کوکاکولا یکی از شناخته‌شده‌ترین برندهای جهان است؛ برندی که دهه‌هاست در تبلیغات و ارتباط با مصرف‌کنندگان حضور پررنگی دارد. بااین‌حال، حتی چنین برندی هم برای تبدیل بازدیدکنندگان به خریدار، حفظ ارتباط با مشتریان و افزایش خرید مجدد، با چالش‌های مهمی روبه‌رو می‌شود.

کوکاکولا در پروژه‌ای با همکاری Adobe تصمیم گرفت از داده‌های مشتریان برای طراحی تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده و اجرای سناریوهای مارکتینگ اتومیشن استفاده کند. نتیجه این همکاری، افزایش ۳۶ درصدی درآمد حاصل از پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده در فروشگاه آنلاین آمریکا، افزایش ۳۶ درصدی نرخ بازشدن ایمیل‌های بازیابی خرید در آمریکای لاتین و دستیابی به نرخ تبدیل ۸۹ درصدی در میان خریداران بازفعال‌شده بود.

اما کوکاکولا چگونه به این نتایج رسید؟ در این مقاله، استراتژی این برند در استفاده از مارکتینگ اتومیشن، شخصی‌سازی سفر مشتری و بازاریابی داده‌محور را بررسی می‌کنیم.

چالش کوکاکولا؛ داده‌های زیاد، شناخت ناکافی از مشتری

کوکاکولا در سال ۲۰۲۲ برنامه‌ای را برای توسعه شخصی‌سازی در فروشگاه‌های اینترنتی و کانال‌های ارتباطی خود آغاز کرد. این برند اطلاعات زیادی از تعاملات مشتریان در اختیار داشت، اما پراکندگی داده‌ها در سیستم‌های مختلف، مانعی برای استفاده مؤثر از آن‌ها بود.

یکی از مشکلات اصلی این بود که داده‌های خرید، فعالیت کاربران در وب‌سایت و سوابق ارتباط با مشتریان در سیستم‌های جداگانه نگهداری می‌شدند. همین موضوع باعث می‌شد تیم بازاریابی نتواند تصویر یکپارچه‌ای از رفتار هر مشتری داشته باشد.

برای مثال، کاربری ممکن بود وارد فروشگاه اینترنتی شود، چند محصول را بررسی کند و یکی از آن‌ها را به سبد خرید اضافه کند. اما اطلاعات مربوط به تکمیل یا رها کردن خرید، با تأخیر در اختیار تیم بازاریابی قرار می‌گرفت.

در چنین شرایطی، ارسال پیام مناسب در زمان مناسب دشوار بود و فرصت‌های ارزشمندی برای تبدیل کاربران به مشتری از دست می‌رفت.

کوکاکولا برای حل این مشکل، ابتدا پروژه شخصی‌سازی خود را در کسب‌وکار Coca-Cola en tu Hogar در آمریکای لاتین اجرا کرد. این مجموعه به دلیل ترافیک بالای وب‌سایت و حجم قابل‌توجه اطلاعات مشتریان، بستر مناسبی برای آزمایش استراتژی جدید بود.

راهکار کوکاکولا؛ اتصال داده‌ها به سفر مشتری

کوکاکولا برای اجرای این استراتژی از مجموعه‌ای از محصولات Adobe شامل Real-Time CDP، Journey Optimizer و Adobe Commerce استفاده کرد.

هدف این بود که اطلاعات مشتریان از منابع مختلف جمع‌آوری و یکپارچه شوند تا تیم بازاریابی بتواند براساس رفتار واقعی کاربران تصمیم‌گیری کند.

با اتصال داده‌های فروشگاه اینترنتی، CRM و سایر سیستم‌ها، پروفایل جامع‌تری از مشتریان شکل گرفت. به این ترتیب، برند می‌توانست تشخیص دهد هر کاربر چه محصولاتی را مشاهده کرده، چه خریدهایی انجام داده و در چه مرحله‌ای از سفر مشتری قرار دارد.

این اطلاعات، پایه طراحی ارتباطات شخصی‌سازی‌شده و سناریوهای خودکار بازاریابی شدند.

۱. بازیابی سبد خرید با پیام‌های خودکار

یکی از اولین سناریوهایی که کوکاکولا اجرا کرد، بازیابی سبدهای خرید رهاشده بود.

قبل از یکپارچه‌سازی داده‌ها، گاهی تا ۴۸ ساعت طول می‌کشید تا تیم بازاریابی متوجه شود کاربر خرید خود را کامل کرده یا نه.

با دسترسی به داده‌های نزدیک به زمان واقعی، این فرآیند تغییر کرد. اگر کاربر تا یک ساعت بعد از رها کردن سبد خرید، سفارش خود را تکمیل نمی‌کرد، امکان ارسال یک ایمیل یادآوری شخصی‌سازی‌شده فراهم می‌شد.

براساس داده‌های این نمونه‌کاوی، این تغییر در کمپین‌های بازیابی خرید با افزایش ۳۶ درصدی نرخ بازشدن ایمیل‌ها، رشد ۲۱ درصدی نرخ کلیک و افزایش ۸.۵ درصدی نرخ تبدیل همراه بود.

اهمیت این اقدام در زمان‌بندی پیام است. وقتی کاربر هنوز محصول را به خاطر دارد و احتمالاً در حال تصمیم‌گیری است، یک یادآوری مرتبط می‌تواند فرصت بیشتری برای تکمیل خرید ایجاد کند.

در واقع، کوکاکولا به‌جای انتظار برای بررسی گزارش‌های روزهای بعد، توانست از رفتار کاربر به‌عنوان محرک یک ارتباط خودکار استفاده کند.

۲. ارتباط با مشتری از چند کانال مختلف

کوکاکولا در مرحله بعد، ارتباط با مشتری را به ایمیل محدود نکرد.

این برند از پیام‌های درون‌سایت، پوش نوتیفیکیشن و واتس‌اپ هم برای تعامل با مخاطبان استفاده کرد.

با کمک مارکتینگ اتومیشن، انتخاب کانال و تعداد دفعات ارسال پیام می‌توانست براساس رفتار مشتری و داده‌های پیش‌بینی‌کننده تنظیم شود.

برای مثال، کاربری که به ایمیل‌ها واکنش نشان نمی‌دهد، ممکن است از طریق کانال مناسب دیگری با برند ارتباط برقرار کند.

در چنین رویکردی، هدف افزایش تعداد پیام‌های ارسالی نیست؛ بلکه کسب‌وکار تلاش می‌کند ارتباطات را براساس شرایط و نیاز مخاطب هماهنگ کند.

این موضوع یکی از کاربردهای مهم مارکتینگ اتومیشن در طراحی سفر مشتری است. به‌جای اجرای کمپین‌های جداگانه در هر کانال، می‌توان مسیر ارتباطی مشتری را به‌صورت یکپارچه طراحی و مدیریت کرد.

۳. شخصی‌سازی پیشنهادهای محصول

بخش دیگری از استراتژی کوکاکولا به پیشنهاد محصولات مرتبط اختصاص داشت.

این برند با استفاده از اطلاعات مربوط به رفتار کاربران و علایق خرید آن‌ها، پیشنهادهای متفاوتی در فروشگاه اینترنتی نمایش داد.

برای مثال، سیستم می‌توانست براساس محصولاتی که کاربر مشاهده کرده یا قبلاً خریده بود، محصولات مرتبط دیگری را به او پیشنهاد دهد.

کوکاکولا همچنین از پیشنهادهای فروش مکمل مانند Frequently Bought Together استفاده کرد تا محصولاتی را نمایش دهد که معمولاً همراه یکدیگر خریداری می‌شوند.

نتایج اولیه اجرای این قابلیت‌ها در فروشگاه آنلاین کوکاکولا در آمریکا قابل‌توجه بود.

پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده باعث افزایش ۱۱۷ درصدی کلیک‌ها و رشد ۳۶ درصدی درآمد شدند.

همچنین پیشنهادهای فروش مکمل، نرخ کلیک ۱۷ درصدی ثبت کردند.

این بخش از تجربه کوکاکولا نشان می‌دهد که شخصی‌سازی همیشه به معنای ارسال پیام تبلیغاتی یا ارائه تخفیف نیست. نمایش محصول مرتبط در زمان مناسب نیز می‌تواند بر تصمیم خرید مشتری تأثیر بگذارد.

۴. بازگرداندن مشتریان کم‌فعالیت

یکی دیگر از کاربردهای مارکتینگ اتومیشن در پروژه کوکاکولا، شناسایی و بازفعال‌سازی مشتریانی بود که کمتر خرید می‌کردند.

به کمک تحلیل داده‌های رفتاری، تیم بازاریابی می‌توانست گروه‌هایی از مشتریان را شناسایی کند که احتمال خرید مجدد در آن‌ها پایین‌تر بود.

بعد از شناسایی این گروه‌ها، پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده برای تعامل دوباره طراحی می‌شد.

برای مثال، ارسال کد تخفیف در ماه تولد مشتری یا ارائه پیشنهاد مناسب پس از تلاش ناموفق برای استفاده از یک کد تخفیف منقضی‌شده، از جمله سناریوهای مطرح‌شده در گزارش بود.

کوکاکولا در پروژه آمریکای لاتین به نرخ تبدیل ۸۹ درصدی در میان خریداران بازفعال‌شده دست پیدا کرد.

این رقم به نرخ تبدیل همان گروه از مشتریان اشاره دارد و نباید به‌عنوان رشد ۸۹ درصدی فروش کل شرکت تفسیر شود.

نتایج مارکتینگ اتومیشن کوکاکولا در یک نگاه

گزارش Adobe نشان می‌دهد که یکپارچه‌سازی داده‌ها و شخصی‌سازی ارتباط با مشتری، در بخش‌های مختلف کسب‌وکار کوکاکولا با بهبود شاخص‌های عملکرد همراه بوده است.

اقدام	نتیجه گزارش‌شده
پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده در فروشگاه آنلاین آمریکا	۳۶٪ افزایش درآمد
پیشنهاد محصول براساس رفتار کاربر	۱۱۷٪ افزایش کلیک
ایمیل‌های بازیابی سبد خرید در آمریکای لاتین	۳۶٪ افزایش نرخ بازشدن
بهینه‌سازی کمپین‌های بازیابی خرید	۸.۵٪ افزایش نرخ تبدیل
بازفعال‌سازی خریداران در پروژه آمریکای لاتین	نرخ تبدیل ۸۹٪
پیشنهادهای فروش مکمل	نرخ کلیک ۱۷٪

این اعداد مربوط به اقدامات و بازارهای متفاوت هستند و نباید با یکدیگر جمع شوند. همچنین گزارش Adobe جزئیات کامل گروه کنترل و روش اندازه‌گیری تمام شاخص‌ها را منتشر نکرده است؛ بنابراین نمی‌توان تکرار همین نتایج را برای سایر کسب‌وکارها تضمین کرد.

مارکتینگ اتومیشن چه نقشی در موفقیت کوکاکولا داشت؟

تجربه کوکاکولا یک نکته مهم را درباره بازاریابی داده‌محور نشان می‌دهد: کسب‌وکار زمانی می‌تواند از اطلاعات مشتریان استفاده مؤثری داشته باشد که این اطلاعات به اقدام‌های مشخص بازاریابی متصل شوند.

در این پروژه، داده‌های رفتاری کاربران، سابقه خرید و اطلاعات ثبت‌شده در CRM به طراحی سفرهای مشتری کمک کردند.

زمانی که کاربر سبد خرید خود را رها می‌کرد، یک سناریوی یادآوری فعال می‌شد. زمانی که مشتری فعالیت کمتری داشت، امکان طراحی پیشنهادهای بازفعال‌سازی وجود داشت و زمانی که کاربر به محصول مشخصی علاقه نشان می‌داد، محتوای مرتبط‌تری دریافت می‌کرد.

این رویکرد را می‌توان در سه بخش اصلی بررسی کرد.

تبدیل رفتار مشتری به رویدادهای قابل‌استفاده

بازدید از یک صفحه، افزودن محصول به سبد خرید، تکمیل سفارش یا بازگشت دوباره به وب‌سایت، همگی رویدادهایی هستند که می‌توانند اطلاعات ارزشمندی درباره رفتار مشتری ارائه دهند.

وقتی این رویدادها ثبت و تحلیل شوند، کسب‌وکار می‌تواند براساس آن‌ها تصمیم بگیرد که چه زمانی و از چه کانالی با مشتری ارتباط برقرار کند.

طراحی سفر مشتری براساس مرحله خرید

کاربری که هنوز در حال بررسی محصول است، به همان پیامی نیاز ندارد که برای مشتری آماده خرید ارسال می‌شود.

از طرف دیگر، فردی که مدتی از آخرین خریدش گذشته، احتمالاً به یک سناریوی ارتباطی متفاوت نیاز دارد.

مارکتینگ اتومیشن این امکان را فراهم می‌کند که برای هر مرحله از سفر مشتری، اقدامات مشخصی تعریف شود و ارتباطات براساس رفتارهای بعدی او ادامه پیدا کند.

اندازه‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد

یکی دیگر از نکات مهم تجربه کوکاکولا، توجه به نتایج قابل‌اندازه‌گیری است.

برای ارزیابی یک سناریوی مارکتینگ اتومیشن، صرفاً بررسی تعداد پیام‌های ارسال‌شده یا نرخ بازشدن ایمیل کافی نیست.

باید مشخص شود که هر فعالیت چه تأثیری بر رفتار مشتری گذاشته و آیا به بهبود شاخص‌هایی مانند نرخ تبدیل، خرید مجدد یا درآمد منجر شده است.

به همین دلیل، اندازه‌گیری و بهینه‌سازی مداوم باید بخشی از فرآیند اجرای سناریوهای خودکار باشد.

کسب‌وکارهای ایرانی چه درس‌هایی از تجربه کوکاکولا می‌گیرند؟

برای استفاده از این رویکرد، لازم نیست یک کسب‌وکار در مقیاس جهانی فعالیت کند. فروشگاه‌های اینترنتی، پلتفرم‌های خدماتی و کسب‌وکارهای اشتراکی هم با چالش‌های مشابهی مواجه هستند.

اولین قدم، شناخت رفتار مشتریان است. کسب‌وکار باید بداند کاربران در چه مرحله‌ای از خرید قرار دارند، چه اقداماتی انجام می‌دهند و در چه نقاطی از مسیر خارج می‌شوند.

قدم بعدی، طراحی سناریوهای متناسب با این رفتارهاست.

برای مثال، فروشگاهی را تصور کنید که تعداد زیادی از کاربرانش محصولاتی را به سبد خرید اضافه می‌کنند، اما سفارش خود را تکمیل نمی‌کنند.

این فروشگاه می‌تواند کاربرانی را که خرید را نیمه‌کاره رها کرده‌اند شناسایی کند و در صورت برقرار بودن شرایط ارسال پیام، یک یادآوری مناسب برای آن‌ها بفرستد.

همین رویکرد برای مشتریانی که مدت زیادی از آخرین خریدشان گذشته یا کاربرانی که تازه ثبت‌نام کرده‌اند نیز قابل استفاده است.

نکته مهم این است که هر سناریو باید هدف مشخصی داشته باشد و عملکرد آن با شاخص‌هایی مانند نرخ تبدیل، خرید مجدد یا درآمد حاصل از کمپین اندازه‌گیری شود.

اجرای مارکتینگ اتومیشن با زبلاین

تجربه کوکاکولا نشان می‌دهد که طراحی سفر مشتری براساس داده‌های رفتاری می‌تواند فرصت‌های تازه‌ای برای رشد فروش و بهبود ارتباط با مشتری ایجاد کند.

زبلاین به‌عنوان یک پلتفرم ایرانی مارکتینگ اتومیشن، به کسب‌وکارها کمک می‌کند اطلاعات کاربران را به سناریوهای بازاریابی هدفمند تبدیل کنند.

با استفاده از قابلیت‌هایی مانند ثبت رویدادهای رفتاری، سگمنت‌بندی مخاطبان، طراحی Customer Journey و ارسال پیام از کانال‌هایی مانند پیامک، ایمیل، پوش نوتیفیکیشن و پیام‌های درون‌سایت، می‌توانید ارتباطات متناسب‌تری با مشتریان خود طراحی کنید.

از یادآوری سبد خرید رهاشده گرفته تا فعال‌سازی کاربران جدید و تشویق مشتریان به خرید مجدد، هرکدام از این موقعیت‌ها می‌توانند نقطه شروع یک سناریوی مارکتینگ اتومیشن باشند.

شناخت رفتار مشتری، انتخاب زمان مناسب و طراحی پیام مرتبط، سه بخش مهم از یک ارتباط هوشمندانه هستند.

برای آشنایی بیشتر با قابلیت‌های مارکتینگ اتومیشن و بررسی راهکارهای متناسب با کسب‌وکارتان، به وب‌سایت زبلاین مراجعه کنید.

منبع: گزارش رسمی Adobe درباره شخصی‌سازی تجربه مشتری در کوکاکولا