法真正了解自己的顾客，缺少360°顾客视图（Single Customer View, SCV）。
然后，是基本忠诚度管理（Little L）。在第二阶段，品牌意识到自身在保有顾客上的一些不足，开始制定并执行相关的忠诚度计划，主动寻求各种方式留住顾客。
最后，是品牌文化培育（Enculturation）。“以顾客为中心”的理念根植于品牌文化中，整个品牌体验都流露出“以人为本”的精神。品牌会主动站在顾客角度，一对一、跨渠道地与每位顾客展开独一无二的精准互动。
请记住，在制定品牌体验的个性化策略时，要始终重视数据分析在其中的作用。
三、数据抓取与筛选
进入2020年，大部分品牌逐步意识到数据之于品牌发展的重要性，并使用一系列工具来进行运营和客户服务。同时，随着移动互联网的普及，品牌可用来驾驭更多顾客数据的设备数量也在不断增加。
Epsilon建议：
- 创建一个切合实际的数据抓取策略。整合线上线下的数据，将其合并分类以适应品牌的整体营销目标。
- 利用数据湖（Data Lake）采集跨渠道数据，并通过身份匹配（Identity Mapping）来对不同的消费群体进行细分（在遵守国家相关个人信息安全的前提下）。
- 使用“一对一客服（Clienteling）”技术，通过让一线门店员工获取到品牌顾客的相关信息（例如购物历史与产品偏好等），构建流畅完整的跨渠道体验，更好地服务于顾客的需要。
- 了解如何将第一手顾客数据与第三方顾客信息相结合，以便规模化地提升营销活动质量。
得益于社交媒体和电商平台的蓬勃发展，海量的第一手数据（如微信公众号、小程序、App互动）帮助品牌对自己的顾客有了一定的了解。
然而仅知道顾客的名字、手机号码是远远不够的。个性化策略同时要求品牌掌握包括顾客的全域购买习惯和偏好在内的第三方信息，并与第一手顾客数据相辅相成，从而实现真正的360°顾客视图，赋能品牌进行“千人千面”的精准互动。
四、深入洞察
设计完整且有效的品牌个性化体验充满了挑战。根据最新的一项行业研究显示，从收集的数据中获得可落地的顾客洞察仍然是大部分品牌的短板；虽然坐拥庞大的顾客数据资源，但有近40%的品牌表示自身能有效进行分析的数据甚至不足20%。
在过去，品牌不得不在数百个数据点中反复审阅，以非常低效的方式去了解顾客。如今，预测性分析和机器学习技术在数据系统中的运用使品牌能够快速地消化诠释海量信息，并提取出现有顾客和潜在顾客的洞察，辅助实现品牌的大规模个性化体验。
例如，机器学习可以通过处理海量的顾客数据来理解顾客行为背后的逻辑，决定实时交互、内容推荐和渠道展现。其好处在于可以全天候不间断地对消费者进行“冰冷”的数据分析，然后输出“温暖”的体验。
在忠诚度管理的逻辑下，品牌对顾客的理解程度越高，就越有能力打造深刻的情感联系。
五、技术整合
忠诚度管理的市场非常庞大——根据研究机构的预测，到2022年，全球忠诚度管理的市场份额会达到73亿美元（比2016年的19.4亿美元增长了近376%），而这包括数百家从大到小的忠诚度技术平台，鱼龙混杂。
显而易见，如何选择合适的技术解决方案是品牌要考虑的重点。毕竟顾客并不在乎品牌到底运用了什么技术，他们在乎的只是品牌所提供的体验。
在选择解决方案的时候，应当考虑以下因素：
- 该方案能否对数据进行分析和整合，并做出全面的360°顾客视图？对一线客服人员来说，这些360°顾客视图能帮助他们更好地与顾客进行交流，满足顾客需要吗？
- 该方案能否支持品牌的跨渠道策略，赋能品牌横跨多个渠道和设备与顾客进行实时互动？
- 该方案是否提供了灵活的忠诚度奖励和优惠，并从策略层面上支持品牌的形成Big L忠诚？
- 该方案能否提供可靠的隐私与安全性保障？
- 该方案是否可以做到统筹管理品牌现有和潜在沟通触点上所有的顾客交互？
- 如果品牌目前有其他正在使用的技术平台，该方案能否做到无缝兼容？
- 除了上述功能特性外，该方案是否有提供高级定制功能？例如游戏互动设计概念，防欺诈身份识别和机器学习能力？
写在最后
在后疫情时代，已经有更多的品牌意识到消费者的忠诚度将会是驱动自身业务增长的关键所在，而构建顾客忠诚早已不是简单地提供折扣和一些物质奖励。品牌的忠诚度营销应当建立在对客户的全面理解之上，并尽力满足消费者的个性化需求，不断提高顾客满意度，只有这样，才能获得他们的认可，鼓励他们做出符合品牌期望的行为。
如果品牌目前有意开始着手进行忠诚度管理，但缺乏实现项目目标的理论与知识，可以参考我们之前的系列文章，其中详细阐述了何为数字时代下的顾客忠诚，如何设计一个高效稳定的忠诚度引擎，以及如何从头开始进行完整的忠诚度项目策划与全面评估。
