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优化接触点体验,塑造品牌印象

July 28th, 2010

已经被读者催稿……

这两天在湖南老家,过几天要去西藏,想说去西藏前更新一篇吧,否则这里就要长草了,呵呵。

文字还没润色,西藏回来再说。里面的例子可能不是很完善,希望大家踊跃留言给我意见和建议,谢了,西藏回来后我再好好把文字完善一下。

 

在之前的Mars碎碎念里提起过,某天在A网买了个小东西,知道自己肯定没空去收货,所以没选货到付款,直接用支付宝把钱付掉了,想说这样子快递就能直接把包裹放前台签收就不会耽误我工作。第二天中午忽然发现手机里有个未接电话,回拨过去,结果是那家网站的自营快递在非常大声的咆哮说你为什么不接电话。因为我自己是做这行的,知道快递员跑一趟辛苦,所以还是很客气的和他说了抱歉然后说你可以把东西放前台就好了。结果他更生气,说我要等你付钱啊!我解释说我已经付过钱了,他的论点就变成了万一放前台你不认账怎么办……

放下电话,忽然想说如果我是一个很普通的消费者,对这家网站的印象会是怎样,还会不会去买东西。想想觉得有趣,就在自己微博(http://t.sina.com.cn/marsocean)上描述了一下,马上就有朋友回复说“哈,Mars,所以你觉得A网在这种最后10米的送货问题上如何重新树立形象?我当年就是因为他们快递人员的态度问题而被流失的。”过了一会儿,又有朋友发MSN消息过来说“对,上次对我也很凶,所以我再也不去那里了,建议你去B网,他们态度好多了,东西还便宜。”后一个朋友的推荐让我蛮震惊的,她不仅仅因为快递态度影响到自己的购物行为,而且还在努力把我策反到A网的竞争对手那里去。一个快递员的几句话就帮自己竞争对手网站培养了一个销售员,他们的市场部知道了应该会气死吧。

言归正传,一般来说起来,消费者主要通过三个不同的途径来形成自己对于一个品牌的印象:

  • 广告:比如一天到晚看到凡客诚品的广告在各大门户上晃来晃去,看久了也会多少有点印象类似“凡客诚品好像是个牌子,蛮有钱的,到处都是广告”、“凡客诚品是卖衬衣的,衣服看着还蛮好的”、“价钱看起来蛮实惠的”。商家通过信息的灌输,显著提升了自己的知晓度,少许地提升了自己的美誉度——代价是把大把的钞票给了广告公司和媒体。
  • 口碑:比如某个潜在消费者要买个数码相机,跟他朋友说“我打算去www.MarsOpinion.com买数码相机”,结果他朋友和我朋友类似,马上反对说“他们服务一塌糊涂,千万别去自己找气受,去www.MarsOcean.net网吧,他们送货又快服务又好。”对于口碑类的信息,我们的接受度会比对广告的接受度高很多,这样的口碑往往就会快速成功的在我们心里建立起“A网服务很差”的印象,非常深远的影响www.MarsOpinion.com的美誉度——相对的,例子里的口碑帮www.MarsOcean.net网提升了知晓度和美誉度。
  • 体验:对于已经尝试过在这个网站购物的顾客来说,他形成和修正自己对于这个品牌印象的最主要根据会是自己的亲身体验。比如我微博上的那个朋友,他受了送货员的气,便非常深刻的形成了对于这家公司服务——或者说是整个品牌——的负面印象,而且决定再也不去买东西。这种通过亲身体会得到的印象,很难通过广告来更改,就算给他看一百遍“A网服务全球第一,员工笑脸相迎”的软文也于事无补。

再深入分析一步,就会发现,这三个途径相互之间有关系。如果购物体验不好,整个网站的宣传推广的过程和结果可能就会类似下面这幅图:

www.MarsOpinion.com

1. 首先是网店投入大量资金做广告提升自己的知晓度,让更多人知道自己,试图劝说客户尝试购物;

2. 然后,一部分顾客尝试购物,体验购物全过程,并且在这个过程中形成自己对于这家网店品牌的印象;

3. 接下来,第一批吃螃蟹的顾客中的一部分将自己的印象表述出来,影响到更多的人。如果顾客体验不好,便会难以对该网店形成正面的品牌印象(甚至于形成负面印象),正面的口碑传播会非常有限(甚至于有大量负面的口碑传播);

4. 有限的正面口碑传播继续影响到少量潜在顾客,他们上网来尝试购物。由于体验不好,这部分顾客中的大部分没有对网站形成正面的印象,

5. 很少有客户形成足够强的正面印象,从而无法支持后续的口碑传播;

6. 越来越少人因为口碑的影响了解和喜欢网站,这一波广告攻势的效果到此为止。如果要维持销售,一方面要花钱继续做广告,另一方面说不定还要花更多的钱去扑灭负面口碑,钱砸了但是不会有持续的效果,长期来看投资回报率高不到哪里去(特别是刚在微博上看到有人在抱怨说B2C的营销成本已经翻了几番……)

 

而如果顾客在整个体验过程当中产生了良好的感受和印象,口碑效应就会非常明显,进入良性循环:

MarsOpinion.com

 

1. 首先是网店投入大量资金做广告提升自己的知晓度,让更多人知道自己,试图劝说客户尝试购物;

2. 然后,一部分顾客尝试购物,体验购物全过程,并且在这个过程中形成自己对于这家网店品牌的印象;

3. 接下来,第一批吃螃蟹的顾客中的一部分将自己的印象表述出来,影响到更多的人。如果顾客体验良好,便更可能对该网点形成正面的品牌印象;

4. 正面的口碑传播出去。虽然口碑传播的覆盖面未必有广告广泛,但是它的接受度会非常高,如果口碑力量足够强大,二次传播时的效果完全可以媲美甚至超过初始的广告效果,吸引到更多人来该网点购物。由于体验良好,这部分新来的顾客又会对网站形成正面、良好的印象。

5. 这些印象转化为进一步的口碑,影响到更多的人。

6. 口碑再带更多消费者来网站购物体验,而良好的体验创造出更多忠实的消费者和对于品牌的正面印象。

7. 这些印象转化为进一步的口碑,影响到更多的人。

8. ……进入良性循环,就算停止广告投放,口碑也会持续不断地吸引更多潜在消费者来体验购物。

 

从上面的对比当中,我们可以清晰的发现“能否通过体验给消费者创造正面的品牌印象”是决定一个品牌能否进入良性循环健康成长的关键点,可是,“通过体验给消费者创造正面的品牌印象”。这听起来不是一句废话么?谁都知道要让消费者体验越好他们就会对我么印象越好我们的口碑也就越好,可具体起来要怎么做呢?首先,我们到底希望给客户怎样的印象?物美价廉?天天平价?设计感?奢华?高品质还是时尚?其次,我们总是再说客户体验,可是我们的顾客究竟和我们(还有我们传递出的信息)接触了多少次,经历了多少环节,体验到了哪些东西?其次,这些接触点都影响了印象的形成么?还是说有些环节至关重要有些环节无所谓,所以我们可以集中资源去优化少数接触点?最后,我们到底要怎么优化?朝什么方向改进?改进到什么程度?

按照这个博客( www.MarsOpinion.com)的老习惯,我来给出具体的分析框架和行动步骤抛砖引玉,大家可以在这个基础上做自己的方案——也欢迎把你的建议和意见以留言的形式回复在这篇文章后面。

 

第一步,我们——基本上需要是CMO或者CEO牵头的一个工作组——需要确定下来自己希望塑造的品牌印象到底是什么样子,在顾客脑子里面我们到底要是个什么形象,占个什么位置。关于市场细分和定位的书和文章数不胜数(实在不行可以直接去翻《定位》),这里不细说了。大部分初创公司常犯的错误是把所有褒义形容词都堆砌到一起作为自己的品牌定位,信息一堆,却没有足够资源把定位确确实实做出来并且传达出去,一直到公司倒台也不过是停留在纸上。建议要传递的信息越清晰简单明确越好,这样才能方便后续的传播。如果实在是想把形容词都堆砌在一起,建议把那一堆形容词排个序,每个词给个优先级,之后如果遇到需要权衡取舍的时候便按照优先级来做决策。

 

第二步,我们需要和每个部门详细沟通,勾勒出每个部门的哪些工作会和我们的顾客有接触。这个接触不仅仅包含人的接触——例如快递员交接包裹给顾客,物的接触——例如包装盒材质和包裹内填充物的类型,更包含信息的接触——例如公共关系部门和杂志沟通发布的CEO访谈稿。这个步骤主要是为了帮助工作组收集完整所有的接触点——光凭市场部几个人拍脑袋想很容易有遗漏。比如某些公司的人力资源部门也和顾客有广泛深入的接触,但是这个接触点很容易被市场部遗漏掉。举例来说,新蛋以前每年都在各大高校开宣讲会招聘管理培训生,这些宣传品、宣讲会也是和潜在顾客的接触点。虽然表面上看接触面有限,但是因为招聘是学子深度关注的领域,而新蛋的万元起薪又具备话题价值,所以最终影响面会很广,市场部应该尽早介入到招聘流程当中,确保传递出去的信息和营销战略相匹配。还有个常常被遗漏的接触点就是那些自动发送的短信和邮件,很多时候是被某个具体的同事设置好了之后内容和模板就再也没有更新过,还有些时候是更新了忘了更新回来(例如圣诞节在所有Email上加了雪花和圣诞树,但是之后没有人记得把它们去掉),我们需要和MIS详细沟通弄清楚所有的自动营销信息,每个信息定义成一个接触点。

 

第三步,我们要将所有接触点整理成一张大表。从顾客购物前的各个信息接触点开始,到网站购物流程各个细节,再到购物完成后的互动,需要把所有接触点事无巨细罗列清楚。消费者会在哪里看到我们的广告?哪里看到我们的软文?哪里看到我们的用户评论?会从哪点击到我们网站来?来了之后会看到什么页面?购物路径一般是哪几条?每条的使用是否顺畅,使用中会和我们进行哪些信息交互?购物完成后是否会收到确认邮件和短信?短信内容是什么?多久会收到货物?谁会和客户当面交接?产品包装是什么样子?如果有问题是怎样联系我们?电话是否通畅?等待时的音乐是什么……这里并不是完整的列表,仅仅是抛砖引玉,每家公司都应该根据自己业务具体情况来描绘体验流程。我们不仅仅要清楚的知道顾客在哪些点上和我们有接触,而且要明确他们接触的具体的信息(人也是一种信息)是怎样的内容和形式。

 

第四步,我们要和顾客沟通,从他们的角度来理解各个接触点,一是确定哪些接触点确实被顾客感知到了(有可能有些我们觉得重要的接触点被顾客视而不见了),二是找出那些关键接触点给顾客的感受到底是怎样的,我们可以往哪个方向改进。有些信息可以通过简单的问卷来得到(例如在顾客注册时问问他是从哪里听说我们的,或者在顾客评论产品时询问顾客对于物流的满意度),还有一些只能通过深入访谈来得到。因为我们不仅仅是要了解客户最终的感受(满意,不满意,觉得贵,觉得便宜,觉得服务好,觉得服务不好,觉得衣服很土,觉得名字记不住……),更重要的是要了解他们产生这些印象的原因是什么,并且尽可能把这个印象的产生和具体的接触点联系起来。只有这样我们才不仅仅能够找到问题,而且还能同时找到改进的方向和方法。对于潜在顾客和新顾客,我们主要要了解他们是怎样被我们说服尝试购物的,顾客在整个购物流程中的体验有没有满足我们在吸引客户时所给客户创造的期待;对于已有顾客,我们要找出忠诚度主要来源是什么,哪些体验上的细节给了顾客那样的印象,怎样可以进一步加强这些方面;对于流失顾客,我们不仅仅要了解他们流失的原因(比如“你们服务不好”),而且要把他们的印象和某个具体接触点的具体表现联系起来(“因为你们自己的快递电话里对我很凶”),找到可以改进的地方。

抛砖引玉,下面提供一个深入访谈的问题框架。基本上这种访谈只能由非常资深的营销人来做,因为最关键的并不是简单的获取问题答案,而是从顾客的回答当中寻找洞察,引导顾客反省自己的思考过程,将印象联系到某个具体的接触点上。如果经过引导我们还是不能将顾客的印象关联到某个接触点,就可以通过询问顾客对于其他商家的印象来找到可以学习的标杆,再通过接触点的比较来发现说可能是哪个不同点造成了用户体验的不同。

 

电子商务接触点体验分析,作者Mars,来源www.MarsOpinion.com

 

购物前体验

购物中体验

购物后体验

潜在顾客和新顾客

找到潜在顾客获知网店的渠道和用来筛选网店的指标:

 

您现在已知哪几家网店?当初是怎么知道他们的?广告?哪个网站?哪本杂志?

 

您去那几家店买过东西么?为什么?您会根据什么因素(线索)来评价和筛选店家?

 

对于我们这类型的网店(例如“销售时尚设计女装的网店”),您会根据什么因素(线索)来评价和筛选?

弄懂顾客首次来购物时对于购物流程的期待:

 

什么因素、哪条具体的信息(例如“7天无条件退款”?)促使您决定来我们这里购物?

 

您对产品和购物体验的期待是什么?您的期待得到了满足么?为什么?

弄懂顾客对于售后的期待:

 

 

购物后您是否感觉满意?

 

购物后您和我们公司还有哪些接触(例如广告、短信、邮件、客户电话回访……),哪些让您感觉良好,哪些让您体验品质下降?

 

购物后的体验是否满足您一开始对我们的预期?为什么?

现有重复购买顾客

找到顾客考虑在我们这里重复购物的驱动因素:

 

什么原因使得您多次回来我们网站购物?您是主动回来,还是被什么特定因素激发?

 

在购买这类商品前,您是否每次都只考虑我们网站?如果是这样,是因为我们做了什么事情让您特别满意以至于不考虑其他商家么?

 

如果购物前您还考虑了其他网站,为什么您还考虑他们?他们有什么地方做得比较好么?为什么您最后又决定不去那里购物,是因为他们有什么地方做得不够好么?

弄懂我们在购物流程中的优点和不足:

 

如果要您用三个词(或者三句话)来形容您的购物体验,您会用那三个词?

 

您这三个印象是如何得出的?哪些细节给了您这样的印象?

 

和其他您尝试过的网店相比,您觉得我们哪里比较好,哪里比较不好?什么细节(我们的,和竞争对手的)给了您这样的印象?

弄懂我们在购物流程中的优点和不足:

 

购物后您是否感觉满意?

 

购物后您和我们公司还有哪些接触(例如广告、短信、邮件、客户电话回访……),哪些让您感觉良好,哪些让您体验品质下降?

 

和其他您尝试过的网店相比,您觉得我们在售后和您的接触里,哪里比较好,哪里比较不好?什么细节(我们的,和竞争对手的)给了您这样的印象?

流失顾客

找到顾客将我们筛出考虑范围的原因:

 

您最终考虑在哪几家店购物?什么原因让您考虑他们而不是我们?

 

让您得出这样结论(比如“你们家比较贵”或者“你们服务态度不好”)的缘由是什么?哪些细节给了您这样的印象?

弄懂什么驱动因素将顾客吸引到了竞争网站:

 

您最终选择哪家店?如果要您用三个词(或者三句话)来形容您在那里的购物体验,您会用那三个词?

 

您这三个印象是如何得出的?哪些细节给了您这样的印象?

 

您曾经在我们这里购物过,您能否用三个词(或者三句话)来形容您在这里的购物体验,您会用那三个词?

 

您这三个印象是如何得出的?哪些细节给了您这样的印象?

弄懂我们在购物流程中的优点和不足:

 

购物后您是否感觉满意?

 

购物后您和我们公司还有哪些接触(例如广告、短信、邮件、客户电话回访……),哪些让您感觉良好,哪些让您体验品质下降?

 

和其他您尝试过的网店相比,您觉得我们在售后和您的接触里,哪里比较好,哪里比较不好?什么细节(我们的,和竞争对手的)给了您这样的印象?

 

第五步,综合我们自己的经验(也就是拍脑袋)和客户访谈的结果(事实、数据),我们终于可以描绘出一个完整的接触点系列:从客户听闻知晓我们的渠道,到顾客登录浏览的感受,到购物结帐的体验,再到收货开箱的经历,最后到售后服务的交互,每个接触点在这个阶段都应该已经被标识了出来。另一方面,通过和顾客的深度访谈,我们也获知了顾客对我们的印象。下面要做的就是把印象和接触点关联起来。其中一部分可以从客户访谈中直接得到(例如客户告知我们说觉得我们服务差是因为送货员对他们大吼大叫或者在线客服反应太慢),一部分需要进行对比分析后得到(例如客户就是觉得我们产品比较贵但是自己也说不出原因,同时她觉得C网的价格就比我们便宜并且举了几个C网首页促销的例子和我们对比,我们就应该深入对比首页促销这个接触点上我们和C网有哪里做的不同,可能就是这个不同引导了消费者的价格感觉——最后发现说是因为他们首页促销的产品80%是他们网站的中低端产品,而我们常常在醒目位置促销价格相对较高的新品。我们可以“有根据的猜测”说这就是造成消费者印象的原因,接着我们可以根据这个猜测把”对价格水平的印象“联系到”首页促销产品的价格水平“上去),还有一部分我们完全得靠经验来做判断(例如用户访问网站看到的页面、文字、产品图片、按钮风格,送货员着装……顾客很难自己回想起来这些细节对于他们印象形成的影响,也比较难向我们具体的比较我们和竞争对手的异同,所以往往得依靠我们自己一条条来分析,把接触点和印象(这个主要从访谈中获得)之间一个个建立起具体的联系,其中不少可能完全要依赖我们的主观判断。不论如何,这一步结束之后我们就得到了一张大表,里面包括所有的接触点(应该超过了100个),以及每个接触点对于消费者印象的影响(比如送货快慢直接影响消费者对于服务的印象)。接下来,我们要在这张表最后再加上4列:重要性,满意度,改进计划和预期改进复杂度。重要性和满意度主要是根据客户访谈结果来定,改进计划和预期改进复杂度需要和负责该接触点的部门商讨决定。重要性、满意度和复杂度满分5分,1分最低,5分最高。

 

举几个例子(真的只是抛砖引玉,例子太难找了,自己看过的真实例子又不能用,只能用公开的信息——哪位有更多例子麻烦留言告诉我我加进来)

1. 很多潜在顾客在来到我们网站首页后产生了”不正规、规模小“的印象,而且他们没有办法给出具体的原因解释。询问之后他们给出了几个网站,经过对比分析我们可以发现那几个网站其实规模也不大,但是他们在首页几个细节上和我们不一样。第一是他们会在首页罗列最热门的单品,并且会醒目标注”已销售8000双“之类的广告词;第二是他们会在首页右侧非常醒目的展示很多消费者评论,显得网站很有人气;最后是他们会在首页底部加上一堆有意义的没意义的图标让自己看起来很权威(如下图)。我们可以合理的猜测说这些接触点和“正规、规模大、有人气”的印象相关,然后有的放矢的去制定改进方案。

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2. 已有顾客觉得我们“便宜”但是“档次不高”,要她们举几个“档次高”的例子,她们举的都是单价明显贵于我们的淘宝店,很难做比较和参考。于是给她们几家产品价格和质量类似的店问她们觉得哪家档次高,结果他们选择了淘宝的天使之城(shop217225.taobao.com,见下图),该店和我们的区别主要在于产品照片的背景。这家店很多产品图片都是店主在欧洲一边游玩一边拍摄,背景非常多样化和具有异域风情,而我们大多是室内照。我们可以把“产品图片背景”和“产品档次”这个印象联系起来。和摄影部的同事沟通了解看改进的成本是多少,如果只是需要PS背景而且工作量不大的话“预期改进复杂度”就很低(可能是2),如果PS不出那么好的效果,一定要拍外景成本会飙升的话“预期改进复杂度”就很高(可能是5)。

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3. 从流失顾客那里我们得知他们对于快递员的态度很不满,我们可以把快递员的态度和顾客对于服务水准之间的印象建立一个联系。改进的方法需要和具体业务部门(仓储物流)沟通,可能的方法有:1. 招聘快递员的时候选择声音比较柔和、性格比较好的;2. 对于和客户的电话沟通以及当面交接包裹时的沟通,制定规范并对每个快递员培训;3. 改革考评系统,不仅仅按照配送的包裹数量和重量考评,而且按照顾客的满意度考评,并且把满意度的权重放大。具体采用什么方法要和业务部门深入沟通后决定。但是至少这个方向放在这里。

 

4. 已有顾客很诚实的告诉我们说他对我们没什么印象,我们的名字他也记得很模糊(每次都从收藏夹点过来),整个购物流程他也觉得“和别家没什么区别,差不多”。“没有印象”也是一种印象,而且这种印象往往会带来低的顾客忠诚度,而且很容易让我们陷入到和竞争对手价格战的泥潭中。如果用户可以给我们举几个“有印象”的例子让我们参考学习是最好,如果没有,我们就要完全依赖自己经验来优化整个购物体验。在体验的各个环节的信息传递过程中,不仅仅考虑信息传递的清晰、美观,而且要考虑怎样将品牌签名融入进去,在每个细节传递更多的品牌感,让顾客在“本质类似”的流程中体验到“独特”的感觉。

可以看看俏物俏语(www.ihush.com)的例子。他们每一张模特图片都是同一个姿势——右手食指翘起挡在嘴唇前面做出一个“嘘”的姿势,和他们的品牌“悄语”关联紧密,进一步在这种细节里给消费者强化了品牌印象。要模特摆个特定姿势并不会让我们多花钱,但是这种具有一致性的形象将在潜移默化中让我们的消费者对我们印象更深刻,何乐而不为呢?

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更简单的话可以看看新蛋网(www.Newegg.com.cn)的类似的操作,例如发的优惠券叫“蛋券”,延保叫“蛋保包”,客户评分则分成“一颗蛋”、“两颗蛋”……“五颗蛋”。尽可能在用户的体验过程中多展现品牌的特别之处,给客户留下特别的品牌印象。虽然效果未必会很显著——但是相对的成本也非常低,不做白不做。

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5. 顾客可能对我们产品质量有“不是很精致”的印象,但是对我们竞争对手的印象比较好。对比分析后我们发现竞争对手产品质量其实不比我们好,但是他们的包装比我们好,所以我们可能可以合理的猜测是包装盒塑造了消费者的印象。下面是凡客诚品(www.VANCL.com)的鞋子包装,它就很有特点,虽然只是一双非常廉价的鞋子,但是鞋盒非常漂亮大气,让人有惊喜:

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6. 另一些例子里,顾客对于“服务水平“的印象也是由收到的包装盒塑造的。比如欧酷(www.ouku.com)也在包装上做了文章。虽然销售的是同质化的产品,但是类似“炸药包式严密包裹”这样的细节还是会给消费者不一样的体验,形成一些类似“服务好”、“认真”、“专业”、“对顾客负责”之类的印象。

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7. 顾客觉得我们的产品比竞争对手贵,通过详细询问,我们发现顾客用来判断贵和便宜的方法是:第一,看首页的产品价格区间,首页显示产品越贵他们就觉得网站整体价格水平越高;第二,看页面是不是很“洋气”,页面越时尚,越多国外的元素他们觉得价格越贵;第三,如果这时他们还有兴趣的话,他们会尝试搜索自己大致知道价格的某个标杆类商品,然后以这个产品价格来判断整个网站价格水平。根据这些反馈,我们可以把“首页产品价格区间”、“首页时尚度”和“XXX产品价格”关联到“价格水平”这个印象上,并且做出相应的改进计划。(注意,这些接触点可能还和其他印象——例如“可信度”——相联系,改进时要考虑周全)

 

8. 客户觉得我们的服务不好,原因是和客服打电话时客服不能帮他解决问题,总是给他无用的答复然后让人啊再回拨。仔细检查发现我们考评客服的KPI里面把接听电话数作为最重要的指标,满意度只占10%的比例。所以客服会有动力尽快了解手上的案子,尽快打发走顾客,而不是尽力帮助顾客圆满的解决问题。发现这个问题之后我们可以考虑的方法是大幅加大满意度在考评中的比例(或者增加“最终解决案子”在考评中的比例)。

 

9. 顾客觉得“你们卖太贵了”还有“应该送赠品的”,经过仔细沟通发现是因为有我们的授权零售店在把我们的产品摆在一堆廉价产品一起销售。更糟糕的是,他们常常把我们的产品和别人的产品捆绑在一起做成“大礼包”,而且又没有详细的说明文字和图片来体现我们产品的质量要高于其他。更进一步,在某些销售不好的单品上面,他们不是退货给我们,而是把它们做成了销售其他产品的赠品(更糟的是活动页面上我们的产品显得一点也没有质感,感觉就是免费搭配的小东西),消费者看到后久而久之就觉得我们是个廉价的牌子,产品也就是能做做赠品。这里就要和渠道管理部门好好沟通一下了。

 

10. 顾客觉得”以后再也不买你们家玩具“,具体问原因发现是因为我们玩具是用硬塑料包装,而且没有简易的开启方法,一定要用剪刀剪开。小朋友吵着一定要自己开包装结果把自己手割破了。因为包装问题产生了坏的体验——而不是因为购物流程或者玩具本身。可能的改进计划包括改进包装方法,具体的复杂度需要和上游厂商沟通后确定。

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11. 流失客户对我们感觉不好,觉得我们发货速度太慢,有时候甚至与“慢得可怕”以至于让他们取消了订单。我们可以先从内部数据出发看我们是否真的送货太慢——如果是的话得满满优化内部流程把速度做上去。如果发现不是内部流程的问题,那么就可以进一步追查细节。原因还可能是因为我们的KPI考评当中把“24小时内发货”当作了仓库的重要考评指标,而在旺季时仓库会很难达标(从而被扣奖金)。仓库对付这个考评方法的对策就是“如果一个包裹已经24小时没发货了,那么就把它丢到一边,优先级放最低,先处理那些可以24小时发货的包裹再说”,这样就导致部分包裹会停留非常长的时间也没有出货,让顾客生气。如果是这个原因,我们的优化就要从改进内部的考评体系出发。另外,如果我们发现我们的送货速度其实已经和竞争对手相当,但是顾客就是认为我们比竞争对手慢,我们就要努力在细节里向顾客强化时间观念,让他更清楚的理解他仅仅等了多久就收到了货。可以的方法可以学习易迅(www.icson.com),在首页就醒目的告知消费者你今晚下单明天就能拿到货(不管消费者下不下单都可以强化“送货快“这个印象),也可以考虑在订单处理完毕、抓货完毕、发货时各发给客户一条短信,让客户过两个小时就收到一条信息更新,让他产生速度感(当然,另一方面可能会烦到顾客)。

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上面10个例子只是随便找的,每家情况不一样,具体的接触点和碰到的问题也很未必一样。

在定下来接触点和每个接触点的改进方案和复杂度之后,最后一步,我们可以计算每个改进计划的优先级 = 2 X 重要性 – 满意度 – 预期改进复杂度(当然我们也可以给这些指标不同的权重)。从高优先级的项目开始,我们要和接触点的负责部门沟通(大部分的工作会是市场部和网站管理部的,那就更要落实到人)确定改善计划可行性、目标(和目标达成的衡量标准)和时间表。按照时间表,项目组监督所有项目进度,确保大部分的(尤其是高优先级的)项目顺利的实施,而不是大家开个会感叹一下“原来消费者想法这么诡异”就结束了。

 

好了,终于写完了,我去西藏玩去了。欢迎留言~~~:)

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萧条时期的品牌(搞笑的)

December 18th, 2008

Just for fun:)

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网络广告真实效果

December 17th, 2008

最近连续看到很多篇文章在攻击传统的网络广告——Banner广告之类,论点正确与否不论,以简单的监控手段和短期ROI数据来评判Marketing整体投资回报率的思路本身就还可以再讨论。网络营销在数据采集方面的即时、方便和丰富确实可以让我们对广告的实际效果有更多的了解,但是这些短期ROI数字本身只是事实的一个反映,而不是完整的事实,如果执迷于这些数字,而忘掉广告对于人潜意识影响的一面,以及对于受众长期行为影响的一面,其实很可能起到反效果。

首先,目前大部分监控系统都非常简单粗糙,不会统计不同Campaign在购物决策周期中的不同作用,没有区分新老客户订单,更不用说综合考虑产品毛利和客户终身价值,得出的数据往往非常扭曲(具体例子请参看我之前写的怎样监控和评估网络营销的效果)。

更进一步,就算是有了非常完整的监控模型,以目前的情况来说大部分监控还是基于click——也就是只监控那些点击了广告的用户产生的订单,这样对于Banner广告这种以传递Impression为主要功能的方式很不公平——大部分监控并没有考虑“看到过广告”对于消费者长期行为的影响。美国当前的陈列式广告点击率不到0.2%(中国应该也不会高多少——如果除去作弊流量),广告对于那99.8%的人产生的长期影响是不能被传统的监控和评估方式跟踪到的,这样就很难产生非常让人信服的结论。

今天看到了一份comScore出的report(可以点击这里下载),有一些关于网络广告实际效果的监控数据(“看到过广告”会对消费者产生什么影响),调研的methodology也比较科学(相对于其他公司逻辑混乱的report而言),我节选翻译了几段,希望可以给大家一些参考。

 

主要结论

看到过广告可以

  • 增加46%的概率让用户在接下来4周中访问网站
  • 增加38%的概率让用户在接下来4周中搜索你的品牌名称
  • 增加27%的概率让消费者在线购买广告宣传的产品
  • 增加17%的概率让消费者在广告中的商店购物

报告数据是如何得到的?

  • comScore在200万网民(100万在美国)的电脑上安装了他们的软件,软件记录了用户一切上网行为。这样采集的数据比其它公司基于cookies的调研要更全面和准确。
  • 很多广告公司都在在线广告中加入了comScore的Tag,所以当那200万网民访问网站时,comSore可以知道他们看到了哪些广告。
  • comScore会将“看到过XX广告”和“没看到过XX广告”的族群进行对比。另外,为了保证对照组质量,comScore对于族群都做了筛选,保证测试组和对照组除了看到的广告不同之外,其他行为特征都非常近似(这点很重要)。

详细数据(Report里有更详细数据,点击这里下载

1. 看到过广告的人,比没有看到过广告的人,更有可能去你网站(虽然当时直接点击广告的人可能只有0.1%),差距达到46%(按行业分类的详细数据请参看原文)。差距会随着时间而缩小。

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2. 可是,看过广告的人,去访问竞争对手网站的概率也会增加超过20%。(按行业分类的详细数据请参看原文),差距同样随着时间而缩小。

3. 挑我比较感兴趣的零售和服饰业来说,广告在给自己带来访问量的同时,也会给竞争对手带去类似的(稍小)的访问量(深蓝色代表广告主网站,浅蓝代表竞争对手网站)。

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4. 看到过广告的人更有可能去搜索你的品牌。

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5. 对你竞争对手品牌的搜索也会增加,但是增幅没有那么大。

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6. 对于零售业而言,看到过广告的人更可能从你那里购物。对于电子商务网站来说,增幅高达42.1%,而对于实体店,增幅也有10.1%。(原文有更多数据)

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7.  对电子商务网站来说,搜索引擎广告比陈列式广告效果更好,搜索引擎广告的展示可以提高购物概率121%,而陈列式广告只能提高42%。但是,陈列式广告往往能够比关键词广告产生更多的Impression(基本上是10:1的比例),所以综合起来看对于销售绝对值的提升,陈列式广告效果会比较明显。

8. 如果消费者看到过你的陈列式广告,又在搜索时看到了你的关键词广告,购物概率增加173%.

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零售业品牌塑造(论文节选翻译)

September 9th, 2008

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无关背景:

早几天朋友生日,结果被拉去玩去玩一个叫做mysterious night的游戏——8个人,呆在一个灯光昏暗的房子里,围着一个圆桌坐下,圆桌中央摆一支蜡烛,每个人面前放一本小册子(介绍你的角色,以及提供各种指控和辩解的信息),然后大家一轮一轮讨论,相互指正,抓凶手(好复杂的杀手游戏@__@)……

由于某两位同学太过入戏,导致我们丧失了1条最关键的线索,到游戏快结束还是毫无头绪凶手是谁,无数的人有动机,却看不到谁有作案条件……偶只好反过来想问题瞎猜了一个——既然8个人里面有7个有动机,那么就只好猜那个没有动机的人是凶手了,否则她在这干嘛呢(什么逻辑……@__@)。

居然还真猜对了^__^,获得侦探小说一本。

……

好吧,其实我想说的是,和大家玩起这种变态游戏,更加发现自己英文@#$%%^$#@……所以晚上随便翻了篇英文在读想说好歹练习一下英语,看到其中有些部分蛮有趣的,所以顺手翻译了一下,所以才会有这篇奇怪的东西。

看的是Tuck商学院出的一篇关于零售业品牌塑造的论文,翻译得很生硬,而且很多市场术语我都已经忘了(虽说我好象学过不止一遍……),见谅~

  

节选翻译:

  • To the extent “you are what you sell,” manufacturer brands help to create an image and establish a positioning for the store. 一定程度上说,“卖什么,你就是什么样子”,零售商销售的商品会塑造零售商本身的形象和定位。
  • The five dimensions we use to review past research are: 1) access, 2) in-store atmosphere, and 3) price & promotion, 4) cross-category product/service assortment, and 5) within-category brand/item assortment. 我们从5个尺度来审视一家零售商:1) 易到达性;2)  店内氛围;3) 价格和促销;4) 产品线种类和丰富程度;5) 产品种类和丰富程度
  • Baker et al. (2002) find that store environment factors, particularly physical design perceptions, significantly affect consumers’ perceptions of merchandise price, merchandise quality, and employee service quality. Baker et al. (2002) 发现,店内环境因素、尤其是实体设计感觉,会在很大程度上影响消费者对于商品价格、商品质量以及服务质量的认知感受。
  • Brown (1969) highlighted the difference between consumers’ perceptions of price levels in various stores and reality, showing that consumers may use non-price related cues like service offerings and quality levels to form their price perceptions. Brown (1969) 突出研究了消费者对于价格水平的认知和实际情况的差异,这个差异表明消费者可能在用非价格线索(例如服务类型,质量)来形成自己对于零售商商品价格水准的认知。
  • Desai and Talukdar (2003) develop a product-price saliency framework to examine how consumers form an overall store price image (OSPI). They show that products with high unit prices and high purchase frequency are more salient and therefore contribute more to OSPI, with purchase frequency dominating unit price in importance. Desai and Talukdar (2003) 发明了一种“产品-价格”框架来检查分析消费者是怎样形成整体价格印象(OSPI)的,研究表明高单价、频繁购买的商品,比低单价、不频繁购买的商品,在形成整体价格印象中起到了更大的作用,其中购买频率比价格影响更大。
  • Alba et al. (1994) examine how consumers’ perceptions of store prices change with prior beliefs and information about how frequently a store has a price advantage on a set of products and the magnitude of that price advantage. They find that, although prior beliefs affect price perceptions, frequency of price advantage dominates both prior beliefs and magnitude of price advantage in influencing consumers’ perceptions of store price level. Alba et al. (1994) 调查过消费者对零售商的整体价格印象是怎样改变的。他们发现,虽然既定印象有一定影响,如果你呈现出了频繁的价格优势,既定印象是可以被改变的。而且,价格优势的频繁性,比价格优势的显著性,在影响消费者价格感知方面更重要。
  • Bell and Lattin (1998) show that “large basket shoppers” prefer EDLP stores whereas “small basket shoppers” prefer HILO stores. Bell and Lattin (1998) 表示“大订单客户”更喜欢“天天平价”的零售商,而“小订单客户”更喜欢“东西不便宜,促销多多”的零售商。
  • Kumar and Leone (1988) and Walters (1991) find a significant impact of promotions on store switching/traffic. Kumar and Leone (1988) and Walters (1991)发现促销活动是引起消费者转移的重要因素。
  • Bucklin and Lattin (1992) show that retail promotions in any one category do not directly influence a consumer’s store choice decision, but they indirectly affect where the category is purchased. Consumers typically shop in more than one store. They may purchase a promoted product in the store they happen to be visiting whereas they would otherwise have purchased it in another store. Bucklin and Lattin (1992) 表示某个产品类别的促销,往往不会导致消费者改变自己习惯的零售商,但是会改变消费者在哪家商店采购该类别的产品。消费者往往在多家商店购物,促销可以让他们购买那些他们本来打算在别家店购买的产品。
  • Ho, Tang, and Bell (1998) also explain why both EDLP and HILO co-exist in the market. They show that average prices are higher in HILO stores and average purchase quantities are lower. HILO pricing is more effective in enticing shoppers to make more frequent store visits, but, since shoppers have the flexibility to buy more on trips when prices are lower, the HILO store’s revenue per unit time is lower. In contrast, EDLP decreases shopping frequency but generates higher revenue per unit time. Thus, neither format is dominant. Ho, Tang, and Bell (1998) 解释了为什么“天天评价”和“价格促销”两种定价模式可以共存。他们表示,“价格促销”型商店的平均价格和平均购买数量会较低。这种定价模式更能吸引消费者频繁的访问,但是因为他们可以选择在促销期再进行购买,所以虽然访问频率高,但是单词访问购物金额较低;而“天天平价”的定价模式,则会带来较不频繁的访问以及较高的单次访问购物金额。两者各有千秋。
  • Broniarczyk, Hoyer, and McAlister (1998) find that SKU reduction does not lower consumers’ perceptions of assortment much unless their favorite item is dropped or the total amount of space devoted to the category is reduced. Broniarczyk, Hoyer, and McAlister (1998) 发现SKU的减少并不一定会让消费者感觉产品丰富性变差,只要他最喜欢的产品仍然存在而且整体陈列空间不变。
  • Simonson and Tversky (1992) show that adding an even higher quality option to an existing assortment leads consumers to prefer a higher-quality, higher-price option, with the cheapest option losing the most.On the other hand, adding a lower quality option does not shift choices to lower quality levels. Simonson and Tversky (1992) 表示往已有产品线内增加更高品质的产品,会让消费者更倾向于选择高品质、高单价产品,而最便宜的那些商品销量会损失。另一方面,增加更便宜的选择,并不会让消费者更倾向于选择便宜商品。
  • Nowlis and Simonson (1997) show that low price, low equity brands are more likely to be chosen when they are displayed alongside competing options while high price, high equity brands are more likely to be chosen when they are displayed separately. Nowlis and Simonson (1997) 表示那些低价低质产品,如果放在同类的竞争性产品一起,将卖得更好;而高价高质产品,单独陈列时销售更好。

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少说大话,多做实事

May 29th, 2008

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少说大话,多做实事——不知道“Under Promise, Over Deliver”能不能这样翻译。

这句话从进公司以来就听过无数次,最多的例子是Newegg.com的送货速度——虽然不做大的宣传和承诺,可事实上却远远快于客户的预期,我自己在新蛋买过几次东西,对比其他商家的龟速,这种意料之外的速度实在让人印象深刻。有时候会觉得,新蛋的送货速度和客服一样,是新蛋真正发展起来的原因——虽然这些操作会带来巨大的成本,但是相应的,超乎客户预期的服务才能在客户心目中留下印象,也才能激励客户进行口碑传播,如果把品牌宣传和培养消费者忠诚度的效果都算上的话,其实还是划算的——看看网上铺天盖地的新蛋Fans对于新蛋送货速度的称赞就知道了。

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看到Startup Review上对于Zappos.com高速发展原因的分析,其中一条也和送货有关,而且也是under promise, over deliver:

“So while the competition was sending shoes 5-7 day ground, Zappos.com decided to do it far better – next day air for free. Zappos.com was also clever in how they rolled out this policy. They didn’t just announce free next day shipping on the site, they surprised customers individually. So when a customer thought their shoes would be coming in 3-7 days, they got an e-mail that said they’d been upgraded to overnight air because they were a valued customer – a small gesture that really makes an impression on the consumer. ”

翻译过来,大意是:

别家送货(鞋子)都需要5到7天的时候,Zappos.com决定提供更高速的物流服务——免费的隔天送货上门服务。更绝的是,Zappos.com耍了个小花招,他们并没有在网站上宣传说“大家好,我们给你们提供第二天就送到家的免费高速快递哦”,相反,他们用这种高速快递给每个客户惊喜的感觉。每当客户下了订单,预期要等3到7天后才能收到货的时候,Zappos.com会给客户发一封邮件说“您好,您的送货方式已经被免费、自动升级成Overnight Air(隔天到达航空快递)——因为您是我们宝贵的客户。”——利用这个机会,在客户面前展示自己“在乎您”的姿态,把客户感动得稀里哗啦的……

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这又是一个高成本执行的Over Deliver的例子,一方面是实际的物流成本,另一方面是由此带来的(可能的)更高的退货率的成本。

很多时候,真的很难去计算说某个具体操作的ROI是多少,投入这么多到底是亏还是赚。只是有一点是肯定的,你往往要多做一点,超过客户预期一点,才会在客户心里留下较深的印象,也才能激励他帮你做口碑宣传。——至于这个“多一点”值不值得,其实不一定。

  

(PS. 我插图向来乱加……这几幅图印象中应该是广告,通过和成见、预期不一致的情境,表达类似“我们让一切都有可能”的意思……勉强算作相关吧#___#)

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宝洁的100万

May 17th, 2008

看到网上这条消息:

“大家所瞧不起的吉利车,人家老板只穿几十块的衬衫,但是,此次带领公司捐款1000万.(以下所有单位均为人民币)

比亚迪,也是刚开始造汽车的,人家也捐了1000万。

你所喜爱的奔驰是40万,广本100万,广州丰田150万,宝马100万,并向灾区提供三台车.

你可能觉得联想的电脑有万般不好,长虹的电视牌子太老不洋气,只有东芝索尼的才够档次,联想的手机也不好,只有诺基来才行,海尔的洗衣机不够静音,西门子最好,但是:

联想捐1000万.长虹集团500万,长虹员工自发捐助652万,长虹手机170万,长虹美菱捐大量物资,海尔1000万,索尼中国100万,西门子200万,东芝130万诺基亚暂时没捐.

据我所知,中国每台电脑都是用英特尔或者AMD的CPU, 还用了微软的系统,挣了多少钱,我脑子笨,算不出来.但是他们的捐款知道. AMD100万 微软100万 英特尔210万

听说国人很喜欢用海飞丝,飘柔,也听说生产这个的公司名字叫宝洁,也听说同行业,他的销量是第一,这些是我听说的,有可能不太可信,但是,下面的数字绝对可信:宝洁捐款100万.

也许大家不知道,所谓QFII在中国股市圈走了多少钱,我可以告诉你,这是一个非常庞大的数字.但是,大家却要记住,此次天灾到目前为止,还没有他们捐款的身影.
从卖大米起家的王永庆台塑集团,捐款1亿人民币.鸿海6000万.同一个老板的富士康集团3000万,员工集资3000万. 国内各大银行至少1000万,各地的中国制造都在尽自己的力量援助灾区

请你记住,在关键时刻,能站出来大力救助的人永远是华人,能站出来全心帮助的企业永远是华人办的企业.”

个人觉得,捐款是个人和机构尽心尽力的事情,强求是没有道理的。

只是,宝洁之类公司第一反应居然是捐出仅仅100万人民币让人震惊。我并不觉得这个举措在道义上有任何值得谴责的地方,但是在Marketing上这绝对是非常彻底的败笔。网上多出的那些负面消息、讨论,对宝洁苦心经营的“负责任”的形象产生的影响,是用1000万也买不回来的。

相信宝洁很快会出挽救的方案。

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可爱的广告们(二)

January 11th, 2008






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