设计未来的消费者购买路径

技术变革了人们购物的方式，也为零售业的营销人员带来了非常复杂的挑战：购买路径上的消费者触点网络越来越复杂，如何找到、留存、了解消费者？营销人员通过更新数字战略和架构的方式，打造为消费者创造价值的全渠道内容和体验，而理解消费者旅程，并在整个旅程中实现流畅的消费者体验，将决定零售业营销未来的成功。

现在，可以在实体店内使用的移动设备推动了电子商务的发展，带来了很多便利。它改变着人们线上线下消费行为的关系，以及零售商利用网络更好地服务其消费者及员工的方式。

我们看到，实体店内数字化设备极大地变革了消费者行为，比如记录消费者尺码、体型和偏好以便在未来进行推荐的智能更衣室；使用社交媒体，通过WhatsApp咨询零售商问题，通常聊天机器人会进行即时回复；使用 AR 进行沉浸式体验互动，更深入了解产品信息；触屏信息亭，或者简单的浏览、点击购买。销售人员还将线上渠道作为销售流程的一部分，尽可能拉进与消费者的距离。这种流动的零售生态系统由丰富的数据驱动，零售商必须相信其捕获和分析的数据是准确的，才能推动业务绩效。

因此，动态零售商面临的挑战是将其库存与消费者的需求相匹配，并通过将零售商的企业IT层与营销应用层相关联，以一种娱乐化、互动性强的方式呈现优惠信息。

在企业 IT 层，零售商存储了大量的运营数据，其中包括：客户数据，比如历史购买的临近性和频率信息；还有产品数据，包括库存、定价和仓储；订单和供应链数据，等等。

应用层包括数字营销人员常用的工具：电子邮件、程序化展示广告、零售商网站和移动站点的落地页、短信服务、客户服务和电话客服等等。

将零售商的核心消费者数据与应用层相匹配，才能为零售商打造一个充满活力的生态系统。这是一个循序渐进的过程，使营销人员在需要数据的时候，可以根据营销工具和延迟性的需求，能够及时获取数据。

例如，网页个性化是一个很好的展示机会，它可以根据我们收集的兴趣、历史浏览记录等信号，将不同的内容展示给访客。根据从主页到购买的最有效路径，我们可以使用 AI 创建细分。这样零售商便可以在具有一系列特征的某个消费者身上测试一系列优惠活动的效果，对其内容进行分析，并采用最成功的方案。

这些分析需要仔细地构建，涵盖所有的情景，所需的一系列创意方案也要准备就绪，才能顺利地进行测试。这可能需要花一些时间，才能收集足够大的样本信息，使零售商判断试验是成功还是失败；而收集的数据可能也需要很多天时间才能进行整合和利用。在《通用数据保护条例》生效后，我们还需要将营销和技术手段结合，以确保信息的传递符合数据隐私、《通用数据保护条例》和知情的要求。

另一方面，消费者刚刚在手机上查看了产品并进行搜索，也需要我们立即做出回应。比如，零售商可以使用数据，来识别长期具有较高忠诚度的客户正在 Google 上搜索某一产品。这就需要品牌采取实时行动，确保消费者能看到其促销信息，并且通过提高搜索引擎的竞价，有机会留住消费者。在这个案例中，数据（包括消费者画像和竞价策略）只有在通过数据馈送实时提供时才有效，以便数字营销人员能够马上提高搜索竞价，做出即时反应。

这项数据工作的目标，是尽可能将数据检索过程自动化，辅助营销人员的工作。这项工作应该巧妙地将客户需求、优惠信息和绝妙的创意相匹配，来增加销售，而不是花费一整天来构建用户分组，再上传到工具中。

掌握这些自动化、高效技能的零售商，可以将数据和分析变为竞争优势。零售商和品牌需要构建一个数据生态系统，所有与消费者打交道的员工都可以轻松使用，来促使消费者进行下一次购买，而不是将数据手动输入机器中！

本文源于 Fourth Source