数字化消费者决策历程当我们访问银行、零售及其他行业的许多高管时，发现他们仍在苦心孤诣地为广大顾客设计完美的跨渠道体验，这种体验充分利用数字化技术，以一种高效、无缝的方式，为顾客提供针对性的、适逢其时的产品或服务信息。

追求完美营销的做法并不白费，在未来5 年左右的时间，我们有望看到消费体验跨物理环境和虚拟环境彻底融合。

消费者决策历程已经因无所不在的大数据、物联网以及网站编程和设计方面的进步发生了变化。

现在广大顾客有无数随时触手可得的线上和线下选择，以便研究和购买新的产品和服务。

这种情形下，数字化渠道不再仅仅是与顾客进行互动的种成本较低的方式” ；它们还在开展促销活动、刺激销售和增加市场份额方面起到了重要作用。

据弗雷斯特调研公司声称，到2016 年，互联网将影响所有零售交易的一半以上，带来了近2 万亿美元的潜在销售机会。

许多公司可能误以为各个方面都已经做好了。

大多数公司知道如何全面考虑顾客的搜索要求，或者加大了使用社交媒体的力度。

有些甚至“大搞”品牌拥护，提供简单、自动化的方式，以便消费者发表评价，或以其他方式描述与品牌之间的互动。

不过，工具和标准正在迅速变化，快到许多公司来不及应对。

顾客很快能够通过图像、语音和手势来搜索产品；自动参与别人的交易；以及通过增强现实的设备（想想谷歌眼镜），找到新机会。

研究显示，公司如何借助这些数字化渠道与顾客互动至关重要。

不仅仅是因为立即有机会将兴趣转换成销售，还由于顾客做出的决策中2/3 源自于他们在整个决策历程中体验的质量。

为了跟上快速变化的技术周期，并改进多平台营销工作，公司就要采取不同的方法来管理消费者决策历程，这种方法坦然接受数字化带来的速度，又专注于以下三个方面的能力：发掘。

接受我们采访的许多高管坦言，他们仍更擅长采集数据，而不是处理数据。

公司必须运用先进分析工具，分析手头的大量结构化数据和非结构化数据，那样才能全方位了解顾客。

他们的互动策略应立足于对顾客的近期消费行为及以往与公司互动的经历所做的实证分析，还要立足于深嵌在顾客的移动或社交媒体数据中的讯息。

设计。

现在消费者对于将注意力集中于何处拥有极大的控制权，所以公司要设计一种引人入胜的顾客体验，所有的互动都明确针对顾客在决策历程中所处的阶段。

交付。

“始终在线”的营销计划是指公司在决策历程的任何接触点，以正确无误的方式与顾客进行互动，这需要成立敏捷团队，成员包括分析和信息技术、市场营销以及体验设计等方面的专家。

这种跨职能团队需要扎实的协作和沟通技能，并坚持不断地测试、学习和调整,, 许多公司可能很难做到这一点。

我们不妨考虑一下如果公司致力于改进这三个方面的能力，经过优化的跨渠道体验会是什么样子。

种新常态设想一下：有对夫妻刚买了首套房，现在想添置一台洗衣机和烘干机。

夫妻俩先访问了几家大型零售商的网站，由此开启了消费历程。

他们在一家零售商的网站看中了感兴趣的三款机型，将它们保存到“愿望清单” (wish list )。

由于这套起步房面积有限，又由于是夫妻俩眼中相对大件的商品，他们觉得需要当面看货。

如果是经过优化的跨渠道体验，这对夫妻可在这家零售商的网站上找到最近的实体店，使用谷歌地图规划路线，然后驱车去看心仪的产品。

夫妻俩还没有步入商店大门，安装在这家零售商入口处的发射器就认出了小两口，将推送提示信息发到手机上“欢迎光顾” ，并为他们提供了个性化优惠信息，并根据他们之前在店内的购物经历给出建议。

这种情况下，他们不仅获得之前生成的愿望清单的快速链接，还能获得已表明有购买意向的洗衣机和烘干机的最新规格和价格(通过夫妻俩在商店网站上的点击路径了解购买意向) 此外，他们收到“指定品牌家电打85 折，仅限今天”的促销通知，添加到愿望清单中的两件商品参与促销活动。

他们点击愿望清单后，应用程序会提供商店地图，将夫妻俩一路指引到家电区，并提供“呼叫按钮” ，可以与专家交谈。

他们见到销售员后，询问一些问题，进行一番测量，然后将目光锁定在某一款式和品牌的洗衣机和烘干机。

由于商店采用了先进的标签技术，关于洗衣机和烘干机的信息会自动与夫妻俩智能手机上的其他应用程序进行同步，他们可以使用《消费者报告》(Consumer Rep orts )应用程序扫描评价，发信息给父母听取忠告，请Facebook 好友对此发表看法，并将价格与其他商家作比较。

夫妻俩还可以充分利用零售商的移动应用程序上的“虚拟设计师”功能：只要输入关于房间大小和装饰方面的几个关键信息，就可以预览洗衣机和烘干机摆到家里后怎么样。

所有反馈信息都令人满意，于是夫妻俩决定趁商家搞85折的活动购买电器。

他们用“智能手表”验证付款，了解送货日期和时间后离店；一星期后，在指定那天，夫妻俩得到商家确认：卡车已开到他们所在地区；会在抵达半小时内收到信息，无需仅仅为了等洗衣机和烘干机送上门而取消其他安排。

三星期后，夫妻俩收到零售商发来的优惠信息，促销针对房主的其他家电和装修服务。

新一轮购买又开始了。

需要新的业务能力这个例子清楚地表明，让消费者能够要求实时互动的势头不可阻挡。

综观整个消费者历程，每个接触点都是品牌体验，也是与消费者互动的机会，而数字化接触点一直在不断增加。

为了最大限度发挥数字化渠道的功效，公司要致力于提升自身的“ 3D ”（发掘、设计和交付）能力。

发掘：建造分析引擎即便在这个大数据盛行、顾客信息广泛数字化的年代，些公司对购买其产品和服务的消费者仍缺少全方位的了解。

他们通常衡量产品宣传等直销活动的效果，鼓励下载“上次行动归因” （last-action attribution ）分析；这种分析方法是孤立地评估营销活动，而不是结合整个跨渠道消费者决策历程这个背景来评估。

这些数据通常会存储在不同的地方和遗留系统，而不是存储在中央服务器上。

外面有多种多样的大量非结构化数据，这让问题变得更复杂。

这些信息涉及消费者的行为和偏好，比如网上评价和社交媒体帖子中获取的信息。

根据我们的经验，这种类型的数据通常最不为人知，不仅仅是一系列片段信息，公司需要一个中央数据集市，整合顾客与品牌之间的所有联系：消费者的基本数据，以及关于交易、浏览历史和顾客服务交互方面的信息（想直观地了解公司如何因没有优化数字化渠道而流失潜在顾客，请参阅配图）。

像Clickfox 和Teradata 这些工具可以帮助营销人员收集这种数据，并开始找准机会，以便在整个决策历程上与消费者进行更有效的互动。

这项收集工作需要多个职能部门的人员给予意见，这当然是件复杂的事，但可以确定的是回报很大。

我们在这方面的研究表明，如果杂货店致力于分析顾客，那么息税折旧摊销前利润( EBITDA )的增长率为11%，因而被公司利用最少。

想获得顾客的全面情况，而而主要竞争对手平均只有3%。

若换成大型零售商，EBITDA增长率是10%，而主要对手只有2%。

如果掌握了综合的数据集，公司就可以开展那种立竿见影的“店铺诊断” (shop diagnostics),许多人会说他们的营销和电子商务方案缺少这种“店铺诊断” 。

使用SAS 和R 等分析应用软件，并且运用各种算法和模型分析纵向数据，公司就能更准确地预测营销活动的成本，找到最有效的体验历程模式，发现潜在的流失点，并找到新的细分顾客。

比如说，家区域零售商分析点击行为后发现，某一群顾客偏爱网店购买而非实体店购物，总是在周六收阅电子邮件，于是零售商调整了电子邮件营销活动，改成只在周六向这群顾客发送网上促销活动。

此外，如果公司使用Adobe Systems、ExactTarget、Pegasystems和Responsys等厂商提供的业务流程软件和服务，就能实时找到基本的“触发因素” ，明白每个顾客需要什么、注重什么,, 无论产品还是服务，然后在进行交叉销售或向上销售时，提供个性化的营销方法。

他们还可以运用这些工具，生成跟踪顾客消费趋势的自动报告和关键绩效指标。

比如说，那家区域零售商的分析表明，只在周六收阅电子邮件的顾客中有两个正要换工作，两个人都在过去三天在领英（LinkedIn ）上修改了个人档案。

根据分析工作，该公促销笔记本电脑包的信息（根据她以前的购买记录），另人收到了西装促销的信息（根据他以前的购买记录）司得以为每个人制定了针对性的促销信息。

其中人收到了运用这种先进分析技术的公司已经发现点击率得到了显著提高，转换率也有所提高（是业内平均转换率的3 至10倍）。

另外，麦肯锡的分析表明，使用数据做出更合理的营销决策，可以将营销效率提高15%至20%，考虑到每年全球营销开支平均高达1万亿美元，这相当于高达2000 亿美元的效果。

设计：营造无缝体验由于期望目标、营销信息以及与每个渠道有关的业务能力都不一样，精心安排消费者决策历程异常复杂。

据公布的报告显示，48%的美国消费者认为，公司需要在整合网上体验和网下体验方面做得更好。

做好这项工作自然大有好处。

家大银行更合理地利用了数字化渠道，结果多获得了超过3 亿美元的利润。

它充分利用了未被利用起来的顾客数据，在购买决策过程的各个节点传达针对性的营销信息。

这家银行使用数据以及各种个性化和测试工具，因而适时改变了某些产品线的营销活动；而针对每个顾客的每个下一步的内容都是定制的，旨在帮助顾客采取最明智的行动。

说到重新调整消费者在跨渠道使用便利性上的预期目标，像亚马逊、eBay和谷歌这些“数字原住民”一直遥遥领先。

以eBay的Now移动应用程序为例，它让消费者可以从eBay 的任何一家零售合作伙伴实现一键式订购，在一些美国城市做到当天送货；或者亚马逊最近在该公司的最新一代Kindle Fire 平板电脑中加入了一个帮助按钮，将用户与真人支持代表联系起来。

这些厂商都针对不同的细分顾客，改善了测试新用户的体验以及不断改进工作能力。

这种类似初创企业的精简做法在大型传统营销组织听起来可能不合常理，后者做出决策的速度极慢，但是边测试边学习的方法可以帮助公司决定如何才能最有效地在消费特性。

在前面讨论的那个家电例子中，零售商分析顾客后，得以为这对夫妻设计一种体验：完全根据他们的情况来定制，从他们的初次上网搜索，到商店的实体和虚拟交互，再到购物后与公司的后续互动。

零售商不是一味推送可能被认为是扰人、甚至烦人的营销信息，而是在体验历程的每一个节点为这对夫妻提供了最有用的信息，并且提供最便捷的购买和送货渠道。

者决策历程中，全程不同的节点优化（和定制）的关键设计想营造类似无缝的体验，一些公司已设立了7*24 小时的数字化“橱窗购物环境”，测试产品点子和顾客互动，并迅速征集反馈，根本不需要额外的人力或库存。

几家公司提供天生很复杂的产品或服务，它们将“游戏”元素融入到顾客体验中，调整页面导航、内容架构和视觉呈现，让消费者可以先权衡并测试与产品有关的各种选择和价格，然后做出决策。