L'IA et la concentration client propulsent le succès futur de l'industrie de la mode

Dans le monde en constante évolution de la mode de luxe, mettre le client en premier est plus important que jamais. Avec l'aide de l'intelligence artificielle (IA) et de la science avancée des données, les marques révolutionnent la façon dont ils se connectent avec leur public, les expériences de tailleur et atteignent une croissance durable. Cet article plonge profondément dans l'essence de l'entrée client dans l'industrie de la mode, explorant comment les marques utilisent l'IA pour prendre des décisions éclairées et garantir la rentabilité à long terme. Nous partagerons des idées pratiques et des meilleures pratiques pour vous aider à développer des stratégies centrées sur le client sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui.

Points clés

• L'ensemble de la clientèle consiste à apprendre et à s'adapter aux besoins en évolution de vos clients.
• La concurrence de Motthroat de l'industrie de la mode exige que les marques comprennent profondément leur clientèle pour rester en avance.
• L'IA et la science avancée des données peuvent aider les marques à passer à travers le bruit pour découvrir des informations significatives des clients.
• Bien que les données doivent guider la prise de décision, cela ne suffit pas en soi. La stratégie et la mise en œuvre sont essentielles.
• Avec la fin des cookies tiers, les marques doivent se concentrer sur les stratégies de données de première partie et nourrir la valeur de la vie des clients (LTV).
• Le marketing de marque, bien que plus difficile à mesurer, reste crucial et exige de nouvelles façons de quantifier le retour sur investissement.

Comprendre l'entrée des clients à la mode

Qu'est-ce que l'entrée client?

En son cœur, la centricité des clients consiste à apprendre de vos clients. C'est un passage de la simple poussée des produits à la compréhension et à la réalisation de leurs besoins, des préférences et de leurs points de douleur. Dans le paysage de la mode farouchement compétitif d'aujourd'hui, où les consommateurs sont bombardés d'options, les marques ne peuvent pas se permettre de fonctionner isolément. Ils doivent garder le doigt sur le pouls de l'évolution des désirs de leurs clients pour rester pertinent et compétitif.

Customer Centricity va au-delà de l'envoi de courriels personnalisés ou de la conservation des catalogues en ligne. Il s'agit d'acquérir une profonde compréhension du parcours client, d'anticiper leurs besoins et de fournir des expériences exceptionnelles à tous les points de contact. Cela nécessite un changement stratégique, tissant des informations sur les clients sur toutes les facettes de l'entreprise - du développement de produits au marketing et au service client.

Cette compréhension est particulièrement cruciale dans une industrie où tout le monde semble utiliser les mêmes plates-formes et méthodes, nivelant les règles du jeu. Pour gagner un avantage concurrentiel, les marques de mode doivent rechercher des moyens innovants d'apprendre de leurs clients et d'adapter leurs offres en conséquence. De plus, avec la fin de l'ère des cookies, une stratégie de centricité client doit s'adapter à ces changements.

Le défi de la surcharge de données

Les CMOS, les CBO et les équipes de direction entières sont submergées de données ces jours-ci. Mais une montagne de données est inutile si elle n'est pas utilisée correctement. Le vrai défi consiste à comprendre comment exploiter efficacement les données dans le processus décisionnel.

Alors que les dirigeants de C-suite sont impatients de devenir axés sur les données, beaucoup ont du mal à transformer cette vision en réalité. Certaines entreprises ne savent pas par où commencer, d'autres remettent en question la valeur des données, et certaines ne voient que les données comme un outil pour les cas d'utilisation unique plutôt que comme un catalyseur de transformation de bout en bout des entreprises. De plus, le simple fait de fournir des données et des informations n'est pas suffisant pour rendre une organisation axée sur les données. Les données doivent être analysées et agies pour être vraiment efficaces.

Meilleures pratiques pour la centricité du client

Maximiser les données de première partie

Avec le paysage des données décalé, la maximisation des données de première partie est devenue plus critique que jamais. Les données de première partie, recueillies directement auprès de vos propres clients et écosystèmes, offre des informations précieuses sur leurs comportements, leurs préférences et leurs besoins. Voici quelques considérations clés pour exploiter efficacement les données de première partie:

• Stratégie de capture des données: élaborez un plan complet pour capturer des points de données pertinents dans le parcours client. Cela pourrait impliquer d'optimiser les formulaires de site Web, de mettre en œuvre des programmes de fidélité et de tirer parti des interactions sur les réseaux sociaux.
• Promouvoir des expériences connectées: Encouragez les clients à créer des comptes et à vous connecter à vos plateformes en ligne pour recueillir des données plus détaillées sur leur activité et leurs préférences.
• Analyse des signaux de pré-achat: accordez une attention particulière aux comportements pré-achat comme les modèles de navigation sur le site Web, les vues de produits et les articles ajoutés au panier pour comprendre l'intention des clients et adapter votre messagerie en conséquence.

En se concentrant sur ces stratégies, les marques de mode de luxe peuvent déverrouiller le plein potentiel de leurs données de première partie et améliorer l'entrée des clients.

Les processus de prise de décision en évolution

Pour vraiment adopter la centricité des clients, les organisations doivent faire évoluer leurs processus décisionnels pour intégrer des informations basées sur les données. Cela nécessite un changement dans l'état d'esprit et une volonté de contester les hypothèses traditionnelles. Considérez ces aspects clés:

• Aligner les données et les processus: assurez-vous que les données et les processus internes de votre entreprise fonctionnent ensemble pour produire des plans d'action efficaces.
• Évolution du processus décisionnel: affinez votre cadre décisionnel pour hiérarchiser les informations et l'analyse des données. Éloignez-vous de s'appuyer sur les intuitions et les sentiments intestinaux.
• Structure organisationnelle: adaptez la structure organisationnelle pour faciliter le partage et la collaboration de données entre différents départements. Décomposer des silos et autonomiser les équipes à travailler ensemble pour offrir des expériences client exceptionnelles.

Conseils exploitables pour développer des informations centrées sur le client

Étapes pour favoriser la centralisation des clients

Il existe de nombreuses façons de favoriser l'entrée des clients et de stimuler le retour sur investissement, mais voici quelques-uns des plus importants:

1. Collectez et explorez les données disponibles: agréger les données et utilisez des informations qualitatives à partir d'enquêtes, de groupes de discussion et d'anecdotes pour enrichir l'analyse quantitative.
2. Identifier les cas d'utilisation: déterminer comment l'analyse spécifique des données peut résoudre les problèmes commerciaux.
3. Concevoir les stratégies des clients: concevoir des méthodes qui répondent aux données disponibles, transformant ces données en informations exploitables.
4. Définir les fondations de données: assurez-vous que les données peuvent être utilisées avec précision et facilement par vos employés sur les appareils.
5. Advance Intelligence prédictive: faire de l'analyse des clients un outil principal pour stimuler les décisions commerciales.
6. Industrialiser l'approche: rationalisez les cas d'utilisation industrielle automatisés à utiliser dans toute l'entreprise. Des cas d'utilisation complexes émergent.
7. Démocratiser les informations: partager les données et les informations des clients dans toute votre équipe.

AI dans les stratégies centrées sur le client: peser les avantages et les inconvénients

Pros

• Personnalisation améliorée à travers des informations basées sur les données.
• Amélioration de l'expérience client dans tous les points de contact.
• Efficacité accrue dans les efforts de marketing et de vente.
• Meilleure anticipation des besoins et des préférences des clients.
• Des décisions basées sur les données conduisant à une amélioration du retour sur investissement.

Inconvénients

• Risque de violations de confidentialité des données et de préoccupations éthiques.
• Potentiel d'algorithmes biaisés conduisant à des résultats discriminatoires.
• Rendez-vous excessive sur les données, négligeant les informations qualitatives.
• Coûts de mise en œuvre élevés et complexité technique.
• Besoin d'un personnel qualifié pour gérer et interpréter des idées axées sur l'IA.

Questions fréquemment posées

Quelle est la différence entre le ROI incrémentalité et le ROI d'attribution?

Le ROI incrémentalité mesure le bénéfice supplémentaire généré par une activité marketing sur ce qui se serait produit sans lui. Le ROI d'attribution attribue un crédit à chaque point de contact du parcours client pour une conversion. L'incrémentalité se concentre sur le véritable impact, tandis que l'attribution se concentre sur l'attribution du crédit.

Comment la mort des cookies a-t-elle affecté les données de premier parti?

La fin des cookies tiers a rendu les données de premier parti plus critiques que jamais. Ce changement souligne l'importance de la valeur à vie du client en tant que métrique clé pour orienter les décisions commerciales.

Questions connexes

Pourquoi l'entrée client est-elle cruciale pour l'industrie de la mode?

L'ensemble de la clientèle est vital dans l'industrie de la mode hautement compétitive. Les consommateurs ayant tant de choix, les marques doivent comprendre et répondre profondément aux besoins en évolution de leurs clients pour rester pertinents et compétitifs. Les entreprises doivent prendre des mesures pour comprendre comment leurs clients évoluent. Les pratiques de marketing et de marque doivent également évoluer pour répondre à ces besoins. Par conséquent, l'IA peut être utilisée pour mieux comprendre et prédire les besoins des clients, aidant les marques à adapter leurs pratiques pour mieux servir les personnes soutenant leur entreprise.