Làm thế nào để duy trì liên lạc cá nhân với khách hàng khi bạn phát triển

Cho khách hàng của bạn biết rằng có một người ở đầu bên kia của đơn đặt hàng trực tuyến của họ đang biết ơn doanh nghiệp của họ là một điều tuyệt vời.

Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp thương mại điện tử mới chớm nở thường thêm dấu ấn cá nhân vào trải nghiệm mua sắm trực tuyến của khách hàng để nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh lớn hơn.

Ví dụ, các công ty khởi nghiệp như Frank & Oak bao gồm một lời cảm ơn viết tay (trong những ngày đầu, những người sáng lập tự viết các ghi chú) bên trong lô hàng của bạn. Những người khác có thể ném thêm pin hoặc các mẫu sản phẩm miễn phí liên quan đến giao dịch mua của bạn.

Không gì đánh bại được giá trị gia tăng do một con người thực mang lại. Nhưng khi công ty của bạn phát triển, việc duy trì cùng mức độ cá nhân hóa đó có thể trở nên khó khăn – thường là do bạn chỉ đang cố gắng duy trì tất cả các đơn đặt hàng mới đến hoặc bạn quá bận rộn với việc phát triển các quy trình kinh doanh mới để quản lý nhanh chóng sự phát triển.

Trong trường hợp của Frank & Oak (đã phát triển từ một công ty khởi nghiệp thành một thương hiệu thời trang nổi tiếng với hơn 1,5 triệu người dùng ), những lời cảm ơn vẫn được nhân viên viết tay. Nhưng những người sáng lập không còn thời gian để viết các lá bài cá nhân.

Tin tốt là công nghệ đang phát triển và thích ứng để giúp doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn luôn “cá nhân” – ngay cả khi nó mở rộng quy mô. Và, trên thực tế, người tiêu dùng thực sự muốn bạn sử dụng các giải pháp kỹ thuật số phổ biến để làm điều đó … miễn là họ không cảm thấy robot.

Ngay cả trong trường hợp là thư viết tay, giờ đây có một trang web tên là MailLift có các chuyên gia trong ngành với đội ngũ nhân viên sẽ viết một bức thư tùy chỉnh và cá nhân bằng tay và gửi cho (các) khách hàng của bạn thay mặt bạn.

Hãy cùng xem xét một số xu hướng và nhà lãnh đạo trong không gian này và xem cách họ vẫn cam kết cá nhân hóa (cả thông qua kết nối con người và / hoặc thông qua học máy) để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Tôi cũng sẽ thảo luận về lý do tại sao điều quan trọng là phải trung thực với văn hóa nội bộ của bạn và đặt nhân viên của bạn lên hàng đầu – ngay cả khi chiến đấu với áp lực bên ngoài để nâng cao lợi nhuận khi bạn phát triển.

Khách hàng của bạn muốn bạn trở nên cá nhân hơn nữa

Một cuộc khảo sát gần đây của E-tailing Group Inc. cho biết “40% người tiêu dùng nói rằng họ thích mua hàng từ các nhà bán lẻ đáp ứng sở thích của họ”. Và như đồ họa thông tin Monetate ở trên minh họa, phần lớn (75%) thực sự thích rằng “các nhà bán lẻ sử dụng thông tin cá nhân của họ để cải thiện trải nghiệm mua sắm”.

Vì vậy, khi doanh nghiệp trực tuyến của bạn phát triển và số lượng đơn đặt hàng tăng nhanh, có nhiều cách để thực hiện một số phương pháp hay nhất tại cửa hàng hoặc tương tự trực tuyến và cung cấp giải pháp cho khách hàng dựa trên hành vi mua sắm trước đó của họ hoặc lịch sử duyệt web với trang web của bạn.

Và có một số ví dụ tuyệt vời về các công ty thương mại điện tử, những người luôn trung thực với thương hiệu cá nhân và cảm ứng cao của họ; ngay cả khi chúng trở thành thương hiệu lớn.

Ví dụ: các công ty như Zappos và ModCloth sử dụng công nghệ tiếp thị kỹ thuật số để tạo kết nối con người và / hoặc cá nhân hóa với khách hàng.

Xem thêm: GF Smith là chủ sở hữu mới của Naturalis

Cách cá nhân hóa nỗ lực tiếp thị kỹ thuật số của bạn

Trong nhiều năm, Amazon đã sử dụng các thuật toán để đưa ra đề xuất cho những cuốn sách tương tự với những cuốn bạn vừa thêm vào giỏ hàng của mình. Nhưng giờ đây với những cải tiến trong công nghệ di động, web xã hội và máy học, mọi thứ đang trở nên cá nhân hơn rất nhiều.

Ví dụ: vào năm 2014, Zappos đã khởi động một chương trình thử nghiệm trên Instagram – đưa ra các đề xuất mua sắm cá nhân cho bất kỳ ai đăng ảnh tự chụp trang phục trong ngày của họ (OOTD) trên nền tảng chia sẻ ảnh xã hội với thẻ bắt đầu bằng # #NextOOTD

Dự án Zappos yêu cầu một người phản hồi các bức ảnh theo cách thủ công –cũng giống như khi bạn mua một chiếc quần ở cửa hàng và nhân viên bán hàng đề xuất thắt lưng hoặc giày để đi với chiếc quần nói trên. Nhưng tôi sẽ nói về phần sau, công nghệ máy học có thể giúp Zappos và các nhà bán lẻ khác muốn khởi chạy các chương trình tương tự, mở rộng quy mô và tự động hóa quy trình – tất cả trong khi vẫn duy trì trải nghiệm mua sắm rất cá nhân phục vụ cho từng phong cách và nhu cầu của từng cá nhân.

Cá nhân hóa email tự động là một cách khác để phục vụ thị hiếu sản phẩm của khách hàng tốt hơn và khiến họ quay lại cửa hàng của bạn. Nhưng mục đích là làm cho khách hàng cảm thấy như họ đang  giao dịch với một con người thay vì một robot.

Như tôi đã đề cập trước đó, người tiêu dùng mong đợi các nhà bán lẻ thu thập thông tin cá nhân. Do đó, các thông điệp email của bạn có thể được nhắm mục tiêu đến hành vi và tình huống của người dùng, bao gồm vị trí, lịch sử mua hàng của họ và hơn thế nữa (như được nêu trong biểu đồ từ Monetate ở trên) – miễn là bạn thu thập thông tin đó một cách công khai và bảo vệ quyền riêng tư của họ .

HubSpot có một danh sách tuyệt vời trên blog của họ về một số chiến dịch email được cá nhân hóa hàng đầu. Ảnh chụp màn hình từ chiến dịch email của Modcloth cho thấy một chiến lược tuyệt vời cho phép khách hàng biết khi nào một chiếc váy họ đặt trong giỏ hàng (nhưng chưa bao giờ mua) gần như hết hàng. Chiến thuật này tương tự như khi bạn đặt một mặt hàng bị giữ lại trong một cửa hàng bán lẻ và nhân viên bán hàng gọi cho bạn để thông báo rằng người khác muốn mua nó nếu bạn không còn hứng thú.

Email trên không chỉ truyền tải cảm giác cấp bách mà giọng điệu (như HubSpot đã chỉ ra trên blog của mình) của email cũng được điều chỉnh cho phù hợp với khách hàng mục tiêu. Mặc dù, ModCloth có thể đã đưa thông điệp đi thêm một bước nữa bằng cách sử dụng tên của khách hàng trong tin nhắn.

Có nhiều cách khác để cá nhân hóa các nỗ lực tiếp thị kỹ thuật số của bạn như được nêu trong đồ họa thông tin từ Monetate. Và để làm cho trải nghiệm mua sắm trực tuyến liền mạch như mua hàng tại cửa hàng, các nhà bán lẻ cũng cần tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng cho thiết bị di động.

Các công cụ giúp bạn cung cấp cá nhân hóa tiếp thị theo thời gian thực

Mặc dù thử nghiệm A / B có thể giúp bạn giải quyết một vấn đề nhỏ, chẳng hạn như dòng tiêu đề sẽ sử dụng trên blog, học máy có giá trị trong việc giúp các doanh nghiệp giải quyết nhiều vấn đề / giải pháp cùng một lúc bằng cách giúp bạn khám phá “quy tắc của khách hàng” của cá nhân hóa. Dưới đây là một số công cụ bạn có thể muốn xem để giúp bạn đạt được cá nhân hóa hoạt động tiếp thị theo thời gian thực và tạo mối quan hệ sâu sắc hơn với khách hàng của mình.

• Khoa học Thương mại

  Công cụ này được thiết kế để cho phép các nhà tiếp thị hiểu được một lượng lớn bối cảnh đằng sau mỗi người dùng một cách nhanh chóng – mà không cần sự trợ giúp của bộ phận CNTT của bạn. Ví dụ: nếu một người dùng đã đăng ký nhận bản tin email của bạn, Khoa học Thương mại có thể giúp bạn xác định những người dùng đó để họ không cần phải xem chương trình khuyến mại yêu cầu họ đăng ký chương trình đó nữa. Bạn cũng có thể đặt các quy tắc để hiển thị các chương trình khuyến mại dựa trên việc khách hàng là thương hiệu mới so với khách hàng lặp lại, v.v.

• Hạnh kiểm

  Các công ty như Tiến hành giúp các nhà tiếp thị chuyển đổi nhiều người dùng hơn thông qua công nghệ của họ, kết hợp Thử nghiệm A / B với học máy để tự động mang đến trải nghiệm tối ưu cho từng người dùng. Và bạn có thể kiểm tra bất kỳ sự kiện kỹ thuật số nào (thông qua trang web, ứng dụng, email hoặc thậm chí trung tâm cuộc gọi) để sau đó được tối ưu hóa dựa trên hành vi của người dùng trong thời gian thực.

• Ensighten

  Ensighten cho phép bạn thu thập dữ liệu người dùng trên tất cả các điểm tiếp xúc của khách hàng để giúp bạn tạo ra các tối ưu hóa được cá nhân hóa 1: 1 trên tất cả các kênh tiếp thị và / hoặc quảng cáo của bạn. Công cụ này cung cấp một “nền tảng tiếp thị mở” tích hợp với rất nhiều ứng dụng “tốt nhất” trong hệ thống tiếp thị của bạn. 

Các câu hỏi cần hỏi nội bộ trước khi sử dụng máy học để cá nhân hóa tiếp thị

Matt Gershoff, Giám đốc điều hành của Hạnh kiểm lập luận rằng cá nhân hóa thời gian thực, ở trạng thái hiện tại không phải là hoàn hảo và không phải lúc nào cũng cần thiết. Ông nói: “Cá nhân hóa sẽ giúp bạn một nửa thời gian. “Đó là lý do tại sao điều quan trọng trước tiên là phải xác định khi nào là cần thiết nhất – để bạn không phân bổ sai nguồn lực hoặc làm phức tạp quá mức trải nghiệm.”

Ví dụ: bạn có cần thu thập dữ liệu về sở thích giao hàng cá nhân của người dùng để dự đoán xem có cung cấp miễn phí giao hàng cho họ hay không? Chắc là không.

Nhưng Omri Yacubovich, Trưởng bộ phận Tiếp thị tại Khoa học Thương mại nói rằng “bạn nên xác định khách hàng đến từ quốc gia hoặc khu vực nào để xác định xem ưu đãi giao hàng miễn phí của bạn có áp dụng cho cá nhân họ hay không. Giả sử, nếu bạn chỉ cung cấp giao hàng miễn phí cho khách hàng Hoa Kỳ của mình, thì đừng làm khách hàng Canada của bạn khó chịu bằng cách hiển thị quảng cáo cho họ. “

Dưới đây là một số câu hỏi mà Gershoff gợi ý rằng nhóm của bạn nên hỏi nội bộ trước khi phân bổ tài nguyên để thu thập dữ liệu cho mô hình dự đoán và cá nhân hóa:

1. Đây có vẻ như là một vấn đề có thể được giải quyết bằng cá nhân hóa?
2. Giá trị của việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng cụ thể này là gì? Nó có đáng không?

Nếu câu trả lời của bạn là có cho câu hỏi đầu tiên, nhưng bạn không biết câu trả lời cho câu hỏi thứ hai, thì đã đến lúc kiểm tra giá trị của trải nghiệm đó bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có – hoặc khai thác vào một công cụ như Tiến hành để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả và sau đó lập mô hình các thuộc tính người dùng (tức là dữ liệu địa lý của họ, thời gian trong ngày, v.v.) cho các tùy chọn tiếp thị và / hoặc trải nghiệm khách hàng khác nhau để xác định tùy chọn nào (giả sử quyết định cung cấp trang nội dung kỳ nghỉ ở Las Vegas so với trang nội dung kỳ nghỉ gia đình cho người dùng) có tỷ lệ chuyển đổi tốt nhất hoặc cung cấp nhiều giá trị nhất cho người dùng cuối.

Nhìn về phía trước: Học máy và “Người trợ giúp đặc biệt”

Nhờ những cải tiến trong dữ liệu lớn và công nghệ máy học, các chiến thuật mà tôi đã mô tả trước đó (và sau đó là một số) sắp trở nên phức tạp hơn thông qua trải nghiệm mua sắm được sắp xếp và tùy chỉnh.

Bài viết này của Thời báo New York đã làm rất tốt việc giải thích cách các doanh nghiệp thương mại điện tử khởi nghiệp như Stitch Fix đang sử dụng sở thích mua sắm của bạn và dữ liệu hồ sơ về những người mua sắm khác (những người có gu thời trang tương tự như bạn), để dự đoán và giới thiệu những bộ trang phục được tuyển chọn mà bạn có thể thích . Sau đó, một nhà tạo mẫu tại Stitch Fix sẽ tự tay chọn và gửi cho bạn một hộp quần áo để mặc thử, và bạn chỉ cần gửi lại bất cứ thứ gì bạn không thích. Sau đó, công ty sẽ thêm thông tin đó vào cơ sở dữ liệu của họ để tìm hiểu thêm về phong cách và sở thích mua sắm cá nhân của bạn.

Bill Gurley nói với New York Times : ““… ở đây có nhiều khoa học dữ liệu hơn mọi người có thể nhận ra . Ông là đối tác chung của Benchmark, một công ty liên doanh đã đầu tư vào Stitch Fix. ‘Có một hồ sơ dài 15 trang, có hơn 66 đặc điểm được theo dõi và có một điểm số nhiệt dự đoán cho mỗi mặt hàng so với mỗi người dùng’, có nghĩa là một cách để xác định khả năng khách hàng sẽ giữ một mặt hàng. “

Một báo cáo chính thức gần đây được xuất bản bởi công ty tình báo sản phẩm Indix nói rằng “vào năm 2020, những trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và nâng cao sẽ trở thành hiện thực mà những người sử dụng thiết bị thông minh có thể đạt được”. Trên thực tế, trải nghiệm mua sắm trong tương lai có thể liên quan đến việc tương tác với

“Một nhân viên hướng dẫn siêu cấp đáp ứng các nhu cầu và mong muốn về sản phẩm của chúng tôi. Người trợ giúp đặc biệt này, Ambient Shopping Assistant (ASHA), có thể giống với các trợ lý kỹ thuật số được sử dụng ngày nay, chẳng hạn như Siri và Cortana, nhưng nó sẽ cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh và trực quan hơn nhiều. “

Khái niệm “nhân viên trợ giúp đặc biệt” này không khác xa với những gì các cửa hàng thời trang cao cấp đã làm – đó là tìm hiểu thị hiếu cá nhân của khách hàng tốt nhất và trung thành nhất, kích cỡ quần áo và tính cách của họ để giới thiệu sản phẩm, hoặc thậm chí đặt một thứ gì đó để họ thử khi họ quay lại cửa hàng.

Các cửa hàng trực tuyến đang cố gắng kết hợp trải nghiệm kỹ thuật số với các phương pháp hay nhất truyền thống. Trên thực tế, một số cửa hàng trực tuyến thuần túy như Frank và Oak, gần đây đã mở các địa điểm bán lẻ , nơi khách hàng có thể đến không chỉ trực tiếp thử phong cách yêu thích của họ mà còn có thể tìm hiểu thêm về trải nghiệm thương hiệu của nhà bán lẻ thông qua các nhà tạo mẫu cá nhân trong nhà. , thợ cắt tóc, quán cà phê và các sự kiện trực tiếp thường xuyên.

“Nhưng trong tương lai, việc cá nhân hóa sẽ liên quan đến nhiều thành phần trang web gốc hơn – cho phép bạn cung cấp nhiều trải nghiệm khác nhau cho từng khách hàng của mình,” Yacubovich nói. “Và tiếp thị đa kênh sẽ có vai trò chi phối hơn, cho phép các nhà bán lẻ tích hợp tất cả thông tin chi tiết mà họ nắm bắt được về khách hàng (từ cả kênh trực tuyến và ngoại tuyến) để đưa ra quyết định đúng đắn, vào đúng thời điểm và thúc đẩy gọi hành động phù hợp để chuyển đổi người dùng đó. ”

Báo cáo chính thức của Indix lập luận rằng Netflix đã xây dựng công nghệ thuật toán học máy để cho phép các nhà bán lẻ cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tối ưu cho khách hàng. Sách trắng giải thích rằng  “Netflix không chỉ xây dựng cơ sở dữ liệu mà còn làm cho nó có thể hành động được bằng cách gắn thẻ từng phần nội dung với một thư viện thuộc tính khổng lồ, dẫn đến việc hình thành 76.897 thể loại nhỏ. Cơ sở dữ liệu phong phú như vậy cho phép Netflix đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa, đồng thời, nó cho phép người đăng ký tra cứu phim bằng cách sử dụng kết hợp các thuộc tính ”.

Vì vậy, nếu các nhà bán lẻ có thể sử dụng chính công nghệ đó trong tương lai để tìm hiểu càng nhiều càng tốt về khách hàng của mình, thì họ sẽ ngày càng giỏi hơn trong việc đưa ra các đề xuất sản phẩm và cá nhân hóa trải nghiệm cá nhân để thu hút người dùng quay lại nhiều hơn.

Kết thúc một quá trình cá nhân hóa trong tương lai Panacea

Trong tương lai, cá nhân hóa sẽ có thể kết hợp các diễn giải cá nhân và chủ quan của chúng ta về thế giới xung quanh với học máy. Tuy nhiên, công nghệ hiện nay không phải là hoàn toàn phù hợp.

Câu chuyện TechCrunch này do Jarno Koponen đóng góp , đưa ra một cách hùng hồn những thách thức hiện tại với công nghệ máy học cần được giải quyết để vẽ nên bức tranh chính xác hơn về khách hàng và mang lại trải nghiệm cá nhân hóa tối ưu.

“Do những lỗ hổng về cá nhân hóa và nghịch lý nội tại, nên quá trình cá nhân hóa vẫn chưa hoàn thiện và chưa hoàn thiện. Nó để lại cho chúng tôi cảm giác rằng nó phục vụ lợi ích của người khác tốt hơn lợi ích của chính chúng tôi, ”Koponen nói qua TechCrunch.

Dưới đây là tóm tắt nhanh 5 lỗ hổng mà anh ấy nêu ra trong bài báo .

1. Khoảng trống dữ liệu Một ưu đãi hoặc thông điệp được cá nhân hóa chỉ tốt bằng lượng dữ liệu mà một doanh nghiệp đã thu thập về bạn. Tương tự như vậy, một báo cáo eMarketer gần đây cho thấy “80% nhà tiếp thị trên toàn thế giới cho biết họ không hiểu khách hàng của mình ngoài dữ liệu cơ bản như nhân khẩu học và lịch sử mua hàng. Và việc thống nhất dữ liệu mà họ có thậm chí còn khó hơn, vì 96% cho biết việc xây dựng một cái nhìn toàn diện về khách hàng là một thách thức. “
   
2. Khoảng cách điện toán Khả năng tính toán hiện tại và các công nghệ máy học có nhiều hạn chế. “Các hệ thống nhanh nhất [và tiên tiến nhất] ngày nay trở nên quá chậm khi chúng cố gắng hiểu sự phức tạp của một cá nhân theo cách riêng của chúng… [và chúng] vẫn chưa cung cấp cách để máy tính học hỏi liên tục từ chúng ta và thích ứng với chúng ta, Koponen nói.
   
3. Khoảng cách lãi suất Có rất nhiều bánh răng trong máy cá nhân hóa; bao gồm người dùng, nền tảng và nhà tiếp thị; mỗi người trong số họ có lợi ích trái ngược nhau. Thách thức đối với các công nghệ máy học ngày nay là xác định “sở thích và sở thích của ai được ưu tiên khi quyết định những gì bạn có thể xem và làm (ví dụ: được phân phát một quảng cáo)?”
   
4. Action Gap Koponen lập luận rằng “các hành động của người dùng được đơn giản hóa để phù hợp với các vòng phản hồi giới hạn của môi trường [thương mại điện tử].” Nói cách khác, có một số hành động nhất định mà bạn có thể muốn thực hiện (hoặc muốn loại trừ khỏi trải nghiệm của mình) trên một trang web hoặc ứng dụng, nhưng chúng chỉ đơn giản là không tồn tại. Sự thiếu hụt này khiến các nhà bán lẻ khó học hỏi từ trải nghiệm khách hàng thực sự của bạn.
   
5. Khoảng cách nội dung Không chắc rằng nền tảng hoặc ứng dụng mà bạn đang sử dụng sẽ luôn “có nội dung phục vụ mục đích hoặc nhu cầu chính xác của bạn. Điều đó cũng có nghĩa là tính đa dạng của nội dung được phục vụ có thể rất hạn chế. “
   

Làm việc riêng với nhân viên của bạn có ảnh hưởng Ripple

Bạn đã bao giờ nghe thấy cụm từ “đó là những gì bên trong có giá trị?” Niềm tin tương tự có thể được áp dụng cho nhận thức của khách hàng về thương hiệu của bạn.

Nếu nhân viên của bạn hài lòng và có động lực từ bên trong công ty của bạn, họ sẽ có nhiều khả năng cung cấp dịch vụ tốt hơn và khách hàng của bạn sẽ tiếp tục quay lại để có thêm trải nghiệm mua sắm tuyệt vời mà họ đã học được để mong đợi từ cửa hàng trực tuyến của bạn.

Xem thêm: Hướng dẫn Bắt đầu Doanh nghiệp ‘Hoàn thành bởi Amazon’

Vì vậy, điều quan trọng là làm cho nhân viên của bạn cảm thấy giống như một con người, thay vì một cái máy.

Tôi biết rằng tôi đã đề cập đến Zappos trước đó trong bài đăng này – và có thể là tôi thực sự yêu thích giày – nhưng tôi muốn sử dụng công ty này làm ví dụ một lần nữa. Trong trường hợp này, tôi muốn thảo luận về cách Zappos tập trung vào việc “ mang lại hạnh phúc cho khách hàng hay nhân viên ”.

“Toàn bộ niềm tin của chúng tôi là nếu bạn hiểu đúng văn hóa, thì hầu hết những thứ khác, như cung cấp dịch vụ khách hàng tuyệt vời hoặc xây dựng thương hiệu lâu dài hoặc công việc kinh doanh sẽ chỉ là một sản phẩm phụ tự nhiên,” Giám đốc điều hành Zappos Tony Hsieh cho biết tại 2014 CinemaCon tại Caesars Palace ở Las Vegas .

Triết lý này đã cho phép công ty dự báo mức tăng trưởng lợi nhuận lớn . Và Zappos vẫn cam kết trung thành với văn hóa khởi nghiệp của mình – ngay cả sau khi được Amazon mua lại và tạo ra doanh thu hàng tỷ USD.

Một số chiến lược “hạnh phúc” của Zappos bao gồm cộng tác viết một cuốn sách về văn hóa công ty trong đó có những đóng góp của nhân viên về tầm nhìn và ý tưởng của họ về văn hóa đội.

Ngoài ra, công ty đã tạo ra mười giá trị gia đình cốt lõi mà mọi nhân viên phải tuân theo để “sống và mang lại WOW.” Hsieh cũng đã viết một cuốn sách mang tên Mang lại hạnh phúc , đánh bại Oprah trong danh sách những cuốn sách bán chạy nhất của New York Times .

Và tầm nhìn và văn hóa “hạnh phúc cá nhân” của Zappos quan trọng đối với công ty đến mức, theo greatplacetowork.ca , sau tuần đào tạo đầu tiên của nhân viên, họ được “trả lương cho thời gian của họ, cộng với 2.000 đô la để nghỉ việc và rời khỏi công ty trước đó họ hoàn toàn đảm nhận vai trò của mình ”. Đó là bởi vì Zappos chỉ muốn giữ những nhân viên tin tưởng mạnh mẽ vào tầm nhìn dài hạn và văn hóa của mình.

Vì vậy, nếu một nhà bán lẻ khổng lồ như Zappos có thể cam kết duy trì văn hóa tập trung vào gia đình với nhân viên – trong khi tiếp tục làm hài lòng khách hàng với dịch vụ tuyệt vời, được cá nhân hóa (mặc dù đó là một ngày buồn khi Zappos thông báo rằng họ sẽ không vận chuyển đến Canada nữa ; của họ lý do làm như vậy có thể được lưu cho một bài đăng khác) – rõ ràng là có thể đạt được đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử mới chớm nở khác để tập trung vào mọi người khi họ phát triển.

Bạn có mẹo về cách duy trì kết nối cá nhân mạnh mẽ với khách hàng – ngay cả khi một doanh nghiệp thương mại điện tử có quy mô lớn? Hãy chia sẻ trong phần bình luận bên dưới.

---

Thông tin về các Tác giả

Xem thêm: 5 kỹ năng chính hỗ trợ khả năng lãnh đạo kiên cường trong thời kỳ hỗn loạn

Andrea Wahbe là một chiến lược gia tiếp thị B2B tự do và người kể chuyện doanh nghiệp, người viết về các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Canada, các xu hướng tiếp thị và truyền thông kỹ thuật số. Theo dõi cô ấy trên Twitter .