Minh họa 11.15 hiển thị các công cụ quan trọng được sử dụng để “Push” tùy biến thông tin cho người dùng. Số lượt truy cập không hề biết rằng các nhà tiếp thị đã thu thập dữ liệu và sử dụng các công nghệ này để tùy chỉnh các dịch vụ.
Cookies
Các tập tin cookie là lý do mà khách hàng quay trở lại Amazon.com nhận được một lời chào chính xác tên mình, và rằng người dùng không phải nhớ mật khẩu để truy cấp vào mỗi trang web mà họ được đăng ký. Các tập tin cookie cho phép máy chủ quảng cáo của các công ty xem đường dẫn của người sử dụng đi từ trang web này vào trang web khác và do đó phục vụ quảng cáo hiển thị có liên quan đến lợi ích của người dùng. Cuối cùng, cookies theo dõi giỏ mua sắm và các nhiệm vụ khác để người dùng có thể thoát ra giữa chừng và trở về với nhiệm vụ sau đó.
Minh họa 11.15: Lựa chọn những công cụ thực hiện E-Marketing "Push" theo yêu cầu khách hàng
Tools (push)
Cookies Cookies là các tập tin văn bản nhỏ đưa vào ổ cứng của người dùng sau khi thăm một trang Web. Khi người sử dụng trả về trang web, máy chủ của công ty tìm kiếm các tập tin cookie và sử dụng nó để cá nhân hoá các trang web.
Web log analysis Mỗi khi người dùng truy cập một trang web, truy cập được ghi lại trong tập tin nhật ký máy chủ Web của. Tệp này theo dõi những trang mà các người dùng vào, bao lâu, cho dù anh ta mua hàng hay không.
Data mining Khai thác dữ liệu liên quan đến việc khai thác thông tin dựđoán ẩn trong cơ sở dữ liệu lớn thông qua phân tích thống kê.
Real-time profiling Hồ sơ thời gian thực đặc biệt xảy ra khi phần mềm theo dõi chuyển động của người dùng thông qua một trang web, sau đó biên dịch và báo cáo về các dữ liệu thông báo của một thời điểm. Collaborative
filtering
Hợp tác lọc phần mềm thu thập ý kiến của người sử dụng như tư duy và trả về những ý kiến cho cá nhân trong thời gian thực. Outgoing e-mail/
Distributed e-mail
Các nhà marketing sử dụng e-mail cơ sở dữ liệu để xây dựng mối quan hệ bằng cách giữ liên lạc với các thông tin hữu ích và kịp thời. E-mail có thểđược gửi cho cá nhân hoặc gửi hàng loạt bằng cách sử dụng một danh sách e-mail được phân phối.
Chats Bulletin Boards
Một công ty có thể lắng nghe người dùng và xây dựng cộng đồng bằng cách cung cấp một không gian cho cuộc trò chuyện người sử dụng trên trang Web
iPOS terminals Interactive điểm của thiết bị đầu cuối bán được đặt trên một cửa hàng bán lẻ của truy cập, và được sử dụng để nắm bắt dữ liệu và truyền thông nhắm mục tiêu hiện tại.
Web analytics
Bằng cách thực hiện phân tích web, các công ty có thể làm được nhiều điều, không ít trong sốđó là các trang Web tùy chỉnh dựa trên hành vi người truy cập. Phân tích web là công cụ thu thập và hiển thị thông tin về hành vi người dùng trên một trang Web. Phần mềm như WebTrends cũng cho biết các trang web mà người dùng đã truy cập ngay lập tức trước khi đến, những gì họ gõ vào từ khóa tại công cụ tìm kiếm để tìm các trang web, lĩnh vực người sử dụng, và nhiều hơn nữa.
AutoTrader.com sử dụng phân tích web để hình chuyển dịch 25 triệu dòng dữ liệu đăng nhập hàng ngày vào web tri thức marketing. Đây là một sàn giao dịch ô tô chào hàng hơn 2 triệu ô tô mới và các phương tiện đã được sử dụng với giá so sánh, đánh giá hiệu suất, các hỗ trợ và các nguồn lực đảm bảo. Hơn 6 triệu khách xem hàng tháng với hơn 200 triệu trang web, bao gồm các trang mà các nhà quảng cáo bán xe hơi. Để phục vụ tất cả, AutoTrader tạo ra Bảng điều khiển quản lý, một công cụ tiếp
thị được hỗ trợ bởi phần mềm SAS thống kê phân tích dữ liệu. Các bảng điều khiển báo cáo sau đây:
− Lượt truy cập theo nhân khẩu học và hành vi của khách hàng trực tuyến - phân tích theo khu vực của Mỹ.
− Phân tích về các quảng cáo phục vụ trên các trang web.
− Đánh giá các trang web chình như số lượng khách truy cập và các xe ô tô, các mô hình đã được xem.
Ví dụ, phần mềm SAS đánh giá 30 triệu tìm kiếm chiếc xe hàng tháng, phân loại chúng theo thành phố, tiểu bang và mã zip, cũng như cách thức thực hiện, mô hình năm , và giá cả. Việc lực lượng bán theo khu vực sau đó có thể nhanh chóng trả lời yêu cầu về lưu lượng truy cập web tại các địa phương khác nhau. Công ty cũng sử dụng một cơ sở dữ liệu Oracle, giải nén e-mail, dẫn, và tổng hợp các thông tin khác để tạo ra hơn 100 báo cáo hàng tháng cho các nhà quản lý marketing. AutoTrader học được nhiều điều từ các phân tích này. Trước tiên, nó biết xe nào đang có nhu cầu ở các vùng khác nhau, giúp các đại lý tham gia và người bán xe hơi cá nhân. Thứ hai, nó có thể tinh chỉnh các trang Web dựa trên các mẫu lưu lượng truy cập. Thứ ba, và quan trọng nhất, AutoTrader có thể chứng minh giá trị quảng cáo trên trang web của mình. Các nhà quảng cáo nhận được các báo cáo tựđộng về bao nhiêu lần chiếc xe của mình đã được xem, có bao nhiêu khách truy cập yêu cầu bản đồ chỉ dẫn đến showroom bán hàng trực tiếp và bao nhiêu e-mail đã nhận được yêu cầu về xe hơi. Cuối cùng, các báo cáo này giúp AutoTrader gửi hóa đơn tới các đối tác thương mại điện tử.
Data Mining
Các nhà tiếp thị không cần phải có giả thuyết tiên nghiệm để tìm giá trị trong cơ sở dữ liệu nhưng sử dụng phần mềm để tìm mô hình quan tâm. Ví dụ, Nissan sử dụng phần mềm E.piphany để tăng tinh tế của họ với bán up-selling 17 và cross-selling - bán chéo. Trước khi sử dụng phần mềm, Nissan bao hàm sự cố gắng để bán cùng một mô hình của ô tô như trước đây thuộc sở hữu với một khách hàng cũ. Sử dụng phần mềm E.piphany khai thác dữ liệu, Nissan xác định được một nhóm những người khá giả, khách hàng trung thành với thanh niên lứa tuổi 19-24 sống ở nhà đã mua các mẫu Sentra. Nissan sử dụng thông tin này để bán chéo Sentras cho các khách hàng khác phù hợp cùng hồ sơ. Mặc dù Nissan đã không sử dụng web, nó là một ứng dụng tuyệt vời về e-marketing.
Tiếp cận hành vi
17 Upselling: là một kỹ thuật bán hàng, theo đó một người bán hàng thúc đẩy các khách hàng mua các sản phẩm đắt tiền hơn, nâng cấp, hoặc các dịch vụ gia tăng khác trong một nỗ lực để thực hiện một hoạt động bán có phẩm đắt tiền hơn, nâng cấp, hoặc các dịch vụ gia tăng khác trong một nỗ lực để thực hiện một hoạt động bán có lợi hơn. Upselling thường bao gồm việc tiếp thị dịch vụ hoặc sản phẩm có lợi hơn, nhưng upselling cũng có thể chỉđơn giản là giới thiệu với các khách hàng để lựa chọn vì có thể trước đó họ chưa biết tới.
Một kỹ thuật khác (cross-selling) bán chéo trong đó người bán cố gắng bán cái gì khác.
Trong thực tế, các doanh nghiệp lớn thường kết hợp cả hai kỹ thuật để nâng cao giá trị mà khách hàng được hưởng từ tổ chức. Bằng cách đó, các tổ chức đảm bảo rằng các mối quan hệ với khách hàng không bị gián đoạn.
Tiếp cận hành vi được phân tích bởi việc sử dụng phần mềm theo dõi chuyển động của người dùng thông qua một trang web, sau đó gửi nội dung Web thông báo thích hợp tại một thời điểm. Amazon sử dụng nó khi nó giới thiệu các sản phẩm được xem gần đây trên trang chủ của họ khi khách hàng trở lại thăm web. DoubleClick sử dụng nó khi gửi quảng cáo cho người dùng đã bấm vào các trang web khác nhau. Điều này nhắm mục tiêu sử dụng thông tin dữ liệu lưu trữđể giúp các nhà tiếp thị hiểu được đặc điểm và hành vi của nhóm đối tượng cụ thể.
American Express đã sử dụng hướng tiếp cận theo hành vi hàng năm: Họ sẽ gửi hóa đơn đến các nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua trước đó. Điều mới là loại hình nhắm mục tiêu này có thểđược thực hiện trực tuyến không tốn kém thông qua e- mail và các trang Web tùy chỉnh. Ví dụ, phần mềm này có thể được thiết lập để sử dụng các nguyên tắc sau đây: Nếu một đơn đặt hàng CD của ban nhạc Dave Matthews của khách hàng, ngay lập tức hiển thị một trang Web cung cấp một áo phong mặc cho buổi hòa nhạc. TokyoPop.com, một trang web nhắm vào thế hệ Y, thực hiện hành vi nhắm mục tiêu trên tất cả các trang web liên kết của nó. Mỗi khi TokyoPop có thêm thành viên đăng ký thăm một trang web liên kết, các trang web liên kết phục vụ nội dung dựa trên nguyên tắc quảng cáo hoặc cung cấp. Điều này nhắm mục tiêu xây dựng mối quan hệ bởi vì các web thành viên của TokyoPop.com được giới thiệu và cung cấp thông tin liên quan, kịp thời, làm tăng kinh doanh của họ thông qua TokyoPop.
Người tiêu dùng tham quan Greatcoffee.com sẽđược chào mời nội dung Web cá
nhân trong chuyến thăm đầu tiên của họ! Các trang web sẽ không biết người dùng là ai bởi vì khách của họ chưa bao giờ nhập thông tin tại trang web cũng không được đưa ra một tập tin cookie từ GreatCofFee (Peppers, 2000). Vậy nó làm thế nào? Các trang web sử dụng hồ sơ hành vi từ một cơ sở dữ liệu của các tập tin cookie ẩn danh từ Angara. Các công ty thương mại điện tử nhắm mục tiêu dịch vụ mua vào hơn 20 triệu tập tin cookie ẩn danh về nhan khẩu và dữ liệu địa lý từ các công ty chẳng hạn như Dell (tất cả các thông tin cá nhân được lược bỏ trước). Khi người sử dụng lướt web ở các hệ thống khách của Angara, chẳng hạn như GreatCofFee.com, cơ sở dữ liệu được truy cập và phục vụ một nội dung web thích hợp. Ví dụ, nếu Angara tính toán, xem xét một địa chỉ IP của khách hàng và các thông tin khác, cơ sở dữ liệu có thể chỉ ra rằng khách hàng sống ở California, web có thể hiển thị chào mời: “Uống cà phê và chiến thắng với vé đến Francisco Giants” Cái quảng cáo trực tiếp này xuất hiện trong vòng nửa giây và tăng số lượng khách xem sang khách mua hàng gấp hai lần số lượng thông thường trong phân đoạn này. Thêm vào đó, các tỷ lệ các đặt hàng tiếp theo trên GreatCofFee.com là 60%, con số này trước khi sử dụng dịch vụ của Angara là 5%.
Lọc kết hợp
Trong thế giới off-line, cá nhân thường tìm những lời khuyên của người khác trước khi quyết định. Tương tự như vậy, phần mềm lọc kết hợp đưa ra các khuyến nghị của một nhóm toàn bộ người dân và trình bày các kết quả lại như thế suy nghĩ của một cá nhân.
BOL.corn, một phương tiện truyền thông quốc tế và cửa hàng giải trí (thuộc sở hữu của Bertelsmann DirectGroup của Đức), sử dụng phần mềm lọc cộng tác Net Perceptions để quan sát cách người dùng duyệt và mua nhạc, phần mềm, trò chơi, và nhiều hơn nữa tại trang web của mình. Những người dùng sử dụng nhiều thời gian hơn để vào trang web, các BOL.com sẽ tìm hiểu về sở thích, hành vi của họ nhiều hơn, và
hơn nữa nó có thể giới thiệu các sản phẩm có liên quan ("học các mối quan hệ”). BOL.com lưu ý rằng nó nhận ra doanh thu tăng bằng cách sử dụng phần mềm này, và đạt được một ROI tích cực trong tháng. Trong cuốn sách nhỏ của họ nó, Net Perceptions cho các tuyên bố sau đây vềđộng cơ khuyến nghị "của mình":
Khai thác kiến thức tập thể của tất cả các khách hàng của bạn để đưa ra dựđoán cho một cá nhân. Nó dựa trên công nghệ lọc cộng tác, trong đó tựđộng truyền miệng các khuyến nghị...
Động cơ đề nghị cho phép bạn tạo ra các khuyến nghị trực tuyến trong thời gian thực, và tựđộng chỉnh nội dung và quảng cáo để [người sử dụng] them khảo. Với mổi truy cập, học tập được nhiều từ khuyến nghị của khách hàng về động cơ mua, nhiều hơn và thông minh hơn.
Outgoing E-Mail
Như được thảo luận trong chương trước đó, gửi e-mail đi từ công ty đến khách hàng là "ứng dụng sát thủ của internet." E-mail được sử dụng để giao tiếp với cá nhân, danh sách các cá nhân trong một nỗ lực để gia tăng mua hàng, sự hài lòng của họ, và lòng trung thành. E-mail gửi đến danh sách phân phối là phân phối lại cho toàn bộ danh sách đăng ký. Nhiều công ty duy trì danh sách phân phối e-mail cho khách hàng và các bên liên quan khác.
Minh họa 11.16: MyPoints thưởng thành viên cho thời gian trực tuyến
Nguồn: www.mypoints.com Marketing cho phép khách hàng sẽ hài lòng để nhận e-mail mà họ đã chọn nó. MyPoints thưởng người tiêu dùng với điểm và giấy chứng nhận quà tặng, tất cả cho các quảng cáo nhắm mục tiêu đọc e-mail và mua sắm tại các địa điểm được lựa chọn (Minh họa 11.16). Mypoints nhắn tin khách hàng, có nghĩa là người tiêu dùng đồng ý nhận tin nhắn thương mại trong e-mail của họ. Ngược lại, thư rác không xây dựng các mối quan hệ, nhưng thay vì vậy, nó tập trung vào việc mua lại khách hàng. Internet cung cấp công nghệ cho các nhà tiếp thịđể gửi 500.000 hoặc nhiều e-mail mà chỉ bấm
một lần chuột, và chi phí ít hơn một con tem bưu chính. Xây dựng mối quan hệ qua e- mail đòi hỏi phải gửi e-mail có giá trị cho người dùng, gửi cho họ thường xuyên như người dùng yêu cầu, và người sử dụng cơ hội cung cấp để được đưa ra khỏi danh sách bất kỳ lúc nào. Nó có nghĩa là nói chuyện và lắng nghe người tiêu dùng nhưđã được coi là bạn bè.
Bảng Chat and Bulletin
Các công ty xây dựng cộng đồng và tìm hiểu về khách hàng và sản phẩm thông qua trò chuyện thời gian thực và bảng thông báo/nhóm tin, e-mail đăng tại trang web của mình (lấy ví dụ về web của chính phủ, xem Minh họa 11.17). Phân tích của những trao đổi này được sử dụng tổng hợp để thiết kế tiếp thị hỗn hợp, đáp ứng nhu cầu người dùng. Ví dụ, nếu nhiều người tiêu dùng đăng nhập vào một Chat Caribbean tại Expedia, họ sẽ nhận chương trình đặc biệt về tour du lịch tới hòn đảo Caribbean trong tuần tiếp theo (www.expedia.com). Expedia cũng có thể gửi e-mail lưu ý cho những người dùng tham gia vào các cuộc trò chuyện với cung cấp các tour du lịch đặc biệt. Bảng thông báo và Chat sống động và hữu ích, nó làm tăng sự thăm lại trang web và thời gian trên trang web.
Minh họa 11.17: Cơ hội trò chuyện với Chính phủ Mỹ và công dân
iPOS Terminals
Thiết bị đầu cuối iPOS là những cỗ máy nhỏ phục vụ khách hàng ở các cửa hàng truyền thống, được sử dụng để ghi lại một dấu ấn của người mua cho một giao dịch thẻ tín dụng. Chúng là quan trọng bởi vì có thể thu thập khảo sát và dữ liệu khác nhau cũng như cá nhân hiện nay nhằm mục tiêu quảng cáo và khuyến mại. Federated Department Stores đến 34.000 cửa hàng ở Mỹđể cài đặt các máy vào năm 2001. Các nhà bán lẻđược sử dụng để xem dữ liệu về người phụ nữđang mua quần áo của riêng mình, cũng như quần áo cho các thành viên gia đình của nam giới, và kế hoạch sử dụng các thiết bị đầu cuối để gửi hình ảnh và cá nhân hoá các tin nhắn, tất cả tạo ra từ một cơ sở dữ liệu và gửi qua internet.