Fallstudie: Verbraucher Elektronik

Verbraucher Elektronik

Die Auswirkungen

Laut Placer.ai war The Fresh Market der einzige Wettbewerber, der in diesem Zeitraum positive Traffic-Trends verzeichnete. In nur 38 Tagen erzielte die Kampagne bemerkenswerte Ergebnisse.

Herausforderungen

In einer zunehmend wettbewerbsintensiven Verbraucher Elektronikbranche ist die Markenwahrnehmung für Marken, die an der Spitze bleiben wollen, unerlässlich geworden. Einen großen Einfluss auf die Markenwahrnehmung haben Kundenbewertungen, die im Laufe der Jahre immer mehr Einfluss auf die Kaufentscheidungen der Kunden genommen haben. Tatsächlich geben 93% der Verbraucher an, dass Bewertungen ihre Kaufentscheidungen beeinflussen, und 91% der Käufer im Alter von 18 bis 34 Jahren geben an, dass sie Online Bewertungen ebenso vertrauen wie Mundpropaganda. Das Endergebnis? Was Kunden online über die Produkte Ihrer Marke und den Kundensupport sagen, ist nicht nur für Verbraucher bei Kaufentscheidungen sichtbar, sondern spielt auch eine wichtige Rolle bei der Markenwahrnehmung.

Die Lösung

  1. Betreten einer Welt voller Möglichkeiten

    Da Kundenbewertungen Bände sprechen, wandte sich eine globale Marke für Verbraucher Elektronik an DAC, um bei der Entwicklung einer Strategie zu helfen, die nicht nur das Gesamtvolumen und die Sterne Ratings für Kundenbewertungen verbessert, sondern auch einen einwandfreien Prozess kultiviert, der kontinuierlich neue Möglichkeiten innerhalb der Pipeline für den Erwerb von Bewertungen schafft.

    Neben der Herausforderung, Bewertungen und die Zusammensetzung von Bewertungen zu verbessern, berücksichtigte die Strategie auch, wie die Wahrnehmung für jede Phase der Customer Journey verbessert werden kann. Dies erforderte eine Bewertung des aktuellen Status des Prozesses und der Leitung, um festzustellen, welche Faktoren des aktuellen Prozesses gestärkt werden könnten, um die Antworten auf Bewertungen besser zu unterstützen, den Kunden einen konsistenten, qualitativ hochwertigen Support zu bieten und die Produkt- und Support-Reputation des Kunden weiter zu verbessern.

  2. Nutzung von Zielgruppensegmenten, um Anreize für mehr Bewertungen zu schaffen

    Unsere Teams waren sehr bestrebt und nutzten drei Zielgruppensegmente – indem sie sich auf Gemeinsamkeiten ausrichteten und Nuancen nutzten –, um einen strategischen Bewertungs- und Ratingplan zu entwickeln, der auf die individuellen Bewertungsanforderungen jedes Geschäftsbereichs zugeschnitten ist, und Lösungen für ihre einzigartigen Herausforderungen zu finden und gleichzeitig eine einheitliche Markenstimme und einen Ansatz zu pflegen.

    Wir haben eine Bewertungsakquisitionsstrategie entwickelt, die auf Erkenntnissen der Zielgruppe basiert, indem wir ihre Customer Journey und Erfahrung vom Produktkauf bis zum Zeitpunkt der Bewertung untersucht haben. Dazu war es erforderlich, auf First-Party-CRM-Daten mit Erkenntnissen aus dem Global Web Index (GWI) aufzubauen, um eine abgerundete Käuferpersönlichkeit für jede Produktlinie zu erstellen. Das Verständnis der User Gewohnheiten und der einzigartigen Kundenkontaktpunkte war für eine Strategie, die darauf abzielt, auf Schritt und Tritt eine positive, pflegende Kundenerfahrung zu schaffen, von entscheidender Bedeutung.

  3. Verwendung von Daten, um Kundenbedürfnisse vorherzusehen und personalisierte Kommunikation zu erstellen

    Wie eine gut geölte Maschine beeinflusste und stärkte jeder Teil der Strategie den nächsten. Die Akquisitionsstrategie zeigte, wer unsere Zielgruppen waren und wo wir die größten Möglichkeiten hatten, sie in der digitalen Landschaft zu erreichen; dies half auch dabei, die Bedürfnisse der Zielgruppen während des gesamten Prozesses aufzudecken, und ermöglichte es uns, das Timing der Bewertungsanfrage, das Anreiz-Messaging und andere unterstützende Angebote zu verfeinern, die dazu beitrugen, eine positive Wahrnehmung gegenüber der Elektronikmarke zu kultivieren.

    Unter Verwendung eines multidisziplinären Ansatzes haben wir unser Proove Intelligence-Team (DACs Exzellenzzentrum für digitale Analysen) beauftragt, weitere Analysen des Bewertungstextes durchzuführen. Ohne umfangreiche Metadaten extrahierte unser Analyseteam Erkenntnisse aus dem Bewertungstext, der auf der Website der Marke gesammelt wurde. Die Bewertungen boten einen Einblick, wie und vor allem wann Kunden Probleme mit ihren Produkten hatten. Strenges Text-Mining und Analysen lieferten unseren Teams eine probabilistische Schätzung darüber, wann Probleme nach dem Kauf für bestimmte Produktkategorien wahrscheinlich auftreten würden. Dieses kritische Set aggregierter, realer Daten untermauerte eine datengesteuerte Zeitleiste von Kundenbedenken, die unser Team darüber informierte, welche Message sie in Erwartung von Produktproblemen proaktiv an welche Kunden weitergeben könnten.

  4. Aufbau einer erstklassigen Kundensupportstrategie

    Die Verwendung dieser Daten trug dazu bei, organisationsspezifische Anforderungen wie ein Moderator-Playbook und einen Messaging-Leitfaden zu beleuchten, um Moderatoren bei der Bereitstellung qualitativ hochwertiger Antworten im gesamten digitalen Ökosystem des Kunden zu unterstützen.

    Aus dem Moderator-Playbook und dem Messaging-Leitfaden haben wir den Governance-Prozess weiterentwickelt, um eine klare Sichtbarkeit, Ausrichtung und Richtung für die Rollen und Verantwortlichkeiten zu bieten, die mit der Bereitstellung eines exzellenten Standards für den Kundensupport verbunden sind – ein Aspekt, der alle Zielgruppen als wichtigsten Treiber von Markenaffinität und positiver Wahrnehmung vereint. Der Governance-Leitfaden lieferte einen wegweisenden Nordstern, um die Bewertungsstrategie zu leiten, Best Practices aufrechtzuerhalten und die Abstimmung zwischen allen verantwortlichen Parteien sicherzustellen. Von diesem Zeitpunkt an erhielten die Kunden eine zeitnahe Antwort, die ihre Bedenken klärten und gleichzeitig die Wahrnehmung für die Elektronikmarke steigerten.

    In ähnlicher Weise konnte man durch das Verständnis, welche Eigenschaften von Produkten sehr gut ankamen und wann sie wahrscheinlich positive Bewertungen erhielten, herleiten, wie und wann Kunden eingebunden werden konnten, um eine positive Bewertung zu erhalten.

    Schließlich wurden CRM-Daten analysiert, um die Veränderung der Kunden-Base und des Produktmix zu verstehen, um aussagekräftige Ziele für Bewertungen nach Kategorien festzulegen. Die wöchentliche Performance wurde erfasst und allen wichtigen Stakeholdern in einem angepassten, automatisierten Performance Berichts-Dashboard präsentiert.

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